Comment utiliser la technologie IA pour restaurer d'anciennes photos (avec exemples et analyse de code)

La restauration de photos anciennes est une méthode d'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle pour réparer, améliorer et améliorer les anciennes photos. Grâce à des algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique, la technologie peut identifier et réparer automatiquement les dommages et les imperfections des anciennes photos, les rendant ainsi plus claires, plus naturelles et plus réalistes.

Les principes techniques de la restauration de photos anciennes comprennent principalement les aspects suivants :

1. Débruitage et amélioration de l'image

Lors de la restauration de photos anciennes, elles doivent d'abord être débruitées et améliorées. Des algorithmes et des filtres de traitement d'image, tels que le filtrage moyen, le filtrage gaussien, le filtrage bilatéral, etc., peuvent être utilisés pour résoudre les problèmes de bruit et de taches de couleur, améliorant ainsi la qualité des photos.

2. Restauration et réparation d'images

Dans les anciennes photos, il peut y avoir certains défauts et dommages, tels que des rayures, des fissures, une décoloration, etc. Ces problèmes peuvent être résolus par des algorithmes de restauration et de réparation d’images. Les algorithmes couramment utilisés incluent les algorithmes de réparation d'images basés sur la texture, les algorithmes de réparation d'images basés sur les régions, les algorithmes de réparation d'images basés sur l'interpolation, etc. Ces algorithmes peuvent restaurer automatiquement les parties manquantes d'une photo en apprenant les modèles et les caractéristiques des pixels environnants.

2. Reconstruction d'image et super-résolution

Pour certaines anciennes photos avec une résolution inférieure, leur clarté et leurs détails peuvent être améliorés grâce à la reconstruction d'image et aux algorithmes de super-résolution. Ceci peut être réalisé en utilisant des réseaux d'apprentissage profond et des réseaux de neurones convolutifs, tels que SRCNN, ESPCN, SRGAN, etc. Ces algorithmes peuvent automatiquement convertir des images basse résolution en images haute résolution en apprenant la relation de mappage entre les images haute résolution et les images basse résolution.

3. Restauration et correction des couleurs

Les anciennes photos peuvent également présenter des problèmes de distorsion et de décoloration, qui nécessitent une restauration et une correction des couleurs. Ceci peut être réalisé en utilisant des algorithmes de balance des couleurs et de balance des blancs automatique, tels que des algorithmes de balance des blancs automatiques basés sur des hypothèses mondiales en niveaux de gris, des algorithmes de balance des couleurs basés sur l'égalisation d'histogramme, etc. Ces algorithmes peuvent ajuster automatiquement la répartition des couleurs et la luminosité d’une image pour lui donner un aspect plus naturel et réaliste.

Ce qui suit est un exemple de code pour la restauration de photos anciennes à l'aide de Python et de la bibliothèque 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()

Ce code utilise diverses fonctions et algorithmes de traitement d'images de la bibliothèque OpenCV pour implémenter différentes étapes de restauration de photos anciennes. Plus précisément, le code utilise la fonction fastNlMeansDenoisingColored() et la fonction égalizeHist() pour le débruitage et l'amélioration de l'image, la fonction inpaint() pour la réparation de l'image, ainsi que la fonction DnnSuperResImpl_create() et la fonction upsample() pour la reconstruction et la résolution de l'image, et utilisé la fonction createCLAHE() et la fonction apply() pour la restauration et la correction des couleurs.

Parmi eux, la partie réparation d'image utilise un algorithme de réparation d'image basé sur la région, qui réalise la réparation du bruit et des défauts des photos en construisant des masques, en effectuant des opérations morphologiques et un filtrage médian. La partie reconstruction d'image et super-résolution utilise l'algorithme ESPCN pour convertir les images basse résolution en images haute résolution, améliorant ainsi la clarté et les détails des photos. La partie restauration et correction des couleurs utilise une méthode de balance des couleurs basée sur l'algorithme CLAHE pour convertir l'image en espace colorimétrique LAB et appliquer l'algorithme CLAHE sur le canal de luminosité pour la restauration et la correction des couleurs.

Dans les applications pratiques, il est nécessaire de choisir l'algorithme et les paramètres appropriés en fonction de la situation spécifique et des besoins de la photo pour obtenir les meilleurs résultats.

En bref, la restauration de photos anciennes est une technologie de traitement d'image complexe qui nécessite une combinaison de plusieurs algorithmes et technologies pour être réalisée. Dans les applications pratiques, il est nécessaire de sélectionner des algorithmes et des paramètres appropriés en fonction des conditions et des besoins spécifiques de la photo pour obtenir les meilleurs résultats.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!