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本文提出了一种基于方向经验模型分解的图像修复方法,通过方向经验模型将待修复图像进行分解,然后在各级分解图像上根据待修复区域边界上像素点的梯度特征计算填充优先级,并利用方向经验模型分解得到的频率特征值结合纹理合成的方法完成该级图像的修复,同时采用相关搜索来完成各级图像的相应修复,最后将其进行合并,得到最终的图像修复结果.实验结果表明,该算法能够修复较大尺度缺损区域中的结构和纹理信息.