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1 引言 图像修复是根据破损图像的已知信息，利用计算机技术推断出缺损区域像素的计算机视觉任务，也称为图像补全.图像修复的总体目标是重建语义上合理、视觉上逼真的完整图像，其在遮挡区域去除、特定对象移除和珍贵历史资料修复等方面均有重要的应用价值［1］. 在深度学习方法提出之前，图像修复理论研究主要集中在基于扩散的方法［2，?3］和基于块匹配的方法［4，7］.基于扩散的方法利用距离场机制将相邻像素的外观信息传播到目标区域，这种方法仅依赖于缺损区域周围的像素值，因此只能修复小型破损；对于大面积受损图像，会产生伪影及中心区域模糊的现象.基于块匹配的图像修复方法，假设修复区域内容可以从周围已知区域找到，以
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