图像修复算法
‘壹’ 老照片扫描如何变得清晰怎样修复比较方便！
AI（人工智能）修复。
据业界技术人士介绍，老旧照片“修复”需要用到数据驱动的深度学习算法。怎样的照片能进行修复很大程度上取决于深度学习模型的训练数据，同时配合针对不同任务的算法调整。
目前，有的AI修复不仅能对老照片的人脸进行优化，有的还能为黑白照片上色，让它变成彩色照片。但是，黑白照片“变身”成彩色不是简单的事情。据介绍，首先，AI需要对照片进行图像分割，区分出标志性物体，如人脸、服装、花草树木。
下一步，就要给照片填色。在“看过”大量包括常见场景和人物的图片数据“喂养”后，AI会自动学习和记忆这些关键信息的颜色，比如树叶是绿色、人脸肤色等。因此，AI可以很快开始对黑白照片里的场景进行彩色化。
但是，原始场景的颜色和光线环境现在已无法确切知道。因此，AI团队在分析了多种场景下正常拍摄的照片的颜色后，选择对图片上的色彩做进一步处理，以保证AI能产生尽可能合理并且自然的图像。
(1)图像修复算法扩展阅读
尽管从目前来看，效果不算“完美”，但是这类人工智能的TO C端应用，还是相当吸引的。事实上，对于人工智能，只有让机器通过不断的深度学习，进行大量的数据积累，才能获得更好的用户体验。有网友坦言，未来可以用来修复电影胶卷了。
据了解，对于AI修复照片，有的网店是提供付费的“修复”服务，不过，各位玩家可以通过小程序完成。全媒体记者尝试将一张旧照片上传到当下较为火爆的小程序中，进行AI修复。
根据小程序的页面介绍，包括老旧照片（黑白照）、低分辨率照片和模糊照片都能进行“一键提升照片质量”。
‘贰’ 图像复原的方法有哪些
图像复原的方法有哪些
图像恢复是从退化图像（通常是一个模糊和噪声图像）中恢复图像的过程。图像恢复是图像处理中的一个基本问题，它也为更一般的反问题提供了一个实验平台。在这里，我们必须要解决的关键问题是恢复图像的质量评价、算法计算的效率和点扩展函数(PSF)模型的参数估计。
目前，常见图像复原的方法一可以分为确定性图像复原方法和随机图像复原方法两大类。确定性图像复原方法主要有正则化图像复原方法和基于偏微分方程的图像复原方法。对于图像复原中的正则化方法，早期主要使用截断奇异值分解和Tikhonov正则化方法，截断奇异值分解方法主要用来消除复原问题中的病态性，其并没引入任何原始图像的先验信息，而Tikhonov正则化方法则是将原始图像是“平滑的”这一先验信。
‘叁’ 请问有谁知道TV算法（最小全变分算法）
您好，[LASIP_Image_Restoration_DemoBox_v112.rar] - LASIP局部多项式逼近算法用于二维信号处理、图像复原，图像去噪的MATLAB实现。
[blind.rar] - 利用盲卷积图像复原方法，对模糊图像进行图像复原，可以达到比较好的效果。
[TV1.rar] - 采用T.Chan的总体变分(TV)方法实现图像修复，由于算法本身的局限性，无法解决视觉连通性的问题。
[Thisprocereforfull-variational.rar] - 本程序实现全变分(Total Variation, TV)的去噪算法，它使用了PDF纠正TV算法中的小问题。该算法可以很好地保留原图边缘信息的同时，去除噪声。
[LASIP_BlindDeconvolution.zip] - The LASIP routines for Multiframe Blind Deconvolution are used for restoration of an Image from its multiple blurred and noisy observations.
[irntv.zip] - The generalized total variation denoising algorithm which can be widely used for optimization or signal processing
[RestoreToolsNoIP.rar] - 一个非常好的图像恢复的工具集，matlab编写的源代码。
[MaximumEntropyv1.00.zip] - 一个基于最大熵的图像复原算法源代码。可以完成图像的去燥声和去模糊。
[TVInpainting.rar] - TV图象修复 自己写的小程序 matlab
[TVCMRI_pub.zip] - matlab code for Fixed point and Bregman iterative methods. minimize alpha*TV(Phi *x) + beta*||x||_1 + 0.5*||Ax-b||_2^2
‘肆’ ps如何修复模糊照片
通道锐化（PS下进行）
现象：照片模糊不清
可对模糊的照片锐化清晰
使用[照亮边缘]滤镜、[绘画涂抹]滤镜
处理方法：打开图片——进入通道[找到信息最为丰富的通道]复制副本——滤镜——风格化——照亮边缘[边缘宽度为1、边缘亮度为20、平滑度为1]——确定；滤镜——模糊——高斯模糊[半径为0.5]——确定；色阶[锐化区域更加准确，边缘轮廓凸显出来]——确定；轮廓转化为选区[将通道作为选区载入]；进入图层面版——复制图层——滤镜——艺术效果——绘画涂抹[画笔越小越清晰，锐化程度为12]——确定——取消选区——复制背景副本——混合模式修改为“正片叠底”——修改不透明度——OK。