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提出一种新的图像修补方法,该方法基于样本的图像修补思想,通过曲率驱动扩散(CDD)模型来计算合理的信心度和数据条件,改进了样本图像修补的有效性并增强图像中线性结构扩散.因此,用本文方法进行图像修补时,能有效地避免其他算法共同存在的"垃圾物"的生成问题.实验结果表明,与其他类似方法相比,本文方法能够得到更令人满意的视觉效果.