كيفية إزالة الخدوش من الصور القديمة باستخدام الذكاء الاصطناعي

كانت جدتي تحتفظ بصور العائلة في علبة أحذية. لا ألبومات. لا أغطية بلاستيكية. مجرد علبة كرتون للأحذية حيث كانت الصور تحتك ببعضها البعض في كل مرة يفتحها فيها أحدهم. بعد حوالي ستين عامًا من هذا العلاج، كانت كل صورة بها خدوش. بعض الصور كانت بها فقط بعض العلامات السطحية البسيطة. بعض الصور بدت وكأنها سُحبت عبر الرصيف.

الخدوش هي الشكل الأكثر شيوعًا من التلف على نسخ الصور القديمة، ولحسن الحظ فهي الأسهل على الذكاء الاصطناعي لإصلاحها. لكن النهج يعتمد على نوع الخدش، وارتكاب خطأ هنا يهدر الوقت. إليكم ما تعلمته من إصلاح الخدوش على حوالي 200 صورة من ذلك الصندوق الصغير.

أنواع الخدوش الثلاثة وكيفية التعامل مع كل نوع

خدوش السطح هي الأكثر شيوعًا. هذه عبارة عن خطوط بيضاء دقيقة حيث تم خدش الطبقة العلوية من الطباعة برفق. إنها لا تخترق طبقة الصورة. إنها فقط تشتت الضوء وتبدو بيضاء. تقوم استعادة الذكاء الاصطناعي بإزالتها تقريبًا بشكل مثالي. يحدد النموذج الخط الأبيض الدقيق كضرر، وينظر إلى البكسلات على كلا الجانبين، ويملأ الخدش باستمرار سلس للصورة المحيطة. لقد قمت بمعالجة حوالي 150 صورة بها خدوش سطحية وحصل الذكاء الاصطناعي على كل واحدة منها نظيفة.

الخدوش العميقة أقل شيوعًا لكنها أكثر إشكالية. فهي تمتد عبر المستحلب وصولاً إلى الورق أسفله. طبقة الصورة تختفي فعليًا على طول خط الخدش. يظهر الخدش العميق كخط أبيض مع حافة أغمق على كل جانب. لا يزال بإمكان الذكاء الاصطناعي التعامل مع هذه الخدوش، لكن النتائج تكون أقل مثالية. يقوم بملء الخدش بناءً على الصورة المحيطة، ولكن بدون بيانات الصورة الأصلية، يكون الملء تقريبياً. في المناطق المعقدة مثل الوجوه أو الملابس المنقوشة، قد يترك الخدش العميق خطًا طفيفًا مرئيًا بعد الاستعادة. في المناطق المتجانسة مثل السماء أو الخلفيات البسيطة، يكون الملء غير مرئي.

خدوش النمط هي الأقل شيوعًا والأكثر إزعاجًا. تحدث هذه عند سحب صورة عبر سطح محبب، مما يترك خطوطًا متوازية بدلاً من خدش واحد. فكر في العلامات التي تتركها الأسطوانة الفينيل على الإبرة. تحاول الذكاء الاصطناعي ملء كل خط على حدة، لكن أحيانًا يربكها النمط. يرى النموذج عدة شوائب متوازية ولا يعرف ما إذا كانت تلفًا أم جزءًا من الصورة. لهذه الحالات، كان علي تشغيل الاستعادة بالذكاء الاصطناعي مرتين. تمريرة أولى تزيل الخطوط الأكثر وضوحًا. المرور الثاني ينظف الخطوط الأضعف التي تبقى.

الترتيب الصحيح للعمليات

لقد ارتكبت خطأ تكبير الصور المخدوشة أولاً. لا تفعل هذا. عندما تقوم بتكبير صورة مخدوشة من 600 بكسل إلى 2400 بكسل، تصبح الخدوش أكبر أيضًا. خدش بكسل واحد يصبح خدش بأربعة بكسل. الآن يجب على الذكاء الاصطناعي ملء مساحة أكبر بأربع مرات، وتقل جودة الملء بشكل ملحوظ.

الترتيب الصحيح هو إزالة الخدوش أولاً، ثم تكبير الصورة. قم بإزالة الخدوش على الدقة الأصلية. يقوم الذكاء الاصطناعي بملء بكسل واحد أو بكسلين من التلف بدقة عالية. ثم قُم بتكبير الصورة النظيفة. يعمل المكبر على البيانات النظيفة ويُنتج نتيجة حادة وخالية من الخدوش.

متى يجب استخدام التنظيف اليدوي بدلًا من الذكاء الاصطناعي

بالنسبة لخدش واحد أو اثنين بارزين على صورة نظيفة بخلاف ذلك، قد يكون التنظيف اليدوي في محرر الصور أسرع من تشغيل معالجة الذكاء الاصطناعي. فرشاة الشفاء في فوتوشوب أو GIMP تتعامل مع الخدوش الفردية بشكل مثالي. انقر، اسحب، انتهى. خمس ثوانٍ لكل خدش.

يصبح إزالة الخدوش باستخدام الذكاء الاصطناعي مجديًا عندما يكون لديك العديد من الصور التي تحتوي على الكثير من الخدوش، أو عندما تكون الخدوش دقيقة وكثيرة. تحتوي صور صندوق الأحذية على حوالي عشرين إلى ثلاثين خدشًا دقيقًا لكل صورة. كان من الممكن أن يستغرق التنظيف اليدوي حوالي خمس دقائق لكل صورة. استغرق المعالجة باستخدام الذكاء الاصطناعي حوالي خمس عشرة ثانية لكل صورة. بالنسبة لـ 200 صورة، هذا يمثل الفرق بين ستة عشر ساعة من العمل اليدوي وحوالي خمسين دقيقة فقط لتشغيل الذكاء الاصطناعي.

ذلك الصندوق من الصور المخدوشة أصبح الآن أرشيفًا رقميًا نظيفًا. كل صورة في العائلة لديها نسخة. الخدوش اختفت. كل ما كلفه الأمر هو الوقت وبعض النقاط لكل صورة. إذا كان لديك صندوق صور خاص بك، ابدأ بالصور المخدوشة. فهي الأسهل في الإصلاح والنتائج الأكثر تأثيرًا.