數(shù)據(jù)采集：通過各種手段獲取需要進行識別缺損和虛擬修復的對象的相關(guān)數(shù)據(jù)，如圖片、視頻、3D模型等。
預處理：對采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括去噪、增強、分割等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。
特征提?。豪糜嬎銠C視覺和圖像處理技術(shù)，從預處理后的數(shù)據(jù)中提取出與缺損和修復相關(guān)的特征信息，如形狀、紋理、顏色等。
缺損識別：使用機器學習或深度學習算法，對提取的特征進行分析和識別，判斷對象中存在的缺損部分，并確定其位置、大小和形狀等信息。
虛擬修復：根據(jù)缺損識別的結(jié)果，利用計算機圖形學和圖像處理技術(shù)，生成虛擬的修復內(nèi)容，填補缺損部分，使對象看起來完整。
后處理：對虛擬修復后的結(jié)果進行后處理，如調(diào)整顏色、光照、紋理等，以使其與周圍環(huán)境更加融合和自然。
評估和優(yōu)化：對虛擬修復的結(jié)果進行評估，檢查修復的質(zhì)量和效果，并根據(jù)需要進行優(yōu)化和改進。