圖像是人類從外界獲得信息的主要來源。自從有了圖像，也就有了對破損圖像進行修復的技術。Inpainting圖像修復技術是一項古老的藝術。在歐洲文藝復興時期，為了恢復美術作品中丟失或被損壞的部分，同時保持作品的整體效果，人們開始對美術作品進行修復，其主要是填補作品上所出現的裂痕或溝，這樣的工作叫做Inpainting。
　　
　　現今，圖像Inpainting修復技術已成為圖像工程領域的一個新的活躍研究方向，其目的就是研究和解決如何更好地實現檢測圖像上的受損部分，并根據受損圖像周圍的有效信息用圖像修補算法自動進行恢復。雖然一些強大的數字圖像處理軟件，例如Photoshop等，也可以對數字圖像進行專業的特效處理和對受損圖像進行修復處理，但卻需要有經驗的技術人員進行復雜的手工處理，無法達到“計算機智能”自動處理的目的。
　　
　　我們首先看一個圖像修復的例子，圖1(b)是一個類似“@”的字母符號，其中的一部分被障礙物遮擋。根據人的視覺經驗，參考被遮蔽物體的形狀以及周圍圖像信息，做出一個猜測判斷，認為在去除障礙物后，可能會出現如圖1(a)所示的字符，也可能會出現如圖1(c)所示的字符，并且圖1(a)和圖1(c)的修復結果可能都是正確的。計算機圖像Inpainting技術正是從人的視覺心理學角度模擬這種效果，根據被遮物體的邊緣信息，按照一定的方向進行延伸擴散、邊界連接，填充遮蔽部分，達到視覺上的連通。當然，由圖中我們也看出圖像的被損信息大小(障礙物大小)也直接影響人們視覺上的連通判斷，從數學的角度看，這種由于被損圖像周圍信息不充分情況下導致的圖像修復結果不唯一的現象屬于病態問題，因此圖像Inpainting技術還需根據計算機視覺理論，通過一定假設條件的限定設計修復算法，來解決這個問題。
　　
　　根據貝葉斯(Bayesian)結構體系，我們由不完全和變形的數據中得出完全理想的圖像是基于模擬人眼恢復圖像所做出的“最佳假設”或者叫“最優猜測”，這個“最佳假設”是基于以下兩個重要因素：
　　
　　1．圖像數據模型：我們怎樣在原始圖像中獲取更多已有的圖像數據信息。
　　
　　2．圖像預先模型：完好的原始圖像應該是哪種圖像模型。例如我們在修復一張在果盤中放有香蕉、蘋果的圖片，我們就會有一個預先的印象，應該是有光滑的形狀，充滿黃色和紅色。
　　
　　所以，“最優猜測”就是在貝葉斯概率模型中最大化后者的概率，按照一定的算法規則填補圖像中遺失或者損壞的部分，使修復后的圖像接近或達到原圖的視覺效果。
　　
　　圖像修復技術的發展主要集中在兩個領域方向：基于紋理結構的圖像修復和基于非紋理結構的圖像修復，對于紋理結構的圖像Inpainting修復技術，如木紋、巖石花紋等，其核心思想是仿真并生成局部紋理進行填充。因為紋理是物質構成成分的分布或特征的反映，它的局部形狀信息能夠表現相同紋理的共性。對一張紋理圖，任取其中兩小塊紋理都是相似的，所以利用紋理合成的方法修復圖像，可以通過：(1)在一個設定范圍內對每一個像素的顏色信息進行直方圖統計；(2)創建權重表，計算相關像素顏色信息的確定程度；(3)評估選擇最匹配的像素進行圖像修復；(4)如此循環直至填滿受損圖像，如圖3所示。在各種實現紋理合成的算法中，我們今后還應將研究范圍從一般紋理推廣到有方向性紋理，進一步推廣到曲面的紋理合成，視頻紋理合成等方面。
　　
　　對于非紋理結構的圖像Inpainting修復技術，目前研究者多采用基于高階偏微分方程(PDE)模型的修補算法。其主要思想是利用待修補區域的邊緣信息，確定擴散信息和擴散方向，從區域邊界各向異性的向邊界內擴散。該算法可同時填補多個包含不同結構和背景的區域，并且對待修補區的拓撲關系沒有限制。另外，Manou等人根據上述思想提出了一種快速圖像Inpainting技術，通過在待修復區域邊界確定等光強線方向，用直線連接對應的等光強線，邊界通過將待修補區鄰域信息在等光強線范圍內擴散來填補待修補區。這種方法對簡單結構圖像有較好的修復效果，而且修復時間大大縮短。
　　
　　圖像Inpainting修復技術有著廣泛的應用，首先是對于靜態圖像的裂紋修復以及障礙物去除。在印刷行業，對于印前需要處理的不同類型的數字圖像原稿，如破損老照片、有劃痕的透射底片，或是在圖像中去掉與圖像內容無關的障礙物，都可以通過Inpainting技術簡單地修復。用戶只需要簡單地選擇修復范圍，計算機就會自動完成對劃痕、空白區域的填充，或是去掉障礙物后填充背景圖案，可以很大程度減少印前圖像處理的時間和手工工作量，也可根據修復的結果進行更進一步的圖像處理，修復效果。
　　
　　其次是動態影像修復。圖像Inpainting修復技術可應用于影視行業，例如對于影視拷貝，如果連續幀中其中的一幀有劃痕、污點等需要修復的情況，我們通過將影片的連續幀轉化成數字圖像序列，然后根據其前后幀的信息比較，從相鄰幀中提取有用信息進行拷貝修復。另外，對于影片中帶有的不同語言的字幕，我們也可以通過Inpainting修復技術去除。
　　
　　再次，在一些攝影領域，還可以通過Inpainting技術實現對數字照片中紅眼現象的消除，或是分次拍攝的數字照片在拼接全景圖像時，可通過Inpainting技術修復相鄰照片中的重疊部分。
　　
　　Inpainting技術目前在國內已有不少學者關注，在國外已經成為一個活躍的研究領域。總之，Inpainting的技術優勢勢必還會涉及到更多的圖像應用領域，例如生物醫學、遙感探測領域，并在不同領域中促進這項技術更科學的發展。