01
旧照修复概述
什么是图像复原？旧照片常见问题（划痕、褪色、噪点、破损），修复流程概览，工具与库介绍（OpenCV、PIL、scikit-image）。
概念流程工具
02
数字图像基础
像素与分辨率，色彩空间（RGB、灰度、HSV），图像直方图，图像文件格式。
像素色彩直方图
03
Python环境搭建
Anaconda安装，虚拟环境创建，OpenCV与PIL库安装，Jupyter Notebook配置。
环境安装配置
04
图像读取与显示
使用OpenCV读取图像，使用PIL读取图像，图像显示与保存，图像属性获取。
IOOpenCVPIL
05
图像基本操作
图像裁剪、缩放、旋转、翻转，图像算术运算（加减乘除），图像融合与叠加。
几何变换运算融合
06
色彩空间转换
RGB转灰度，RGB转HSV，HSV在修复中的应用（如去黄），通道分离与合并。
HSV灰度通道
07
图像直方图分析
直方图绘制，直方图均衡化，自适应直方图均衡化（CLAHE），直方图在修复中的应用。
均衡化CLAHE分析
08
图像滤波去噪
均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波，不同滤波器的适用场景。
去噪滤波平滑
09
图像锐化与边缘增强
拉普拉斯算子，Sobel算子，Canny边缘检测，USM锐化。
锐化边缘Canny
10
阈值处理与二值化
全局阈值，自适应阈值，Otsu二值化，二值化在文档修复中的应用。
二值化Otsu阈值
11
形态学操作
腐蚀与膨胀，开运算与闭运算，形态学梯度，顶帽与黑帽。
形态学膨胀腐蚀梯度
12
图像修复基础
OpenCV inpaint函数，Telea算法与Navier-Stokes算法，简单划痕去除。
inpaint划痕Telea
13
图像去模糊
运动模糊模型，维纳滤波，盲去卷积，实际照片去模糊案例。
去模糊维纳盲去卷积
14
图像去噪进阶
非局部均值去噪（NL-Means），小波去噪，BM3D算法简介。
NL-Means小波BM3D
15
色彩校正与白平衡
灰度世界假设，完美反射理论，自动白平衡算法，褪色照片色彩恢复。
白平衡色彩恢复褪色
16
对比度增强
线性拉伸，直方图均衡化，Gamma校正，Retinex算法。
对比度GammaRetinex
17
老照片去黄
黄斑成因分析，HSV空间去黄，基于直方图的去黄，案例实战。
去黄HSV实战
18
划痕与折痕修复
划痕检测，基于邻域的修复，基于纹理合成的修复，折痕去除技巧。
划痕纹理合成折痕
19
破损区域填充
图像修补（Image Inpainting），基于PatchMatch的算法，深度学习修复简介。
InpaintingPatchMatch深度学习
20
人脸修复专题
人脸检测（Haar Cascade），人脸关键点检测，人脸五官修复，皮肤纹理平滑。
人脸关键点纹理
21
黑白照片上色
传统上色方法，基于深度学习的上色（DeOldify简介），半自动上色技巧。
上色DeOldify黑白
22
图像超分辨率
传统插值方法（最近邻、双线性、双三次），基于深度学习的超分（SRCNN、ESPCN），实际应用。
超分SRCNN插值
23
批量处理与自动化
批量读取文件夹，批量修复脚本，进度条显示，结果自动保存。
批量自动化脚本
24
图像质量评估
PSNR（峰值信噪比），SSIM（结构相似性），MSE（均方误差），主观评价方法。
PSNRSSIM评估
25
综合实战一
修复一张轻度划痕褪色老照片，完整流程演示。
实战轻度修复流程
26
综合实战二
修复一张严重破损黑白照片，包含去噪、修补、上色。
实战破损上色
27
综合实战三
修复一张泛黄模糊的彩色照片，包含去黄、去模糊、锐化。
实战去黄锐化
28
GUI工具开发
使用Tkinter或PyQt构建简单修复工具，功能集成，打包成exe。
GUITkinterPyQt
29
项目部署与分享
GitHub仓库管理，README编写，Streamlit在线Demo部署。
部署GitHubStreamlit
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点，深度学习修复前沿（GAN、Diffusion模型），学习资源推荐。
总结GANDiffusion