人工智能图像修复技术推动八婺红色革命文化传播的探索与实践

金华职业技术学院王有铭

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摘要：党史馆中一张张见证岁月的旧照片，见证了在中国共产党的正确带领下，人民生活幸福历史变迁，勾起了大家对往昔的回忆……将图像修复技术与金华革命纪念馆、博物馆、展览馆党史图片有效融合，让学习者多维度、沉浸式、立体化的参与历史事件空间，全方位领会八婺红色文化，旨在提高图像质量，恢复党的主要时期的重大事件、重要人物等经典图像资料，尤其是历史悠久的受损严重模糊的图像，清晰真实地还原再现重要历史场景，为珍贵的党史影像资料的留存和利用提供强有力支持。本文重点介绍了利用卷积神经网络进行党史图像修复的意义及优势，阐述主要技术原理以及呈现效果，最后对图像修复技术历史意义以及研究方向进行了分析与展望。

关键词：图像修复金华革命纪念馆八婺红色文化人工智能党史图像修复

引言：八婺大地的革命先辈们，在社会主义革命、建设中英勇奋战，为我们留下了丰富的党史资料和宝贵的精神财富。正是因为有这么多优秀的共产党员，他们宁死不屈，坚持不懈，我们才有了今天的幸福。党史照片记载了一幕幕感人的历史时刻，八婺大地上的红潮，用图像和影像的方式，将建党百年来八婺大地上的感人瞬间和“八婺争先”的精神信念留存下来。木制的相框里并不只是一张纸，而是一个个古老而又让人难以忘怀的记忆，一个又一个深刻而又鲜活的故事。党史图片的收集整理与利用是党史工作的一个重要方面，值得我们充分关注[1]。

1八婺红色文化传播与图像修复技术深度融合

图像修复是一种技术方法，它基于已知的内容（没有损坏的内容），对受损或缺失的部分进行预测和修补，以使其达到最大限度的可视化[2][3]。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，人工智能图像修复技术得到了极大的发展，通过人工智能的图像修复技术，可以对历史上的历史事件进行全面的还原，从而保存和传播这一份权威的金华党史图像读本。

图像修复工作最早是起源于艺术家修复师，传统影像复原技术多以数学理论、物理原理为基础，通过建立几何模型或构造复合纹理合成等手段，来进行小面积的复原[4]。这种方法虽能实现较小面积的复原，但缺乏与人一般的图像理解力与知觉，所以当图像需要大面积的影像修补时，会出现内容模糊、语义缺失等问题。

2党史图片修复的深刻意义

2.1存留历史遗迹，发扬传播党史文化

八婺红色文化源远流长，底蕴深厚，烈士精神浩气长存，烈士纪念馆中的党史图片承载着先烈的浩然正气。而一些老旧相片在恶劣的环境下保存会导致一些有价值的内容永久损坏。然而，手工修饰通常是费力和耗时的，这使得成堆的旧照片不可能得到恢复。因此，烈士事迹、遗物等史料，结合人工智能图像修复技术可以还原时代气氛形象展现先烈英雄姿态与英烈事迹。

2.2融合图像修复技术、激活八婺红色文化基因

以往对对于老旧照片资料进行修复，主要利用Photoshop、照片修复等制图软件，通过裁剪、修复、锐化等基础方式对一批珍贵的老照片进行了修复。然而，有的照片却因为年代久远、部分破损严重，并且放大后都会出现模糊、颗粒粗糙等问题。传统图像修复技术往往对于图像噪声、图像缺损等退化问题中表现欠佳[5]。党史照片的退化程度要复杂得多，通常不同的缺陷问题需要不同的图像修复应对策略，因此针对破损严重的旧照片很难真实建模，而且合成照片和真实照片之间总是存在着差距。

卷积神经网络作为目前图像处理任务的常用模型，在处理人脸图像修复的问题上往往更加的便捷迅速[6]。

3党史图像修复方法原理分析与实践

本研究以八婺红色文化理论精神为指导，以人工智能图像修复技术为支撑，力图实现更好的党史图像修复效果。通过调试优化来提升照片修复质量，同时借助openCV技术、python语言、pytorch等计算机视觉处理技术展开研究。

3.1党史馆图片的退化、损坏类型及处理方案。

党史图片大部分年代久远，传统图像由于技术限制往往呈现黑白颜色，因此除了对破损图片进行修复以外，我们也利用了基于 NoGAN 技术的 DeOldify来进行上色操作，使得图像人物更加的立体。

3.2卷积神经网络修复图像原理

卷积神经网络作为一种前馈型神经网络，在图像特征学习表达方面具有强大的能力，在大规模图像处理方面也有出色的表现。

3.3 图像修复实现方法与效果

从党史馆获取真实图像数据，搜集人脸图像数据集并进行预处理操作，去除无效图像数据并进行归一化处理，构建图像数据训练模型，搜集主流图像修复算法模型源代码，迁移至训练数据集并分析处理结果。

将党史馆中破损图片导入算法模型架构中，分析处理结果调试改进图像修复模型。

卷积神经网络模型修复的评判指标主要分为两种，客观评价与主观评价，图像修复中常用的客观评价指标有MSE、PSNR、FID等，而主观评价主要以人体视觉体验为评判标准，主要泛指人眼对图像的主观感受，本文采用二者相结合的方法，发现相对于原始处理方法，不论从主观层面还是客观层面都实现了令人满意的修复效果。

4、结语

本文将深度学习与图像修复结合起来，借助卷积神经网络算法精细地做好每张照片的再呈现，既保留了其历史感，也尽可能清晰地完整地呈现出那一幅幅历史画面。经过修复，革命先烈的形象更加饱满形象地呈现出来，党史元素也得到了高清再现[7]。

应用现代图像修复技术，还原时代风貌，展现英雄姿态，生动形象的展示了自辛亥革命以来，八婺英烈们为追求真理和自由，为争取民族独立和解放，为保卫人民幸福生活，抛头颅、洒热血的感人事迹和惊天地泣鬼神的革命精神。

参考文献：

[1] 梁丽媚，魏建科，黄琦.党史图片的收集、整理和利用[J].红广角，2012（10）：53-54.

[2] 李权锋.图像修复研究进展综述[J].计算机时代，2021（12）：6-9.DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2021.12.002.

[3] 赵露露，沈玲，洪日昌.图像修复研究进展综述[J].计算机科学，2021，48（03）：14-26.

[4] 张红英，彭启琮.数字图像修复技术综述[J].中国图象图形学报，2007（01）：1-10.

[5] 李俊山，杨亚威，张姣，李建军.退化图像复原方法研究进展[J].液晶与显示，2018，33（08）：676-689.

[6] 刘颖，佘建初，公衍超，卢津，王富平，林庆帆，李莹华.基于深度学习的面部修复技术综述[J].计算机应用研究，2021，38（01）：9-14.DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0583.

[7] 周婵.中共党史文化的新媒体传播研究[J].文化创新比较研究，2020，4（01）：68-69.

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