许文杰，张相芬，严 实

(上海师范大学 信息与机电工程学院，上海200234)

责任编辑:时 雯

图像修复是近几年新兴的一个研究领域，它广泛应用于古文字画、旧照片的修复以及字幕和一些图片中人物的去除。图像修复的原理即是根据破损图像周围的已知信息，通过特定的算法使图像按规则从已知区域向破损区域传播，从而修复破损区域，并使修复后的图像达到或接近原图的效果。一般人为的修复需要花费大量的时间和劳力，且修复效果较差。图像修复技术使人们从繁琐的图像修复工作中解脱出来，并减少人为失误，提高准确度和可信度。由于图像修复在理论和实际中都有着重要的意义，因此近年来受到国内外的广泛关注。

目前的数字图像修复算法主要分为两类，即针对纹理图像和非纹理[1](即结构)图像进行研究，研究方法也大致被分成以下两类，对于非纹理结构的图像主要采用变偏微分方程模型[2]，它包括变分模型和偏微分方程模型两种。由Bertalmio[3]等人提出一种分解图像修复的算法，主要思想是首先找到待修复区域，利用边缘信息，获得等照线度的方向，从而沿边缘轮廓向边界内扩散。该方法虽然考虑到了扩散信息和扩散方向，但是不稳定，对损坏图像的修复效果也不是很好，只适合于划痕、污迹和文字等细窄的区域修复。而对于具有纹理结构的图像，需要通过特征匹配来进行纹理合成[4]。还原方法有以下两种，一种是将图像中的结构部分和纹理部分区分开，独立进行修复，这就是在分解图像基础上的修复技术;另一种是寻找目标区域的合成技术，通过选取以一个像素点为中心的区域块，在待修复区域周围寻找和它相近的目标区域块进行修复。……