黄巧玲，郑伯川，*，丁梓成，吴泽东

（1.西华师范大学 数学与信息学院，四川 南充 637009；2.西华师范大学 计算机学院，四川 南充 637009）

0 引言

图像修复是指数字图像中缺失区域的补全。图像修复的目的是用语义合理、视觉逼真的内容填补缺失的区域，同时与图像的其余部分保持语义一致性。图像修复在许多领域中都有着重要的应用：在图像编辑领域，图像修复技术可以从图像中抠除不需要的对象或恢复受损图像中的缺失区域，还可以还原一些变质的老照片等；在医学研究领域，图像修复可以用于去除医学成像系统产生的噪声和伪影；在公共安全领域，图像修复技术被用于修复掌纹、指纹、人像，以实现更好的鉴定识别。因此，图像修复技术具有重要的研究意义，近年来，随着深度学习技术的发展，图像修复技术研究越来越成为研究的热点问题之一。

早期图像修复方法可以分为两类：基于扩散的方法［1-3］和基于补丁的方法［4-6］。前者主要基于偏微分方程或变分法将信息从周围区域扩散到缺失区域；后者则通过复制和粘贴将图像内容从已知区域传播到缺失区域。早期图像修复方法在处理小的缺失区域时视觉效果较好，然而对于较大的缺失区域，则无法创建已知图像区域都不存在的大型结构和对象。

随着深度学习技术广泛应用于图像处理领域，近年来主要借助深度学习技术修复图像，取得了不错的效果。从网络设计的角度，基于深度学习技术的修复方法可分为单阶段网络（一个生成器）［7-17］、双阶段网络（两个生成器）［18-25］和渐进式网络（多个生成器）［26-30］。……