AI 기술을 활용해 오래된 사진을 복원하는 방법(예제 및 코드 분석 포함)

오래된 사진 복원은 인공 지능 기술을 사용하여 오래된 사진을 복구, 향상 및 개선하는 방법입니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘을 사용하는 이 기술은 오래된 사진의 손상과 결함을 자동으로 식별하고 복구하여 사진을 더 선명하고 자연스럽고 사실적으로 보이게 합니다.

오래된 사진 복원의 기술적 원리는 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다:

1. 이미지 노이즈 제거 및 향상

오래된 사진을 복원할 때는 먼저 노이즈를 제거하고 향상해야 합니다. 평균 필터링, 가우시안 필터링, 양방향 필터링 등과 같은 이미지 처리 알고리즘 및 필터를 사용하여 노이즈 및 색 반점 문제를 해결하여 사진 품질을 향상시킬 수 있습니다.

2. 이미지 복원 및 수리

오래된 사진에는 긁힘, 갈라짐, 변색 등 일부 하자 및 손상이 있을 수 있습니다. 이러한 문제는 이미지 복원 및 복구 알고리즘을 통해 해결할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 알고리즘에는 텍스처 기반 이미지 복구 알고리즘, 영역 기반 이미지 복구 알고리즘, 보간 기반 이미지 복구 알고리즘 등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 주변 픽셀의 패턴과 특성을 학습하여 사진에서 누락된 부분을 자동으로 복원할 수 있습니다.

2. 이미지 재구성 및 초해상도

해상도가 낮은 일부 오래된 사진의 경우 이미지 재구성 및 초해상도 알고리즘을 통해 선명도와 디테일을 향상시킬 수 있습니다. 이는 SRCNN, ESPCN, SRGAN 등과 같은 딥러닝 네트워크와 컨볼루션 신경망을 사용하여 달성할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 고해상도 이미지와 저해상도 이미지 간의 매핑 관계를 학습하여 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 자동 변환할 수 있습니다.

3. 색상 복원 및 수정

오래된 사진에는 색상 왜곡 및 퇴색 문제가 있을 수 있으며 색상 복원 및 수정이 필요합니다. 이는 그레이스케일 월드 가정을 기반으로 한 자동 화이트 밸런스 알고리즘, 히스토그램 균등화를 기반으로 한 색상 균형 알고리즘 등과 같은 색상 균형 및 자동 화이트 밸런스 알고리즘을 활용하여 달성할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 이미지의 색상 분포와 밝기를 자동으로 조정하여 더욱 자연스럽고 사실적으로 보이도록 할 수 있습니다.

다음은 Python과 OpenCV 라이브러리를 사용한 오래된 사진 복원을 위한 샘플 코드입니다.

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()

이 코드는 OpenCV 라이브러리의 다양한 이미지 처리 기능과 알고리즘을 사용하여 오래된 사진 복원의 다양한 단계를 구현합니다. 특히 코드는 이미지 노이즈 제거 및 향상을 위해 fastNlMeansDenoisingColored() 함수와 equalizeHist() 함수를 사용하고, 이미지 복구를 위해 inpaint() 함수를 사용하고, 이미지 재구성 및 슈퍼 해상도를 위해 DnnSuperResImpl_create() 함수와 upsample() 함수를 사용합니다. 색상 복원 및 보정을 위해서는 createCLAHE() 함수와 apply() 함수를 사용하세요.

그 중 이미지 복구 부분은 마스크 구성, 형태학적 연산 및 중앙값 필터링을 수행하여 사진의 노이즈 및 결함 복구를 구현하는 영역 기반 이미지 복구 알고리즘을 사용합니다. 이미지 재구성 및 초해상화 부분은 ESPCN 알고리즘을 사용해 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환해 사진의 선명도와 디테일을 향상시킨다. 색상 복원 및 보정 부분은 CLAHE 알고리즘 기반의 색상 균형 방식을 사용하여 영상을 LAB 색공간으로 변환하고, 밝기 채널에 CLAHE 알고리즘을 적용하여 색상 복원 및 보정을 수행합니다.

실제 적용에서는 최상의 결과를 얻으려면 사진의 특정 상황과 요구 사항에 따라 적절한 알고리즘과 매개 변수를 선택해야 합니다.

간단히 말하면 오래된 사진 복원은 달성하기 위해 여러 알고리즘과 기술의 조합이 필요한 복잡한 이미지 처리 기술입니다. 실제 응용 분야에서는 최상의 결과를 얻으려면 사진의 특정 조건과 요구 사항에 따라 적절한 알고리즘과 매개 변수를 선택해야 합니다.

위 내용은 AI 기술을 활용해 오래된 사진을 복원하는 방법(예제 및 코드 분석 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!