图片修复是一种利用计算机技术和算法来改善或恢复受损、模糊或低质量的图像的技术。这种技术广泛应用于摄影、医学影像、历史文献保护、艺术作品修复等多个领域。图片修复的目标是尽可能地恢复图像的原始质量，使其更加清晰、细节更加丰富，或者去除图像中的噪声和损坏部分。
图片修复的基本原理包括多种图像处理技术，如插值、去噪、图像增强和图像重建等。插值技术用于填充图像中缺失的数据，常见的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。去噪技术则用于减少图像中的噪声，常见的方法包括中值滤波、高斯滤波和小波变换等。图像增强技术用于提高图像的对比度和亮度，使图像更加清晰可见。图像重建技术则是一种更为复杂的修复方法，它通过数学模型和算法来重建图像的缺失部分，常见的方法有基于稀疏表示的修复、基于深度学习的修复等。
在医学影像领域，图片修复技术可以用于恢复X光片、CT扫描和MRI图像，帮助医生更准确地诊断疾病。在历史文献保护方面，这种技术可以用于修复古老的纸质文献和照片，保留珍贵的历史信息。在艺术作品修复中，图片修复技术可以帮助恢复损坏的画作和雕塑，使其恢复原貌。
随着人工智能和深度学习技术的发展，图片修复技术也在不断进步。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），已经被广泛应用于图片修复任务中，它们能够自动学习图像的修复模式，从而实现更高质量的修复效果。