一、前期准备：高质量数字化采集
专业扫描设备优先
使用 高精度扫描仪（如专业胶片扫描仪、滚筒扫描仪），而非普通家用扫描仪。专业设备的光学分辨率可达 1200dpi 以上，能保留更多细节（如发丝、纹理），避免因像素不足导致的后期拉伸失真。
扫描时设置 高分辨率（建议 300-600dpi），并选择 “RAW 格式” 或 “TIFF 格式” 保存，这类格式无压缩，可保留原始像素信息，避免 JPG 等压缩格式造成的画质损失。
控制扫描环境与参数
避免强光直射照片，防止反光导致局部过曝或色彩偏移；扫描时保持照片平整，用玻璃压平，避免褶皱造成的扫描失真。
调整扫描参数：关闭 “自动对比度”“自动色彩校正” 等功能（这些功能可能过度处理原始数据），手动设置亮度、对比度，确保扫描后的图像尽可能接近原片。
二、修复技术：避免过度处理与科学还原
分层修复，保留原始质感
使用图像软件（如 Photoshop）时，将修复步骤分层处理（如划痕修复层、色彩调整层、降噪层），避免直接在原始图层上修改。例如：
用 “修复画笔工具” 或 “内容感知填充” 处理小面积划痕时，取样点选择邻近的原始像素，避免系统自动填充导致的纹理混乱。
对于大面积破损，先通过 “克隆图章工具” 复制相邻区域的纹理，再结合手动绘制补充细节，而非直接使用 AI 的 “自动修复” 功能（可能因算法误判生成错误细节）。
谨慎使用 AI 修复工具
AI 修复（如 Topaz Gigapixel AI、Luminar 等）虽能提升效率，但可能因算法局限性导致失真（如过度锐化使边缘生硬、AI 脑补的细节与原片风格不符）。建议：
将 AI 工具作为 “辅助”，而非 “全部依赖”。例如先用 AI 进行基础降噪、分辨率提升，再手动调整局部细节（如人物面部轮廓、衣物纹理）。
调整 AI 工具的参数，降低 “锐化强度”“降噪力度”，避免过度处理导致的细节丢失或人工痕迹。
色彩还原：基于历史背景与逻辑
黑白照片上色时，失真多因色彩主观臆断导致。减少失真的方法：
参考历史资料：查阅同年代、同场景的老照片或文献，了解当时的服饰、建筑、环境色彩（如 20 世纪 50 年代的军装多为军绿色，60 年代的家具多为原木色）。
使用 “渐变映射” 或 “色彩平衡” 分层调色，而非直接用 “画笔工具” 硬涂。例如：先为皮肤创建 “暖色调渐变映射层”，再用低透明度画笔微调腮红、阴影，避免色块生硬过渡。
对褪色的彩色老照片，先用 “曲线工具” 恢复明暗对比，再通过 “色相 / 饱和度” 微调局部色彩，避免全局调色导致的色彩失衡（如天空本应是浅蓝色，过度调色可能变成亮蓝色）。
三、细节处理：保留原始风格与质感
修复破损时遵循 “最小干预原则”
对于照片上的轻微划痕或污渍，若不影响主体识别，可保留部分痕迹（如轻微褪色的边缘），避免过度修复导致 “新失真”（如修复后画面过于光滑，失去老照片的历史质感）。
处理撕裂口时，先沿撕裂边缘清理杂物，再用 “修补工具” 将邻近像素融合，最后用 “纹理画笔” 添加与原片一致的纸张纹路，避免修复区域过于平滑。
锐化与降噪的平衡
过度锐化会使噪点放大，过度降噪会模糊细节。建议：
用 “USM 锐化” 工具时，将 “数量” 设为 50%-80%、“半径” 设为 1-2 像素，仅针对主体边缘锐化（如人物轮廓、文字线条），避免全局锐化。
降噪使用 “表面模糊” 或 “降噪滤镜”，参数设置以 “能看到细微纹理但噪点不明显” 为标准（如噪点强度降低 30%-50% 即可）。
四、对比与校验：多版本预览与历史参考
实时对比原始照片
在修复过程中，将原始扫描件与修复版本并列查看，重点关注：
主体轮廓是否变形（如人物脸型、建筑结构）；
明暗关系是否与原片一致（避免修复后亮部过亮、暗部过暗）；
纹理细节是否自然（如布料的褶皱、树叶的脉络）。
参考同类型老照片的修复案例
查找与待修复照片年代、题材相似的高质量修复案例，分析其色彩过渡、细节处理方式，避免因主观判断导致的风格失真（如将民国时期的旗袍误判为现代色彩）。
五、输出与保存：无损格式与备份
保存为无损格式
修复完成后，优先保存为 TIFF、PNG 等无损格式，避免 JPG 压缩导致的二次失真。若需 JPG 格式，将压缩质量设为 10-12（最高等级），并保留一份无损格式备份。
多版本存档
保存修复过程中的关键版本（如扫描原始版、基础修复版、色彩调整版），便于后续发现失真问题时回溯修改，避免反复处理导致的画质损耗。
总结：核心逻辑是 “还原而非重塑”
老照片修复的本质是 “尽可能接近原始状态”，而非创造新图像。无论是技术工具还是手动处理，都应围绕 “保留历史质感、修正物理损伤、逻辑化色彩还原” 展开，避免因过度追求 “完美” 而丢失照片的原始韵味与真实性。
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