现有神经网络在修复受损图像缺失区域时,仍存在边缘结构不合理、纹理不完整等缺陷.为此,文中提出基于结构变换补全的边缘纹理双特征聚合图像修复方法.首先,设计基于轴向注意力与上下文Transformer的结构变换补全器,结合结构平滑器进一步补全优化边缘结构,增强对边缘局部细节与全局结构的捕捉能力,抑制边缘噪声和伪影,修复受损的边缘结构.然后,构建边缘引导特征对齐器和边缘纹理双特征聚合器,自适应学习缩放和偏移参数,有效解决在不同特征空间层次上边缘结构特征和纹理特征动态聚合时的尺度偏移问题,提升图像修复的整体质量.最后,在3个数据集上的实验表明文中方法的可行性和有效性.