针对传统Criminisi算法中优先权值很快趋于零,且修复时间较长等缺点,提出一种改进的基于信息熵和梯度因子的图像修复算法。首先,将图像信息熵与梯度因子拟合为权重因子,采用优化优先权的计算方式找到最优修复块;其次,利用可度量像素块复杂度的信息熵对匹配块的搜索区域进行调整,建立搜索区域的动态法则;然后,借助于梯度因子建立匹配块模板尺寸的自适应模型,完善最优匹配块搜索策略;最后,引入序贯相似性检测算法从源区域中选取最优匹配块,实现图像的修复。实验结果表明,与传统Criminisi算法相比,所提算法无论在客观方面还是在主观方面都获得了较满意的图像修复结果,修复效果更加真实,修复图像具有更好的视觉效果。