【深度学习新浪潮】图像修复（Image Inpainting）技术综述：定义、进展与应用展望
本文为精简版，完整技术细节与参考文献可与作者讨论。
1. 图像修复的定义与核心目标
图像修复（Image Inpainting）是一种通过算法手段填补图像中缺失区域或移除不需要对象的技术，其核心目标是利用图像上下文信息生成与周围像素一致且视觉自然的内容。该技术通过计算机视觉和深度学习模型，从损坏、遮挡或人为标记的区域中推断出合理的像素填充，最终实现图像的无痕修复。
从数学视角看，图像修复可建模为一个逆向优化问题：在已知图像非缺失区域像素值的情况下，通过最小化能量函数或学习数据分布，推断缺失区域的最优解。传统方法（如基于插值或纹理合成）依赖手工设计的规则，而深度学习方法则通过数据驱动的方式学习复杂特征映射，显著提升了修复效果。
2. 近三年研究进展与顶会论文分析（2022-2024）
2.1 前沿模型创新
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