在图像处理中图像修补是一个重要内容,具体应用一些算法对出现的划痕和有缺损的图像进行修补,或者去除图像中指定的物体与文字,最终达到特定的目标。　　近些年来,基于偏微分方程的图像修补方法成为图像处理学中的重要研究部分。基于偏微分方程的修补模型就是把图像修补过程转变为一系列的偏微分方程或者是能量泛函模型,进一步利用数值迭代方法对图像进行处理。这一算法能够使等待修补区域周围的有价值信息按照等照度线自行向内扩散修补图像,在保持图像边缘的前提下平滑了噪声。　　本文重点研究了基于偏微分方程修补图像的方法。在污损区域初始化方面,本文考虑到污损区域信息与缺失信息之间存在的相关性,设计了相关随机初始化方案。与其它初始化方案比较,这一方案有效改善了修补效果并且提升了修补效率。在修补模型方面,本文根据整体变分模型,对图像的梯度与水平集曲率对传导系数的影响进行了详细的分析,改进了CDD模型,获得了更加自然的修补效果。同时,综合考虑了沿等照度线切向与法向的扩散,将模型进行组合,修改了统一修补模型。经过实验表明,统一修补模型可以有效提高修补效果。