AI テクノロジーを使用して古い写真を復元する方法 (例とコード分析付き)

古い写真の修復は、人工知能テクノロジーを使用して古い写真を修復、強化、改善する方法です。このテクノロジーは、コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを使用して、古い写真の損傷や欠陥を自動的に特定して修復し、写真をより鮮明に、より自然に、より現実的に見せることができます。

古い写真復元の技術原則には主に次の側面が含まれます:

1. 画像のノイズ除去と強化

古い写真を復元する場合は、最初にノイズを除去して強化する必要があります。平均値フィルタリング、ガウス フィルタリング、バイラテラル フィルタリングなどの画像処理アルゴリズムとフィルタを使用して、ノイズやカラー スポットの問題を解決し、写真の品質を向上させることができます。

2. 画像の修復と修復

古い写真には、傷、ひび割れ、色あせ、色あせなどの欠陥や損傷がある場合があります。など。これらの問題は、画像の復元および修復アルゴリズムによって解決できます。一般的に使用されるアルゴリズムには、テクスチャベースの画像修復アルゴリズム、領域ベースの画像修復アルゴリズム、補間ベースの画像修復アルゴリズムなどが含まれます。これらのアルゴリズムは、周囲のピクセルのパターンと特性を学習することで、写真の欠落した部分を自動的に復元できます。

2. 画像再構成と超解像度

解像度が低い一部の古い写真については、画像再構成と超解像度アルゴリズムを使用できます。明瞭さと詳細を改善します。これは、SRCNN、ESPCN、SRGAN などの深層学習ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークを使用して実現できます。これらのアルゴリズムは、高解像度画像と低解像度画像の間のマッピング関係を学習することで、低解像度画像を高解像度画像に自動的に変換できます。

3. 色の復元と修正

古い写真には、色の歪みや退色の問題がある場合があり、色の復元と修正が必要になります。これは、グレースケールの世界の仮定に基づく自動ホワイト バランス アルゴリズム、ヒストグラム イコライゼーションに基づくカラー バランス アルゴリズムなど、カラー バランスおよび自動ホワイト バランス アルゴリズムを利用することによって実現できます。これらのアルゴリズムは、画像の色の分布と明るさを自動的に調整して、より自然でリアルに見えるようにします。

以下は、Python と OpenCV ライブラリを使用した古い写真復元のサンプル コードです。

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()

このコードは、OpenCV ライブラリのさまざまな画像処理関数を使用し、アルゴリズムによって実現されます。古い写真を復元するさまざまな手順。具体的には、このコードは、画像のノイズ除去と強調に fastNlMeansDenoisingColored() 関数とqualizeHist() 関数を、画像修復に inpaint() 関数を、画像の再構築と超解像度に DnnSuperResImpl_create() 関数と upsample() 関数を使用します。色の復元と補正に createCLAHE() 関数と apply() 関数を使用しました。

このうち、画像修復部分では領域ベースの画像修復アルゴリズムを使用し、マスクの構築、形態学的演算、メディアンフィルタリングの実行により、写真のノイズや欠陥の修復を実現します。の修理です。画像再構成および超解像度部分では、ESPCN アルゴリズムを使用して低解像度画像を高解像度画像に変換し、写真の鮮明さと詳細を向上させます。色の復元と補正部分では、CLAHE アルゴリズムに基づくカラー バランス手法を使用して画像を LAB 色空間に変換し、輝度チャンネルに CLAHE アルゴリズムを適用して色の復元と補正を行います。

実際のアプリケーションでは、最良の結果を得るには、写真の特定の条件とニーズに応じて適切なアルゴリズムとパラメーターを選択する必要があります。

つまり、古い写真の復元は、複数のアルゴリズムとテクノロジーを組み合わせる必要がある複雑な画像処理テクノロジーです。実際のアプリケーションでは、最良の結果を得るために、写真の特定の条件とニーズに応じて適切なアルゴリズムとパラメーターを選択する必要があります。

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