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在基于樣例的圖像修復算法中，由于優先權公式的計算容易受圖像局部噪聲和細小紋理的干擾，導致修復順序錯亂；而在搜索最優匹配塊時，因忽略了圖像塊內部的結構影響，可能導致誤匹配。針對以上問題提出了一種基于圖像的結構一紋理分解及局部總變分最小化的圖像修復模型。首先，根據對數總變分最小化模型，將待修復圖像進行結構一紋理分解，得到圖像的結構分量，并利用圖像的結構分量來計算待修復點優先權，使優先權的計算排除局部紋理干擾而更具魯棒性；其次，將優先權的計算改進為數據項和置信項的加權和，避免了乘積效應，確保數據項一直發揮作用，減少因修復順序不合理造成的錯誤匹配；最后，根據圖像的局部總變分最小化原則，將圖像塊的最優匹配轉換為0-1優化問題，確保圖像修復后的局部結構一致性。與3組參考文獻的5組對比實驗結果表明，峰值信噪比（ PSNR）提高了1.12~3.56 dB，結構相似性指數提高了0.02~0.04。所提模型更好地遵循了修復優先性原則，具有更強的保持圖像局部結構一致性的能力，改善了修復圖像的視覺效果，適用于復雜結構的大面積毀損的圖像的修復。
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