Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod)

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan ketidaksempurnaan dalam foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. . Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto.

2. Pemulihan dan pembaikan imej

Dalam gambar lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dll. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej. Algoritma yang biasa digunakan termasuk algoritma pembaikan imej berasaskan tekstur, algoritma pembaikan imej berasaskan wilayah, algoritma pembaikan imej berasaskan interpolasi, dsb. Algoritma ini boleh memulihkan bahagian foto yang hilang secara automatik dengan mempelajari corak dan ciri piksel sekeliling. . Ini boleh dicapai dengan menggunakan rangkaian pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf konvolusi, seperti SRCNN, ESPCN, SRGAN, dsb. Algoritma ini secara automatik boleh menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi dengan mempelajari hubungan pemetaan antara imej resolusi tinggi dan imej resolusi rendah.

3. Pemulihan dan pembetulan warna

Foto lama juga mungkin mengalami herotan warna dan masalah pudar, yang memerlukan pemulihan dan pembetulan warna. Ini boleh dicapai dengan menggunakan imbangan warna dan algoritma imbangan putih automatik, seperti algoritma imbangan putih automatik berdasarkan andaian dunia skala kelabu, algoritma imbangan warna berdasarkan penyamaan histogram, dsb. Algoritma ini secara automatik boleh melaraskan taburan warna dan kecerahan imej untuk menjadikannya kelihatan lebih semula jadi dan realistik.

Berikut ialah contoh kod untuk pemulihan foto lama menggunakan Python dan perpustakaan OpenCV:

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()

Kod ini menggunakan pelbagai fungsi pemprosesan imej dan algoritma dalam perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan pelbagai langkah pemulihan foto lama. Khususnya, kod tersebut menggunakan fungsi fastNlMeansDenoisingColored() dan fungsi equalizeHist() untuk denoising dan penambahbaikan imej, fungsi inpaint() untuk pembaikan imej, dan fungsi DnnSuperResImpl_create() dan fungsi upsample() untuk pembinaan semula imej dan resolusi super gunakan fungsi createCLAHE() dan gunakan() fungsi untuk pemulihan dan pembetulan warna.

Antaranya, bahagian pembaikan imej menggunakan algoritma pembaikan imej berasaskan rantau, yang merealisasikan pembaikan hingar dan kecacatan pada foto dengan membina topeng, melakukan operasi morfologi dan penapisan median. Bahagian pembinaan semula imej dan resolusi super menggunakan algoritma ESPCN untuk menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi, dengan itu meningkatkan kejelasan dan butiran foto. Bahagian pemulihan dan pembetulan warna menggunakan kaedah keseimbangan warna berdasarkan algoritma CLAHE untuk menukar imej kepada ruang warna LAB, dan menggunakan algoritma CLAHE pada saluran kecerahan untuk pemulihan dan pembetulan warna.

Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih algoritma dan parameter yang sesuai mengikut situasi dan keperluan khusus foto untuk mencapai hasil yang terbaik.

Ringkasnya, pemulihan foto lama ialah teknologi pemprosesan imej yang kompleks yang memerlukan gabungan pelbagai algoritma dan teknologi untuk dicapai. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih algoritma dan parameter yang sesuai mengikut keadaan dan keperluan khusus foto untuk mencapai hasil yang terbaik.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!