起源
早在文藝復興時期，人們就開始修復一些中世紀的藝術品，其目的在於通過填補一些裂縫來使畫面恢復原貌，這一工作就稱之為“Inpainting”(修復，潤飾)或“Retouching”。M.Bertalmio首次提出許多圖像修復能被簡化為一個數學表達式，利用計算機能自動加以實現。圖像修復現已是計算機圖形學和計算機視覺中的一個研究熱點，在文物保護、影視特技製作、虛擬現實、多餘物體剔除（如視頻圖像中刪除部分人物、文字、小標題等）等方面有著重大的套用價值。
套用價值
照片修復
去除污物
去除文字
去除目標
常用方法
偏微分方程的方法：Bertalmio採用偏微分方程（PDE）的方法進行圖像修復，取得了較好的效果。用戶需指定需要修復的區域，算法將待修補的區域邊界的等值線外部的信息沿輪廓法向擴散到中間待修補的象素上。該算法利用局部顏色的光滑度沿著等值線擴散，考慮了各向異性的擴散，以保證邊緣處的邊界連續，但該方法計算不穩定。
整體變分方法和基於曲率的擴散模型：整體變分方法(TV，TotalVariational)採用了歐拉－拉格朗日方程和各向異性的擴散，基於曲率的擴散模型(CDD，Curvature-DrivenDiffusion)方法是整體變分方的一種擴展，在擴散過程中考慮了輪廓的幾何信息（曲率），可以處理較大的區域，但邊界處往往很模糊。
高斯卷積核對圖像進行濾波的方法：利用了高斯卷積核對圖像進行濾波，能快速地修復破損區域，但該算法僅考慮了破損區域邊緣一周的圖像顏色值，使得其僅適用於破損區域為2-3個象素寬度的情形。
紋理合成的方法：紋理合成的方法，能較好地去除圖像中的大塊污斑，但由於算法運行時間不是與掩模區域成正比，而是與圖像大小成正比，因此修復時間相對較長。
展望
圖像修復是計算機圖形學和計算機視覺中的一個研究熱點。將來的工作可以從以下幾個方面考慮：1)對不同類型的破損區域自適應地選用不同連續階的基函式重建；2）將偏微分方程(PDE)的方法和紋理合成算法綜合起來，以便處理更大的破損區域，修補或者去除圖像中較大的物體。
相關詞條
圖像處理 計算機視覺 高斯卷積 濾波 顏色
