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摘要
图像修复是图像处理的一个重要问题，目的是利用计算机视觉技术自动恢复退化图像中损坏或丢失的部分，被广泛应用于影视特技制作、图像编辑、数字化文物保护等领域。近几年，以生成式对抗网络(GAN)为代表的深度学习技术在计算机视觉和图像处理领域大获成功，基于GAN的图像修复逐渐成为主流，受到了广泛关注。针对图像修复的关键问题，文章对GAN和基于GAN的修复方法进行理论分析，首先整理分析了传统的基于人工特征的经典图像修复方法，其次总结了近年来基于GAN的代表性图像修复算法，并进行归纳分类，探讨了各类方法的特点和局限性。然后对图像修复模型常用的评价指标和公开数据集进行整理和分析，最后阐述了图像修复面临的挑战，对图像修复技术未来的发展方向进行展望。
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