昨日重現

艾思齊

照片是時光的定格，記憶的承載。在數碼攝影出現之前，照片多是以膠卷和相紙為載體。隨著時光流逝，膠卷或遺失或損毀，無法再用來沖洗;留存于世的老照片也往往因為濕度和光線的影響，或是保存不當，出現卷曲、發黃、裂紋、缺損等不同程度的毀壞，這對歷史研究者，以及感念舊時光的人們來說，都是一種遺憾。因此，修復照片可是一門大受歡迎的手藝活兒。

老照片修復其實是圖像修復的一種，在引入智能化以前，這是個依托專業人員的純技術活兒。早期的照片修復從原理和整體思路上來看，同紙質藝術品的修復異曲同工，是需要專業人士利用物理、化學、光學等手法，精工細作才能完成的技藝。照片原件的修復處理，工藝上涉及軟化增韌，展平，拼接，加蛇條①，修裱，定型等復雜的流程。

例如，針對一些形貌基本完整但發黃褪色的照片，常常通過溶劑或者漂白再顯影的方式來處理掉照片上發黃的硫化銀，來恢復照片色澤。針對年代更久遠、原件殘損更嚴重的老照片，往往就通過翻拍復制的方式來修復：做較長時間的曝光，用較小的光圈，或者加濾色鏡，讓老照片在復制件上呈現更清晰的影像度。但無論是原件的修復還是翻拍，其實很大程度上取決于照片受損程度的差異，在實際操作中，大量受損比較嚴重的照片并沒有得到很好地修復。

①加蛇條

也叫加補條，是紙質文物修復過程中一種添加修補條的常見步驟。

人工修復前后對比圖

隨著計算機技術及相關技術的普及，將老照片數字化儲存漸漸取代了翻拍，而圖像處理軟件也為照片修復提供了一種更簡潔易操作的方式。

當我們將老照片通過掃描或其他輸入設備完成數字化轉化以后，軟件中的機器算法會識別老照片上的各點參數，提取給定圖像中的相關有用信息，再有針對性地提供批量圖像處理方案：對有污斑的圖像，除去污斑，濾去干擾信息;對信息微弱的圖像，進行灰度變換增強處理;對失真的圖像，進行幾何校正變換，等等。特別是在處理碎片化圖像時，數字化修復具有很明顯的優勢，碎片輪廓邊緣可以通過數字算法自動匹配起來，實現無縫拼接，甚至人工處理無法實現的底片修復在數字化時代也比較容易實現。

用過P圖軟件的小伙伴們都知道，修復照片其實非常花費時間和眼力。那么AI照片修復又是怎么實現分秒重現一張老照片的呢？其實，所謂AI照片修復在機器學習領域中，用到的是一項叫作“基于神經網絡深度學習”的圖像超分辨重建技術。它是一種利用大數據建立模型對機器學習進行訓練，令機器以模擬人類大腦思維的方式來分析識別圖片的技術。簡單來說，就是向AI同學投喂足夠多的類似圖像，而擅長總結和歸納的學霸AI，就會從中得出一個基本的算法公式，再舉一反三，根據圖像上已知的點，算出周圍若干點的位置，達到一個智能識別的效果。

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目前，常見的圖像處理軟件比如Photoshop、CorelDRAW等，都能讓我們借助鼠標，對老照片進行修復。

清朝珍妃老照片修復前后

其實，AI修復照片應用只是這項技術衍生出的一個方面。AI修復技術真正發揮作用的領域在醫學影像分析（幫助醫生獲取更高清的超聲或MRI影像），遙感圖像領域（提升衛星圖像質量，更好地在天氣預測、森林火災報警、地理災害預測、航空技術支持方面發揮作用），刑偵監控方面（更清晰地獲得人臉或車牌等關鍵圖像信息），以及檢測識別領域（如大熱的人臉識別，還有圖像分類、語義分割和邊緣檢測等細致的分析工作）。

在建黨百年的慶祝晚會上，革命先烈們在屏幕中清晰地向我們展露微笑，這一定是不少小伙伴最為觸動的一幕。AI時代下的跨時空情感交流也許不是什么難事，對于照片修復，我們雖然有了更優秀便捷的工具，但對于歷史，卻依然應該保持尊重和嚴謹的態度，如果對老照片過分而失真地修飾，或者隨意調侃地去更改，反而扭曲了蓬勃生長的技術之樹了。