Wie man KI-Technologie nutzt, um alte Fotos wiederherzustellen (mit Beispielen und Code-Analyse)

Die Restaurierung alter Fotos ist eine Methode zur Nutzung künstlicher Intelligenz, um alte Fotos zu reparieren, zu verbessern und zu verbessern. Mithilfe von Computer-Vision- und maschinellen Lernalgorithmen kann die Technologie Schäden und Unvollkommenheiten in alten Fotos automatisch erkennen und reparieren, sodass diese klarer, natürlicher und realistischer aussehen.

Die technischen Prinzipien der Restaurierung alter Fotos umfassen hauptsächlich die folgenden Aspekte:

1. Bildrauschen und -verbesserung

Bei der Wiederherstellung alter Fotos müssen diese zuerst entrauscht und verbessert werden. Bildverarbeitungsalgorithmen und -filter wie Mittelwertfilterung, Gaußsche Filterung, bilaterale Filterung usw. können zur Lösung von Rausch- und Farbfleckproblemen eingesetzt werden, wodurch die Qualität von Fotos verbessert wird.

2. Bildwiederherstellung und -reparatur

Bei alten Fotos können einige Mängel und Schäden wie Kratzer, Risse, Verblassen usw. auftreten. Diese Probleme können durch Bildwiederherstellungs- und Reparaturalgorithmen gelöst werden. Zu den häufig verwendeten Algorithmen gehören texturbasierte Bildreparaturalgorithmen, bereichsbasierte Bildreparaturalgorithmen, interpolationsbasierte Bildreparaturalgorithmen usw. Diese Algorithmen können fehlende Teile eines Fotos automatisch wiederherstellen, indem sie Muster und Eigenschaften der umgebenden Pixel lernen.

2. Bildrekonstruktion und Superauflösung

Bei einigen alten Fotos mit niedrigerer Auflösung können ihre Klarheit und Details durch Bildrekonstruktion und Superauflösungsalgorithmen verbessert werden. Dies kann durch den Einsatz von Deep-Learning-Netzwerken und Faltungs-Neuronalen Netzwerken wie SRCNN, ESPCN, SRGAN usw. erreicht werden. Diese Algorithmen können Bilder mit niedriger Auflösung automatisch in Bilder mit hoher Auflösung umwandeln, indem sie die Zuordnungsbeziehung zwischen Bildern mit hoher Auflösung und Bildern mit niedriger Auflösung lernen.

3. Farbwiederherstellung und -korrektur

Alte Fotos können auch Farbverzerrungen und Verblassungsprobleme aufweisen, die eine Farbwiederherstellung und -korrektur erfordern. Dies kann durch den Einsatz von Farbabgleichs- und automatischen Weißabgleichsalgorithmen erreicht werden, z. B. automatische Weißabgleichsalgorithmen, die auf Annahmen der Graustufenwelt basieren, Farbabgleichsalgorithmen, die auf Histogrammausgleich basieren usw. Diese Algorithmen können die Farbverteilung und Helligkeit eines Bildes automatisch anpassen, damit es natürlicher und realistischer aussieht.

Das Folgende ist ein Beispielcode für die Wiederherstellung alter Fotos mit Python und der OpenCV-Bibliothek:

import cv2

# 读取老照片
img = cv2.imread('old_photo.jpg')

# 图像去噪和增强
img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)
img = cv2.equalizeHist(img)

# 图像修复
mask = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
mask = cv2.threshold(mask, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=4)
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=4)
mask = cv2.medianBlur(mask, 9)
img = cv2.inpaint(img, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA)

# 图像重建和超分辨率
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel('espcn_x3.pb')
sr.setModel('espcn', 3)
img = sr.upsample(img)

# 颜色还原和校正
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
img = cv2.split(img)
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
img[0] = clahe.apply(img[0])
img = cv2.merge(img)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_LAB2BGR)

# 显示修复后的照片
cv2.imshow('Restored Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dieser Code verwendet verschiedene Bildverarbeitungsfunktionen und Algorithmen in der OpenCV-Bibliothek, um verschiedene Schritte der Wiederherstellung alter Fotos zu implementieren. Insbesondere verwendet der Code die Funktion fastNlMeansDenoisingColored() und equalizeHist() zur Bildentrauschung und -verbesserung, die Funktion inpaint() zur Bildreparatur sowie die Funktion DnnSuperResImpl_create() und die Funktion upsample() zur Bildrekonstruktion und -auflösung Verwenden Sie die Funktionen createCLAHE() und apply() zur Farbwiederherstellung und -korrektur.

Unter anderem verwendet der Bildreparaturteil einen bereichsbasierten Bildreparaturalgorithmus, der die Reparatur von Rauschen und Fehlern in Fotos durch die Konstruktion von Masken, die Durchführung morphologischer Operationen und die Medianfilterung realisiert. Der Bildrekonstruktions- und Superauflösungsteil verwendet den ESPCN-Algorithmus, um Bilder mit niedriger Auflösung in Bilder mit hoher Auflösung umzuwandeln und so die Klarheit und Details der Fotos zu verbessern. Der Teil zur Farbwiederherstellung und -korrektur verwendet eine auf dem CLAHE-Algorithmus basierende Farbausgleichsmethode, um das Bild in den LAB-Farbraum zu konvertieren, und wendet den CLAHE-Algorithmus zur Farbwiederherstellung und -korrektur auf den Helligkeitskanal an.

In praktischen Anwendungen ist es notwendig, den geeigneten Algorithmus und die entsprechenden Parameter entsprechend der spezifischen Situation und den Anforderungen des Fotos auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Kurz gesagt ist die Restaurierung alter Fotos eine komplexe Bildverarbeitungstechnologie, für deren Umsetzung eine Kombination mehrerer Algorithmen und Technologien erforderlich ist. In praktischen Anwendungen ist es notwendig, geeignete Algorithmen und Parameter basierend auf den spezifischen Bedingungen und Anforderungen des Fotos auszuwählen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man KI-Technologie nutzt, um alte Fotos wiederherzustellen (mit Beispielen und Code-Analyse). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!