图片修复和图像增强是两种常见的图像处理技术，它们的目标和方法有所不同。
图片修复主要关注的是恢复图像中受损或缺失的部分。例如，如果一张照片中有噪点、划痕、模糊区域或者被遮挡的部分，图片修复技术可以通过使用周围的信息来填补这些缺失或损坏的部分，使得图像看起来更加完整和清晰。常见的图片修复技术包括插值算法、深度学习模型（如生成对抗网络GANs）等。这些技术通常需要复杂的算法来估计缺失区域的颜色和纹理，使得修复后的图像在视觉上难以与原始图像区分。
图像增强则侧重于改善图像的整体质量，使其更适合视觉观察或后续的图像分析。图像增强技术通常包括对比度调整、锐化、去噪、色彩校正等。这些技术并不一定恢复图像的原始状态，而是通过增强图像的某些特征来提高图像的可读性和美观性。例如，通过调整对比度可以使图像中的细节更加突出，通过锐化可以使图像看起来更加清晰。
总的来说，图片修复更注重于恢复图像的完整性和准确性，而图像增强则更注重于提高图像的整体视觉效果。两者在应用上有明显的区别，但有时候也会结合使用以达到更好的效果。