1.一种基于阈值分界和区域划分的Criminisi图像修复方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：确定好破损图像的待修复区域，并用不同颜色标注区域信息；

步骤二：提取破损图像的边缘信息，利用阈值分界的优先权函数计算其边界上像素点的优先权值，选择优先权最高的像素点进行修复；

步骤三：自适应选取样本块大小进行图像修复；

步骤四：通过基于纹理分割的方式划分图像区域，将同一模块的图像合并为同一图像区域，在各区域内寻找对应的最佳匹配块；

步骤五：通过引入结合Jaccard距离和SSD像素平方差的最佳匹配准则，从完整信息区域选择最佳匹配块来修复图像破损区域；

步骤六：将最佳匹配块填充到待修复区域，并更新置信度，选择下一个需要修复的图像区域；

步骤七：重复以上步骤，直至破损图像修复完全；

所述的步骤二中的改进的优先权函数由阈值分界的数据项引入结构张量构成，其表达式为P(p)＝RC(p)·(αD(p)+βS(p))，其中RC(p)为阈值分界的置信度项，D(p)为数据项，S(p)为结构张量，α和β为数据项和结构张量的权重系数；

所述的步骤二中的阈值分界的置信度项表达式为 其中

为传统置信度项，其表示待修复的样本块ψp中已知像素信息所占比重。

2.根据权利要求1所述的一种基于阈值分界和区域划分的Criminisi图像修复方法，其特征在于：所述的步骤三中的自适应样本块大小 其中λ1和λ2为结构张量的两个特征值。

3.根据权利要求1所述的一种基于阈值分界和区域划分的Criminisi图像修复方法，其特征在于：所述的步骤四中的区域划分的方法通过引入图像块的信息熵来度量待修复块的复杂度来缩小搜索范围，其最终度量准则为：

4.根据权利要求1所述的一种基于阈值分界和区域划分的Criminisi图像修复方法，其特征在于：所述的步骤五中的结合Jaccard距离和SSD像素平方差的最佳匹配准则为dJ(ψp,ηψq)＝(dJaccard(ψp,ψq)) ·dssd(ψp,ψq)，其中(dJaccard(ψp,ψq))为两个图像块的Jaccard距离，dssd(ψp,ψq)为两个图像块的SSD距离。