🎨 在图像处理领域，图像修复技术的发展日新月异。为了帮助大家更好地理解和掌握这一领域的前沿动态，今天特别推荐10篇不可错过的经典论文。这些研究不仅深入探讨了图像修复的基本原理，还提出了一系列创新方法，为图像修复技术的进步提供了强有力的支持。

📚 第一篇论文《Image Inpainting for Broken Natural and Man-made Objects》：这篇开创性的研究首次提出了图像修复的概念，并引入了基于偏微分方程的方法来填补图像中的缺失部分。

📚 第二篇论文《Texture Synthesis by Non-parametric Sampling》：该文介绍了一种通过非参数采样进行纹理合成的技术，为图像修复提供了新的思路。

📚 第三篇论文《Boundary Grafting for Image Inpainting》：此研究提出了一种边界嫁接算法，有效提高了修复边缘区域的准确性。

📚 接下来几篇论文则分别从深度学习、卷积神经网络等角度出发，探索了图像修复的新路径，包括但不限于《Deep Learning for Image Inpainting》和《Convolutional Neural Networks for Image Restoration》。

📚 最后几篇论文聚焦于实际应用中的挑战与解决方案，如《Real-time Image Inpainting in Video Streams》和《High-resolution Image Inpainting with Generative Adversarial Networks》。

🔍 这些论文不仅代表了图像修复技术的最新进展，也为未来的研究指明了方向。希望这份清单能激发你的灵感，助力你在图像处理领域取得更大的成就！✨