圖像是人類從外界獲得信息的主要來源。自從有了圖像，也就有了對破損圖像進行修復的技術。Inpainting圖像修復技術是一項古老的藝術。在歐洲文藝復興時期，為了恢復美術作品中丟失或被損壞的部分，同時保持作品的整體效果，人們開始對美術作品進行修復，其主要是*作品上所出現(xiàn)的裂痕或溝，這樣的工作叫做Inpainting。
　　
　　現(xiàn)今，圖像Inpainting修復技術已成為圖像工程領域的一個新的活躍研究方向，其目的就是研究和解決如何更好地實現(xiàn)檢測圖像上的受損部分，并根據(jù)受損圖像周圍的有效信息用圖像修補算法自動進行恢復。雖然一些強大的數(shù)字圖像處理軟件，例如Photoshop等，也可以對數(shù)字圖像進行專業(yè)的處理和對受損圖像進行修復處理，但卻需要有經(jīng)驗的技術人員進行復雜的手工處理，無法達到“計算機智能”自動處理的目的。
　　
　　我們首先看一個圖像修復的例子，圖1（b）是一個類似“@”的字母符號，其中的一部分被障礙物遮擋。根據(jù)人的視覺經(jīng)驗，參考被遮蔽物體的形狀以及周圍圖像信息，做出一個猜測判斷，認為在去除障礙物后，可能會出現(xiàn)如圖1（a）所示的字符，也可能會出現(xiàn)如圖1（c）所示的字符，并且圖1（a）和圖1（c）的修復結果可能都是正確的。計算機圖像Inpainting技術正是從人的視覺心理學角度模擬這種效果，根據(jù)被遮物體的邊緣信息，按照一定的方向進行延伸擴散、邊界連接，填充遮蔽部分，達到視覺上的連通。當然，由圖中我們也看出圖像的被損信息大?。ㄕ系K物大小）也直接影響人們視覺上的連通判斷，從數(shù)學的角度看，這種由于被損圖像周圍信息不充分情況下導致的圖像修復結果不*的現(xiàn)象屬于病態(tài)問題，因此圖像Inpainting技術還需根據(jù)計算機視覺理論，通過一定假設條件的限定設計修復算法，來解決這個問題。
　　
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　　根據(jù)貝葉斯（Bayesian）結構體系，我們由不*和變形的數(shù)據(jù)中得出*理想的圖像是基于模擬人眼恢復圖像所做出的“*假設”或者叫“*猜測”，這個“*假設”是基于以下兩個重要因素：
　　
　　1．圖像數(shù)據(jù)模型：我們怎樣在原始圖像中獲取更多已有的圖像數(shù)據(jù)信息。
　　
　　2．圖像預先模型：完好的原始圖像應該是哪種圖像模型。例如我們在修復一張在果盤中放有香蕉、蘋果的圖片，我們就會有一個預先的印象，應該是有光滑的形狀，充滿黃色和紅色。
　　
　　所以，“*猜測”就是在貝葉斯概率模型中zui大化后者的概率，按照一定的算法規(guī)則*圖像中遺失或者損壞的部分，使修復后的圖像接近或達到原圖的視覺效果。