图像修复（Image Inpainting）算法是一种用于填充图像中缺失或损坏部分的技术，使得修复后的图像在视觉上尽可能自然和连贯。根据搜索结果，以下是一些图像修复算法的关键技术和方法：

  1. 基于序列的方法：

    • 基于块的方法：这类方法通过在图像未损坏部分搜索匹配的替换块（候选块），然后将它们复制到相应的位置来填充缺失区域。例如，Ružić和Pižurica提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）的块匹配方法。Jin和Ye基于消元属性滤波器和低秩结构矩阵提出了一种块基方法。
    • 基于扩散的方法：这类方法通过平滑传播来填充缺失区域（“洞”）。扩散过程通常涉及从已知区域向未知区域传播信息，以实现自然过渡。

  2. 基于深度学习和注意力机制的图像修复算法（DNNAM）：

    • 该算法通过部分多尺度通道注意力机制和深度神经网络来提高图像修复的效果。它使用Res-U-Net模块作为生成器，U-Net类似的骨干网络拓扑结构可以实现损坏图像的编码和解码阶段。
    • 在编码器和解码器中构建了残差网络结构，以提高网络提取和显示损坏图像特征的能力。
    • 在解码器的跳跃连接中插入了部分多尺度通道注意力模块，以提高使用原始图像低级特征的效率。
    • 实验结果表明，该方法在主观视觉感知和客观评价指标方面优于现有技术，在CelebA、Places2和Paris Street View数据集上表现优异。

图像修复算法在计算机视觉和人工智能领域是一个热门的研究问题，它利用图像中的已知信息来预测缺失区域的内容，并生成语义正确且视觉上真实的合理替代内容。这些算法可以应用于图像和视频的裁剪、旋转、拼接、重新定位和重组等任务。目前，图像修复面临的最大挑战是使计算生成的图像内容与原始图像的现有内容相匹配。