针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题，提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法，将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先，提取图像结构信息，并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围；其次，为了改进离差平方和（SSD）方法对块的结构信息匹配的忽视，在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束，有效避免了误匹配，提高了图像块匹配精度及样本搜索效率；然后，通过引入结构因子和置信度，结合传统的优先权计算，得到突出结构作用的优先级公式；最后，利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级，并根据四邻域提供的可靠参照信息，依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块，直至所有目标块都检索匹配到最佳样本，完成修复。实验结果表明，该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题，在提高图像修复速度的同时，所提算法修复效果的峰值信噪比（PSNR）比其他对比算法平均提高了0.5~1 dB，使得修复后的图像更好地满足视觉连通性，同时能高效地修复一般区域，具有更好的普适性。

利用基于块匹配（PatchMatch）图像修复算法对破损区域较大且周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的图片进行修复时，容易出现纹理延伸现象以及样本块误匹配问题。针对此类问题，在样本块的精确匹配和算法的时效性两个方面进行改进，提出新的图像修复算法。在样本块精确匹配方面，改进算法对图像进行预处理以获得图像的先验信息，并利用先验信息约束算法偏移映射图的初始化，从而转变PatchMatch算法中对图像偏移映射图的全局随机初始化为在先验信息指导下的约束初始化；在像素块匹配过程中，利用均值法和夹角法来判断不同类别像素块的相似度，从而提高样本块的匹配精度。在算法的时效性方面，根据图像相似块的统计性特性，引入直方图统计的方法来减少最终用于修复的样本标签，提高改进算法的时效性。最后，将改进算法用于实例验证，相比原算法，改进算法的运行时间减少了5~10 s，峰值信噪比（PSNR）提高了0.5~1 dB。实例验证结果表明改进算法不但可以有效地提高图像修复的精度，而且提高了图像修复的效率。

针对现有神经网络图像修复方法的修复结果在视觉连通性上存在结构扭曲、训练过程中易陷入过度学习等问题，提出了一种基于双鉴别网络的生成对抗网络（GAN）图像修复方法。该方法的修复模型使用了修复网络、全局鉴别网络和局部鉴别网络。修复网络将待修复图像破损区域用相似信息填充后作为输入，极大地提高了生成图像的速度与质量；全局鉴别网络综合采用图像全局的边缘结构信息和特征信息以保证修复网络输出的修复图像结果符合视觉连通性；而局部鉴别网络在鉴别输出图像的同时，利用在多个图像中寻找到的辅助特征块来提高鉴别的泛化能力，很好地抑制了修复网络在特征过于集中或单一时容易过度学习的问题。实验结果表明，所提修复方法在人脸类图像上具有较好的修复效果，且在不同种类图像上有非常好的适用性，其峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标比当前基于深度学习且修复效果较好的几种方法更优。

为了解决含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损区域中的缺失信息修复的问题，提出了一种划分特征子区域的图像修复算法。首先，根据图像中包含的不同特征，运用特征公式进行特征提取，再通过统计特征值划分特征子区域，提高了图像修复的速度；其次，在原Criminisi算法的基础上改进了优先级的计算，通过增大结构项的影响，避免结构断裂的产生；然后，通过目标块和其最佳邻域相似块共同约束样本块的选取，确定最佳样本块集；最后，利用权值分配法合成最佳样本块。实验结果表明，所提算法相比原Criminisi算法，其峰值信噪比（PSNR）提升了2~3 dB，相比基于稀疏表示的块优先权值计算的算法，其修复效率有明显的提高。所提算法不但适用于一般小尺度的破损图像的修复，而且对于含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损图像的修复效果也更佳，并且修复后的图像更加符合人们视觉上的连通性。

针对原始的各向异性扩散模型在对带噪图像去噪时，只利用了邻域内东、南、西、北4个方向上的参考信息，使得去噪效果不够明显的问题，提出了米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法。该算法在利用了原始算法中待修复点周围4个方向上参考信息的基础上，还引入了该点邻域内对角线方向上的新信息，给出了采用周围8个方向上的信息进行对图像去噪的新模型，同时证明了该模型的合理性。用新提出的算法与原算法以及一种改进的同类算法对4幅带噪图像进行去噪。实验结果表明，新提出算法去噪效果的峰值信噪比(PSNR)相比原算法和改进同类算法平均提高1.90dB和1.43dB，平均结构相似度(MSSIM)分别平均提高0.175和0.1，说明该算法更适合于图像去噪。

当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息，使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题，提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上，再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值，并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后，将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证，其结果表明，新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下，使得图像边缘过渡更加自然，修复精度得到了有效提高。

当前基于纹理的图像修复算法中模板块的尺寸是固定的,这样,当模板块尺寸很小时,虽然修复的精度会提高,但是算法的时间复杂度会大幅增加;相反,当模板块尺寸很大时,虽然可以降低算法的时间复杂度,但会使算法的误修复率提升。针对以上问题,提出了基于自适应模板的图像修复算法,该算法能够根据当前模板块与尺寸扩大后模板块之间的灰度均值及方差的变化情况来自适应地扩大模板尺寸,同时,根据模板块与样本块之间的匹配情况自适应地缩小模板块。最后,将所提提出的算法用于实例验证,其结果表明所提算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率