图像修复是指重建损坏的图像或去除图像中不需要的对象的过程。我们需要采取最适当的方式修补其原始状态的图形,同时确保修补结果达到最佳的艺术效果或者说视觉效果。目前有一些比较流行的修复方法,如基于偏微分方程的修复理论或基于纹理合成的修复理论,它们分别在细节修复和规则纹理修复案例中有良好的表现。但在受损区域过大或完全丢失了一个语义片段的情况下,那些传统方法常常难以胜任。相比较从待修复图像自身获取信息进行修补,使用从其他图像内容中引入新的信息来修复破损图像的修补方式可能更有帮助。随着图像检索技术的不断提高,我们希望能够充分利用其带给我们的便利。通过基于内容的图像检索结果技术,结合颜色与语义信息,检索得到与待修复图像最相似的补丁图像,使用这个补丁图像中的有效信息融入待修复图像的破损区域,我们可以得到一个更好的图像修复效果,并在此过程中实现更多的视觉效果特效。本论文对该算法进行了详尽的研究实现,并在检索相似图像环节中针对性地实现一些改进,最后在该算法的基础上搭建了一个易操作的图像修复平台。论文中展示的实验结果表明该算法的高效率和良好质量。同时,由于程序计算的随机性,这一算法还可以获得一系列意想不到的结果,显示出其具有创新性的潜力。