图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,它在其它很多方面都得到了应用。 目前,图像修复中占主流的修复模型有:偏微分方程的修复模型[1-2]、纹理合成[3]的修复模型。前者计算量大、耗时长、对纹理的还原能力有限,处理大区域图像会有明显的模糊现象,因此只适合于划痕、污迹和文字等细窄的区域修复。相比之下,后者将待修复区域周围的图像作为样本,从中提取特征并选取匹配的纹理,将其合成到待修复区域内,适用于较大区域的修复。 现实中的图像不是由简单结构和单一纹理拼接而成的,而是同时包含复杂的结构和多种纹理特征。参考文献[4]将图像分割为结构和纹理两部分,然后分别用偏微分方法和纹理合成技术进行处