AI 修复老照片的算法是一个多步骤协同的过程，核心目标是消除瑕疵、还原细节并保持图像的真实性。其关键步骤可分为预处理、核心修复、优化调整三大阶段，每个阶段包含多个技术环节，具体如下：
一、预处理：为修复 “扫清障碍”
预处理是修复的基础，目的是去除干扰信息、定位瑕疵区域，为后续修复提供清晰的 “目标”。
噪声与 artifacts 去除
老照片常见的噪声包括：因胶片老化产生的颗粒噪声、保存不当导致的霉斑、扫描时引入的电子噪声等。
算法通过非局部均值去噪（NL-Means）、BM3D（块匹配 3D 滤波） 等技术，识别并消除这些随机噪声 —— 例如，BM3D 会将图像分割为多个小方块，通过匹配相似方块的像素规律，用 “多数相似方块的共性信息” 替换噪声像素，保留图像边缘和细节。
瑕疵定位与标记
针对结构性瑕疵（划痕、撕裂、折痕），算法通过形态学运算（如腐蚀、膨胀）和连通域分析，识别出瑕疵的形状、位置和范围。
例如，对于黑色划痕（比周围像素暗），算法会通过 “阈值分割” 将低于某亮度的区域标记为 “待修复区域”；对于白色撕裂痕迹（比周围亮），则用反向阈值标记。
图像增强（可选）
对严重褪色、对比度低的老照片，通过直方图均衡化或Retinex 算法提升明暗对比，让后续修复算法更易识别图像结构（如边缘、纹理）。
二、核心修复：填补缺失与还原细节
这是算法的核心环节，通过深度学习模型对瑕疵区域进行 “合理补全”，关键技术包括图像补全和超分辨率重建。
1. 图像补全：填补缺失区域
目标：对划痕、撕裂、大块破损等 “缺失区域”，生成符合上下文逻辑的内容。
主流算法：
基于 GAN（生成对抗网络）的补全：
生成器（Generator）根据缺失区域周围的 “有效信息”（如破损处旁边的衣服纹理、背景图案），生成候选填补内容；
判别器（Discriminator）判断生成内容是否与周围环境 “无缝融合”（如纹理方向、颜色过渡是否自然），并反馈给生成器优化，直到生成结果难以被判别为 “人工生成”。
基于 Transformer 的补全：
利用 Transformer 的 “注意力机制”，让算法关注缺失区域与全局图像的关联（如人物发型与脸型的匹配、背景天空与地面的衔接），避免局部修复与整体脱节。
示例：修复一张人物衣服被撕裂的老照片时，算法会分析撕裂处周围的布料纹理（如格子、条纹的走向），生成与纹理规律一致的图案，填补撕裂缺口。
2. 超分辨率重建：提升细节清晰度
目标：对模糊、低分辨率的老照片，恢复丢失的高频细节（如面部皱纹、发丝、物体边缘）。
核心技术：
ESRGAN（增强超分辨率生成对抗网络）：在传统超分算法基础上，通过 GAN 网络生成更真实的高频细节（如让模糊的眼睛边缘变得锐利，还原睫毛的清晰度）。
注意力机制：优先对 “关键区域”（如人脸、主体物体）分配更多计算资源，确保这些区域的细节修复更精准，而背景区域可适当简化。
三、优化调整：确保自然与真实
修复后的图像可能存在 “生成痕迹”（如细节不自然、颜色突兀），需要通过优化算法修正：
一致性校验
空间一致性：检查修复区域与周围的 “连接性”（如线条是否连续、纹理方向是否一致）。例如，修复人物的眉毛时，需确保眉毛的走向与额头皮肤的褶皱匹配。
语义一致性：对含有人物、物体的图像，验证修复结果是否符合 “常识”（如人脸的眼睛位置是否对称、衣服的纽扣数量是否合理）。
风格统一
保留老照片的 “时代质感”：例如，修复黑白老照片时，避免过度锐化导致 “现代感”；上色时参考照片年代的流行色（如上世纪 60 年代的军装多为草绿色），避免颜色跳脱。
后处理滤波
通过高斯模糊或双边滤波平滑修复区域与周围的过渡边缘，消除 “修补痕迹”；对生成的细节（如发丝、布料纹理）进行微调，使其更贴近原照片的清晰度和颗粒感。
总结
AI 修复老照片的算法步骤可概括为：“先诊断（预处理定位瑕疵）→ 再治疗（生成模型补全细节）→ 后调理（优化确保自然）”。其核心是通过深度学习模型学习 “正常图像的规律”，再将规律应用于老照片的修复中，同时通过多轮校验避免 “失真”。实际应用中，算法的效果依赖于训练数据的丰富性（如是否包含足够多同年代、同场景的照片）和模型的复杂度，复杂场景（如大面积破损、严重模糊）往往需要结合人工干预才能达到理想效果。