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随手截的噪声图：

合成的需要修复的图：

修复后的图（没有处理边界）：

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对于从来没有接触过图像修复的我来说，效果真是惊艳了。下面介绍运算步骤：

和各项异性扩散类似，整个算法也是基于迭代的，迭代公式如下：

其中Io代表当前处理的像素，Ip代表邻域像素，p就可以取news四邻域。H定义如下：

这里的lambda为自定义的平滑系数。wp的定义如下：

这里a同样是自定义。

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☆★☆★☆ 随手截的噪声图：合成的需要修复的图：修复后的图（没有处理边界）： ☆★☆★☆ 对于从来没有接触过图像修复的我来说，效果真是惊艳了。下面介绍运算步骤：和各项异性扩散类似，整个算法也是基于迭代的，迭代公式如下：其中Io代表当前处理的像素，Ip代表邻域像素，p就可以取news四邻域。H定义如下：这里的lambda为自定义的平滑系数。wp的定义如下：这里a同样是自定义。

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