Para resolver el problema de que es difícil mantener la consistencia de las estructuras lineales al rellenar grandes regiones mediante la técnica basada en ejemplos, se propone una estrategia de guía jerárquica y una técnica de restauración de imágenes basada en ejemplos. El proceso de restauración es el siguiente: (i) las imágenes de resolución de múltiples capas se adquieren primero mediante la descomposición de la pirámide en la imagen objetivo; (ii) la imagen restaurada de la capa superior, el inicio de la restauración desde la capa superior, se genera mediante la técnica basada en ejemplos; (iii) hay un resultado combinado entre la siguiente capa de la imagen superior y la salida de sobremuestreo en la imagen restaurada de la capa superior, y las regiones objetivo se rellenan con información como datos de guía; (iv) este proceso se repite hasta que se complete la restauración de todas las capas. Nuestros resultados se compararon con los obtenidos por técnicas existentes, y nuestra técnica propuesta mantuvo la consistencia de las estructuras lineales de una manera visualmente plausible. Objetivamente, elegimos SSIM (índice de medida de similitud estructural) y PSNR (relación señal-ruido de pico) como los índices de medición. Dado que los valores de SSIM se reflejan bien en comparación con otras técnicas, nuestra técnica demostró claramente que nuestro enfoque es mejor para mantener la consistencia de las estructuras lineales. El núcleo de nuestro algoritmo es rellenar grandes regiones, ya sean imágenes sintéticas o fotografías de escenas reales. Es fácil de aplicar en la práctica, con el objetivo de tener una imagen restaurada plausible.