老照片数字修复技术（包括传统数字修复和 AI 修复）的核心原理是通过技术手段弥补照片因老化、保存不当等产生的损伤，还原或增强图像信息，其原理可分为传统数字修复和AI 智能修复两大方向，具体如下：
一、传统数字修复技术的原理（依赖人工操作）
传统方法主要通过图像编辑软件（如 Photoshop、GIMP），由人工借助工具对图像像素进行处理，核心是 **“复制 - 替换 - 融合”**：
缺陷识别：人工定位照片中的破损区域（如划痕、污渍、撕裂缺口、褪色区域等）。
样本采样：从照片中选取 “无损区域” 作为参考样本（如划痕旁边的正常纹理、肤色、背景图案）。
像素替换与融合：
用 “修复画笔”“克隆图章” 等工具，将样本区域的像素复制到破损区域，覆盖缺陷；
通过调整像素的颜色、亮度、对比度，使修复区域与周围环境自然融合，避免出现生硬的拼接痕迹。
全局优化：对修复后的照片整体调整色调、对比度、去噪点，还原原始质感（如修复老照片的泛黄、褪色问题，需平衡 RGB 通道的色彩比例）。
二、AI 智能修复技术的原理（依赖深度学习）
AI 修复基于大数据训练的深度学习模型，通过算法自动识别缺陷并生成合理的修复内容，核心是 **“数据学习 - 特征提取 - 智能生成”**：
模型训练：
给 AI 模型输入大量 “破损老照片” 和对应的 “修复后照片” 作为训练数据（或 “正常照片” 与 “人工模拟破损的照片” 配对数据）；
模型通过学习，掌握破损特征（如划痕的形状、褪色的色彩分布、缺失区域的上下文关联）与正常图像特征之间的映射关系，形成 “修复逻辑”。
缺陷检测：
输入待修复的老照片后，AI 通过卷积神经网络（CNN）等算法，自动识别图像中的缺陷区域（如划痕、污渍、缺失部分），并标记其位置和特征（如划痕的长度、颜色、走向）。
内容生成与修复：
对于轻微缺陷（如小划痕、污渍）：AI 参考周围像素的纹理、颜色，直接生成与周围匹配的像素，覆盖缺陷（类似 “智能填充”）；
对于严重缺陷（如大面积缺失、模糊）：AI 基于图像的上下文信息（如人物轮廓、背景场景的逻辑关系），结合训练中学习到的 “常识”（如人脸的五官分布、衣服的纹理规律），生成合理的缺失内容，填补空缺；
对于褪色、黑白上色：AI 通过分析图像中的明暗层次（如人脸的光影、物体的轮廓），结合训练数据中同类场景的色彩分布规律（如老照片中天空的蓝色、皮肤的肤色范围），预测并赋予合理的色彩。
优化与融合：修复后，AI 通过算法调整生成区域与原图的过渡效果，避免边缘生硬，保证整体视觉一致性。
总结
传统修复依赖人工对像素的精细操作，原理是 “以旧补旧”（用原图无损部分修复破损）；AI 修复则是通过深度学习 “以学代修”，基于大数据规律自动生成合理内容，尤其擅长处理复杂破损和缺失信息的场景。两者的核心目标都是通过技术手段还原图像的完整性和真实性，只是实现方式从 “人工主导” 转向了 “算法智能辅助”。