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圖像修復(fù)時需要利用已知信息修補圖像中的缺失部分，同時要求取得較快的修復(fù)速度。為此，提出基于平均灰度熵選取樣本并通過加權(quán)合成最終匹配塊的圖像修復(fù)算法。將待修復(fù)圖像進行網(wǎng)格劃分，以網(wǎng)格為單位區(qū)間計算每個網(wǎng)格內(nèi)圖像的平均局部灰度熵值。使用自適應(yīng)閾值分割算法將所有網(wǎng)格區(qū)域分為2個互斥集合。根據(jù)待修復(fù)區(qū)域所在網(wǎng)格平均灰度熵確定樣本塊的選取范圍，使用最小平方差和準(zhǔn)則選擇若干樣本塊，并通過衰減函數(shù)得到各個樣本塊的權(quán)值，最終合成樣本塊。實驗結(jié)果表明，該算法在取得理想修復(fù)效果的同時能夠確保得到較快的修復(fù)速度。
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