來自安徽的年輕人朱林，是一名老照片“復(fù)活”老師，他專門制作動態(tài)老照片。他手術(shù)后，黃色模糊的老照片不僅變得清晰了，還眨了眨眼睛，笑了笑，搖了搖頭。清明前夕，很多人發(fā)現(xiàn)了他已故親人的照片，感動得熱淚盈眶。

　　這張照片是人工智能技術(shù)合成的，不同于傳統(tǒng)人工智能修復(fù)的老照片。這張照片就像哈利波特魔法世界的魔法照片一樣令人感動和微笑。這是一種重塑失去親人的方式，非常生動，真的比照片好得多。

　　那么這張照片用的是什么技術(shù)呢？

　　其實(shí)圖像識別技術(shù)本身原理并不復(fù)雜，信息處理是這項(xiàng)技術(shù)的重點(diǎn)。近年來，由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，圖像識別的準(zhǔn)確率有了很大的提高。深度學(xué)習(xí)可以通過對大量圖像數(shù)據(jù)信息特征的積累和分析，自動完成特征提取、圖像匹配等任務(wù)。

　　其中常見的修復(fù)方法包括：

　　1.偏微分方程方法

　　貝塔米奧利用偏微分方程(PDE)對圖像進(jìn)行修復(fù)，取得了良好的效果。用戶需要指定待修復(fù)區(qū)域，算法將待修復(fù)區(qū)域邊界輪廓外的信息沿輪廓法線方向擴(kuò)散到中間待修復(fù)像素。該算法利用局部顏色的平滑性沿等值線擴(kuò)散，并考慮各向異性擴(kuò)散來保證邊緣邊界的連續(xù)性。但是這種方法計算不穩(wěn)定。

　　2.基于曲率的全局變分方法和擴(kuò)散模型

　　total變分方法(TV)采用歐拉-拉格朗日方程和各向異性擴(kuò)散，基于曲率擴(kuò)散模型(CDD，曲率驅(qū)動擴(kuò)散)方法是全局變分方法的擴(kuò)展，它考慮了擴(kuò)散過程中輪廓的幾何信息(曲率)，可以處理大面積，但邊界往往模糊。

　　3.利用高斯卷乘積檢驗(yàn)進(jìn)行圖像濾波的方法

　　采用高斯卷積核對圖像進(jìn)行濾波，可以快速修復(fù)受損區(qū)域。但是，該算法只考慮了受損區(qū)域邊緣周圍的圖像顏色值，使得它只適用于受損區(qū)域?yàn)?~3像素寬的情況。

　　4.紋理合成方法

　　紋理合成法可以去除圖像中的大塊斑塊，但由于算法運(yùn)行時間與掩膜面積不成正比而是與圖像大小成正比，修復(fù)時間相對較長。

　　講了常見的修復(fù)方法之后，再來講講如何搭建程序。

　　1.圖像處理的第一步：

　　首先，我們使用常見的OpenCV處理方法來處理圖片。第一步是將圖片二值化，創(chuàng)建結(jié)構(gòu)元素。

　　2.擴(kuò)大維修區(qū)域：

　　根據(jù)相鄰像素值識別并擴(kuò)展修復(fù)區(qū)域，通過補(bǔ)償像素值達(dá)到修復(fù)圖片的效果。函數(shù)cv2.inpaint()主要涉及兩個算法。

　　一種算法是從區(qū)域的邊界開始，然后進(jìn)入?yún)^(qū)域，逐漸填充邊界內(nèi)的所有內(nèi)容。它需要在鄰近像素周圍的小鄰域內(nèi)進(jìn)行修復(fù)。該像素由鄰域中所有已知像素的歸一化加權(quán)和代替。選擇重量是一個重要的問題。對于點(diǎn)附近的像素、邊界附近的法線和邊界輪廓上的像素，給出了更多的權(quán)重。

　　另一種是基于流體動力學(xué)和使用偏微分方程。基本原則是幽默。它首先沿著已知區(qū)域的邊緣行進(jìn)到未知區(qū)域(因?yàn)檫吘壥沁B續(xù)的)。它繼續(xù)等待照片(連接相同強(qiáng)度的點(diǎn)的線，就像輪廓連接相同高度的點(diǎn)一樣)，同時在修復(fù)區(qū)域的邊界匹配梯度向量。為此，使用了流體動力學(xué)的一些方法。獲得顏色后，填充顏色以減少該區(qū)域的最小差異。

　　但是用AI修復(fù)老照片需要一些程序代碼。雖然有人會在網(wǎng)上和你分享，但如果你想要更有優(yōu)勢的話還是可以去研究一下。