多尺度分析技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，較大破損區(qū)域的圖像修復(fù)成為圖像修復(fù)的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。針對(duì)該問(wèn)題，結(jié)合多分辨率分析原理與傳統(tǒng)的樣本塊圖像修復(fù)技術(shù)，提出了一種基于非降采樣輪廓波變換的圖像修復(fù)算法。該算法利用非降采樣輪廓波變換把圖像分解成低頻部分和高頻部分，并對(duì)圖像分解后不同頻率的部分分別予以修復(fù)。其中，圖像的低頻成分采用改進(jìn)的紋理合成的方法進(jìn)行修復(fù)。因?yàn)閳D像經(jīng)過(guò)非降采樣輪廓波變換后，低頻分量與高頻分量之間對(duì)應(yīng)位置的信息之間具有一致性的特點(diǎn)，所以在修復(fù)低頻成分的同時(shí)實(shí)現(xiàn)其他高頻分量對(duì)應(yīng)位置信息的修復(fù)。最后通過(guò)非降采樣輪廓波重構(gòu)過(guò)程完成紋理圖像的修復(fù)。一般圖像修復(fù)方法的參數(shù)選取以圖像的修復(fù)效果最佳為宜，給出一個(gè)反例進(jìn)行分析論證。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所提算法所修復(fù)圖像的結(jié)構(gòu)相似性測(cè)度與經(jīng)典Criminisi算法和小波修復(fù)算法相差不大，但是峰值信噪比（PSNR）測(cè)度依據(jù)不同圖像的紋理結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)與破損區(qū)域的不同位置特點(diǎn)而不同。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提方法很好地推廣了非降采樣輪廓波變換在圖像修復(fù)中的應(yīng)用，并且在修復(fù)大區(qū)域破損圖像時(shí)能夠獲得較好的修復(fù)效果。