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　　歷史檔案形成時間久遠，具有豐富的史料價值、文物價值與文化價值，其載體的唯一性、不可再生性以及內容中蘊含的歷史沉淀，使其成為各級各類檔案館中稀缺的珍貴館藏和獨一無二的展覽對象。尤其是歷史照片檔案，在展覽中往往是點睛之筆，使人印象深刻。但歷史照片檔案隨著保存時間的延長，不可避免地經歷自然損毀、老化或者人為破壞，檔案中留存的信息已經有所缺失，因此在開發利用前有必要對圖像進行修復。

　　現有的圖像修復方法主要有兩種：一種是傳統修復方法，即直接在原件或復制品的紙質照片上通過物理、化學、光學等手段進行人工修復處理，此種方法不僅耗時耗力，而且對于嚴重破損、模糊、污漬的照片很難恢復如初，同時在處理過程中還存在操作失誤、藥劑使用不當等造成不可逆的二次損傷的風險。加之修復中預期效果并不可見，修復者主觀經驗影響較大，把控修復質量有較大的難度。另一種是數字修復方法，通過掃描或攝影將原照片轉化為可被計算機識讀的數字圖像，再利用圖像處理技術進行手工的編輯和修復。但當前所用的照片增強算法主要針對互聯網圖像，與照片檔案在圖像視覺內容、需增強的視覺元素等方面存在著一定的差異。同時，盡管數字修復方法相對傳統方法的效率有所提高，但其在修補、去污等處理過程中仍存在大量的重復性動作，效率有待進一步提高。隨著計算機視覺、計算機圖形學等人工智能技術的快速發展，數字智能修復技術提供了一種新的途徑，可以從速度與精度兩個層面優化上述兩種修復方法存在的問題。

　　數字智能修復技術的引用

　　近年來，數字智能修復技術隨著計算機視覺方法的改進而迅速發展。數字智能修復是指通過人工智能技術對老化、受損的數字圖像進行智能化處理，最后得到完整清晰的圖像。深度學習技術使得計算機能夠像人一樣具有分析學習的能力，在智能修復領域能夠彌補傳統圖像修復技術在紋理結構和語義內容上修復的缺陷，可以較好地提取圖像的語義特征，使得修復的結果可以達到人類視覺滿意的效果。

　　數字智能修復技術可以對低分辨率的圖像進行超分辨率處理，對模糊的圖像進行去模糊操作，對殘缺的圖像進行補全以及對黑白照片進行上色操作。其采用的常用方法包括：超分辨率方法，即將一幅低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，基于深度學習的超分辨方法利用了上采樣網絡來提升圖像的分辨率，克服了傳統方法不連續性和未考慮相鄰像素的問題；圖像的去模糊操作，即將模糊的圖像變清晰，可以采用基于“編碼器—解碼器”模型的結構恢復圖像，其中編碼器用來提取圖像的視覺特征，解碼器還原生成清晰圖像；圖像補全，是指對圖像中缺失的部分進行合理的內容填充，可以采用基于注意力機制的模型為缺失區域尋找最相似的特征塊進行特征匹配，從而有效地提升圖像紋理細節和語義的修復效果；黑白照片上色，即將黑白的老照片顏色還原，可以使用生成對抗網絡（由生成器和判別器構成）進行顏色的生成，其中生成器主要用于視覺內容的生成，判別器用于判斷生成內容接近真實內容的程度。

　　數字智能修復的總體流程如圖1所示，其中主要包括電子掃描、數據處理、模型預測及審核糾正4個步驟：

　　1.電子掃描：利用圖像掃描技術、數字攝影技術將受損的圖像轉化為可被計算機讀取的數字圖像。

　　2.數據處理：對獲取的數字圖像進行預處理，包括對受損的圖像進行歸類、過濾不符合要求的數據、數據格式的轉化以及對圖像分辨率的調整等操作。

　　3.模型預測：根據受損圖像的類型（低分辨率、有噪聲、有殘缺、模糊、淡化）選擇不同的智能修復模型，利用修復模型對受損的圖像進行預測，生成得到清晰完整的圖像。

　　4.審核糾正：采用人機交互的方式，對模型生成的圖像進行審核，對不符合要求的圖像或圖像區域進行調整和糾正。

數字智能修復流程圖

　　數字智能修復的具體應用

　　歷史檔案因其時代因素與內容特質具有獨特的展覽價值，且從傳播的角度來看，圖像形式更加形象直觀，視覺沖擊力更強，展示效果更好，因此歷史檔案在展覽中多以圖像形式出現。但是在實地調研中發現，受限于歷史照片檔案和紙質檔案本身的質量狀況，展覽中的照片檔案還存在清晰度不高、數字化成果分辨率較低等問題，因此筆者將分析數字智能修復在上述兩種情況下的具體應用。

　　面向歷史照片檔案的圖像增強與恢復。主要做法是通過將塊匹配思想引入圖像特征空間，在注意力機制的引導下為缺失區域尋找最相似的特征塊進行特征匹配，以此指導圖像特征圖的補全。同時，基于生成對抗網絡的總體思路，通過輸入不同的真實圖像可以得到不同的修復圖像，通過生成對抗網絡的判別器評估和多個損失的綜合得分排名返回修復效果最好的圖像。

　　從當前的展覽中看，不乏存在如名人肖像、集體合影等歷史照片檔案清晰度不高、細節模糊缺失等問題，一定程度上影響了參觀者的體驗。而數字智能修復結合基于生成對抗網絡、注意力機制等技術方法，可以有效提升圖像紋理細節和語義的

　　修復效果，同時提高圖像修復的真實性和客觀一致性，能夠有效解決上述痛點。圖2所示為張之洞（中）與三江師范學堂官員在開學典禮上的合影，修復前模糊不清，修復后的歷史照片檔案能夠滿足人們對張之洞等人面容形象的基本認知需求，同時能清晰地呈現重要歷史建筑、重要歷史人物、重要歷史事件等的細節風貌，在提升用戶體驗感的同時也能激勵參觀者，更好地發揮檔案的育人作用。

圖像增強與恢復效果圖

　　面向掃描數字化成果的圖像分辨率提升。主要做法是采用級聯神經網絡來進行紙質檔案掃描件的圖像分辨率提升處理。級聯神經網絡包含多個網絡結構相同的子網絡，各子網絡分別以一個較小的倍數對輸入圖像進行超分辨率處理，最終多個級聯的神經網絡對原始輸入圖像以一個較大的倍數進行放大。

　　展覽中的很多歷史檔案是通過對實體進行掃描等數字化處理，展出的是數字化成果。但是由于檔案形成時間久遠，本身存在一些字跡模糊、褪色的問題，掃描后的圖像依然分辨率不高，低分辨率圖像中文本的形狀和輪廓經常是模糊的。圖3所示為張之洞創建三江師范學堂的奏折，在處理前模糊不清影響閱讀，而通過上述數字智能修復技術方法處理后，可以達到高清圖像的視覺效果。此類圖像分辨率提升處理技術尤其適合修復文本型的紙質歷史檔案，即先對紙質歷史檔案數字化，再利用數字智能修復技術提升數字化成果的分辨率，在保護原件的同時還原文字內容，以高清的修復效果滿足檔案同行、史學家及愛好者等群體對珍貴檔案的研究利用需求，有利于充分發揮歷史檔案的學術與文化價值。

圖像分辨率提升效果圖

　　數字智能修復的優勢

　　修復技術契合需求。數字智能修復技術結合了現有的圖像修復方法，采用模型內部優化模式，能夠實現紋理一致、結構連貫、語義明確的高質量圖像修復，同時專門針對檔案數據進行相應的優化，更加契合檔案領域的修復需求，如上述應用中所提到的展覽需求。

　　修復效率大幅提升。數字智能修復技術能夠省去大量重復性動作，上傳后僅需對模型生成的圖像進行審核，相較傳統方法和Photoshop等數字方法效率更高，尤其在待修復照片檔案多、時間緊迫的情況下優勢更加突出。

　　修復范圍全面覆蓋。數字智能修復技術運用目前的基于深度學習的技術，可修復范圍包括照片破損、撕裂、污染物遮蓋、淡化、折痕、劃痕等。

　　修復質量精準可控。數字智能修復可預覽修復效果，只需調整預設參數就可實現客觀精準地修復，不僅能夠將原始照片還原到初始狀態，還能呈現出較原件質量更清楚的影像。

　　修復過程安全可逆。數字智能修復技術的對象是數字化成果，避免了在照片檔案原件上修復帶來的二次損傷風險，而且修復次數無限制，過程可逆，可有效保障檔案的安全。

　　修復成本明顯降低。一方面數字智能修復中投入的人力與時間大大減少，另一方面智能修復工作的開展僅需配置電腦等設備，無場地限制，節約了空間成本。