针对格子波尔兹曼(LB)模型模拟图像修复过程, 提出了一种基于P-Laplace算子的改进LB图像修复算法。该方法利用P-Laplace算子的非线性各向异性扩散性来填补受损区域, 并且忽略了梯度对修复过程的影响。实验结果表明, 改进后的LB修复模型, 其修复效果比TV和CDD模型好; 与LB模型具有相似的修复效果, 却比它具有更快的修复速率, 适用于苹果采摘机器人视觉系统中对树枝遮挡部分的修复、老照片修复, 以及文字移除等领域。