图像修复是图像处理领域的重要研究方向之一，它旨在通过利用受损图像中的已知信息，恢复丢失区域的内容。近几年，随着深度学习技术的发展，图像修复无论在视觉效果上，还是修复结果的准确性上，都取得了突破性的进展，并且在文物保护、老照片修复、影视特效制作以及图像目标移除等领域得到了广泛应用。本书将介绍图像修复的基础理论知识、传统图像修复的方法，并着重介绍当前国际前沿的研究成果。本书将有助于大学阶段的本科生及研究生了解图像修复的基础内容，同时从事相关领域的科研人员也可以了解图像修复的前沿进展。

1 引言/001

1．1研究背景和意义/002

1．2研究内容和主要贡献/005

1．3组织结构/011

2 相关理论与技术基础/013

2．1图像修复介绍/013

2．2传统图像修复算法/015

2．3基于深度学习的图像修复算法/018

2．3．1基于卷积神经网络的图像修复算法/018

2．3．2基于生成对抗网络的图像修复算法/019

2．4图像修复常见数据集和评价指标/025

2．4．1数据集/025

2．4．2评价指标/028

2．5本章小结/032

3 基于加权相似集的人脸图像修复算法/033

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