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在基于样例的图像修复算法中,由于优先权公式的计算容易受图像局部噪声和细小纹理的干扰,导致修复顺序错乱;而在搜索最优匹配块时,因忽略了图像块内部的结构影响,可能导致误匹配。针对以上问题提出了一种基于图像的结构-纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型。首先,根据对数总变分最小化模型,将待修复图像进行结构-纹理分解,得到图像的结构分量,并利用图像的结构分量来计算待修复点优先权,使优先权的计算排除局部纹理干扰而更具鲁棒性;其次,将优先权的计算改进为数据项和置信项的加权和,避免了乘积效应,确保数据项一直发挥