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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