赵俊红

(华南理工大学 自动化科学与工程学院，广州 510641)

2017年，教育部复旦共识强调新工科建设需要加强研究和实践[1]，实验教学是培养学生实践能力的重要环节。在新工科建设背景下，实验教学内容应包含更多的综合性实验，要在实验教学过程中加深对理论知识的理解和掌握，切实提高实践能力。

数字图像处理是迅猛发展的新兴学科，是自动化学科的重要应用领域，强调实践性。数字图像处理课程有相应配套的实验课程，而现有实验课程往往偏重于讲解各种图像处理工具包的使用方法，利用工具包进行验证性实验，缺少综合性实验，导致部分学生做完实验后只记得工具包中的函数，而对具体理论并没有加深理解，实践能力提高有限，设计出既能深化理论知识又能提高实践能力的综合性实验非常有必要[2-3]。

现有一些图像处理软件能对照片中的折痕、残缺、斑点等瑕疵进行一定程度的自动修复，能达到较好效果，如Photoshop Elements 2020能将图像中较大物体消除而不会出现明显的视觉痕迹。可设计一个综合性实验来模拟Photoshop Elements 2020软件，以实现数字图像的修复功能，学生需综合运用理论知识来进行实践活动。

1 图像修复的实验原理

图像修复技术在文物修缮、图片美化等方面发挥着重要作用。现有修复算法很多，其中Criminisi的修复算法效果相对较好，于是选择该算法进行实验教学设计。

矩形图像1为待修复图像I，待修复区域为Ω，源区域为Φ(Φ=I-Ω)，其待修复区域边界定义为δΩ，Criminisi算法先计算δΩ上所有像素点的优先权P(p)，优先权最大的点p所在区域块选为待修复区域块ψp。……