使用 AI 進行老照片修復需要結合深度學習技術、影像處理技術，以及適當的前後處理步驟。以下是具體的操作建議與處理流程：

---

## **1. 確定專案需求**
- **修復範圍**：照片破損、刮痕、顏色褪色、噪點、模糊、低解析度等。
- **最終輸出**：希望提升到什麼程度，例如單純清理雜訊，還是要進行顏色增強、解析度提升？

---

## **2. 準備數據集**
- **收集老照片**：可以從網路上獲取開源數據集（如 FLICKR、古籍圖庫等），或自行掃描舊照片。
- **標註與清理**：如果使用監督學習模型，可能需要人工標註，例如：
- 修復前（原始老照片）與修復後（人工修復的版本）。
- **數據增強**：可以使用 OpenCV 生成更多有損壞特徵的照片來擴充訓練數據，例如增加刮痕、模糊、褪色等。

---

## **3. 選擇 AI 修復技術**
根據需求選擇適合的 AI 模型，以下是幾種適合的深度學習方法：

### **(1) 圖像超解析度 (Super-Resolution, SR)**
- **用途**：提升解析度，使老照片變得更清晰。
- **模型**：
- **ESRGAN** (Enhanced Super-Resolution GAN)：適合增強細節，去除模糊。
- **Real-ESRGAN**：針對舊照片特別強化的 ESRGAN 變體，效果更自然。

### **(2) 影像修復 (Image Inpainting)**
- **用途**：修補破損區域、刮痕、遺失部分。
- **模型**：
- **LaMa (Large Mask Inpainting Model)**：效果優秀，處理速度快。
- **DeepFill v2** (Gated Convolution)：適合大面積缺損修復。

### **(3) 自動上色 (Image Colorization)**
- **用途**：將黑白照片轉為彩色。
- **模型**：
- **DeOldify**：基於 GAN，效果較為真實。
- **Colorful Image Colorization** (基於 CNN 的方法)。

### **(4) 影像去雜訊與增強**
- **用途**：去除雜訊、提升對比度，使照片更清晰。
- **技術**：
- **OpenCV + Denoising (非深度學習方法)**
- **FastDVDNet** (基於深度學習的去雜訊方法)

---

## **4. 建立工作流程**
根據需求，可以設計以下處理流程：

### **(1) 前處理**
- 解析老照片：將紙本照片掃描成數位格式（推薦使用 **600 dpi** 以上解析度）。
- OpenCV 進行基本處理：
- 灰階轉換 `cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`
- 直方圖均衡化增強對比度 `cv2.equalizeHist()`
- 去除雜訊 `cv2.fastNlMeansDenoising()`

### **(2) AI 修復流程**
依據老照片的損壞情況，選擇合適的 AI 方法：
1. **去雜訊與銳化** → 使用 FastDVDNet 或 OpenCV 方法。
2. **去除刮痕與破損修復** → 使用 LaMa 或 DeepFill v2 進行修補。
3. **解析度增強** → 使用 Real-ESRGAN 提高解析度。
4. **黑白轉彩色（可選）** → 使用 DeOldify 進行上色。

### **(3) 後處理**
- OpenCV 進一步調整：
- 對比度與亮度調整 `cv2.convertScaleAbs(img, alpha=1.2, beta=10)`
- 銳化處理：

    kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]])
    sharp_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

- 手動微調（如 Photoshop 或 GIMP）進一步修飾細節。

---

## **5. 部署與應用**
- **本地部署**：
- 使用 Python 開發 GUI（如 PyQt）讓使用者上傳並修復照片。
- **Web 應用**：
- 使用 Flask / FastAPI 提供 Web API。
- 前端可以用 React + TensorFlow.js 進行部分運算加速。
- **雲端服務**：
- 將修復服務部署到 AWS / Google Cloud，讓用戶上傳照片進行 AI 修復。

---

## **6. 可行工具與框架**
### **(1) 深度學習框架**
- PyTorch（推薦）或 TensorFlow
- OpenCV（前後處理）
- torchvision（影像處理）

### **(2) 現有 AI 修復模型**
- **Real-ESRGAN**: [GitHub](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN)
- **LaMa Image Inpainting**: [GitHub](https://github.com/saic-mdal/lama)
- **DeOldify (黑白上色)**: [GitHub](https://github.com/jantic/DeOldify)

---

## **7. 專案建議**
如果要做為畢業專題，可以：
1. **選擇一個核心問題**（如解析度增強、刮痕修復或黑白轉彩）。
2. **組合多個 AI 模型**，實現完整的老照片修復流程。
3. **開發 Web / 桌面應用**，讓用戶上傳照片獲取修復結果。
4. **測試與評估**，使用 PSNR / SSIM 等指標衡量修復品質。

---

這樣的專案結合 AI 與影像處理，難度適中且應用價值高，能夠幫助歷史照片修復、家族回憶保存等，還可以拓展到商業應用。你有沒有想更聚焦在哪個部分呢？

#### 參考資料
1. [台灣舊照片資料庫](https://dl.lib.ntu.edu.tw/s/photo/photo?q=)
- [新建之苗栗縣議會](https://dl.lib.ntu.edu.tw/s/photo/item/3802691#?c=&m=&s=&cv=&xywh=-111%2C239%2C1578%2C1043)
- [森於菟の母 赤松登志子（明治22年3月）](https://dl.lib.ntu.edu.tw/s/photo/item/5042788#?c=&m=&s=&cv=&xywh=-467%2C93%2C1855%2C1226)
2. [LaMa: Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions](https://github.com/advimman/lama?tab=readme-ov-file)
3. [Real-ESRGAN](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/README_CN.md)
4. [用python學習數位影像處理-第一篇](https://www.cc.ntu.edu.tw/chinese/epaper/home/20230920_006608.html)

---
### 研究計畫耗材

| 項目名稱 | 說明 | 單位 | 數量 | 單價 (NTD) | 金額 (NTD) | 備註 |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| Jetson Orin Nano Super 開發套件 | 用於智能影像處理系統之 AI 計算平台，內建 NVIDIA Ampere GPU，支援深度學習、物件偵測與影像分析 | 套 | 1 | TWD 8177.66 | TWD 8177.66 | - |
| ChatGPT Plus | 使用 ChatGPT Plus 撰寫研究計畫時，它可以幫助產生計畫書的範例、提供合適的格式建議，並改善語句表達，使內容更有說服力且更具專業性。此外，它支援檔案上傳與網頁瀏覽功能，能幫助用戶蒐集和整理相關資料。透過 AI 的強大運算能力，ChatGPT Plus 可以分析研究問題、提出建議，甚至協助設計研究方法、撰寫文獻回顧，提升研究計畫的完整度。 | 月 | 8 | TWD 656.84 | TWD 5254.72 | - |
| GAN 對抗式生成網路 (GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks) | 書中首先介紹了 GAN 的基本原理，包括生成器（Generator）和判別器（Discriminator）之間的對抗性關係，使模型能夠生成逼真的數據。接著透過多個實作範例，讀者可以學習如何構建和訓練自己的 GAN 模型，涵蓋高解析度圖像生成、圖像到圖像的轉換以及特定數據的生成等主題。 | 本 | 1 | TWD 675 | TWD 675 | - |
| 精通機器學習 使用 Scikit-Learn , Keras 與 TensorFlow, 3/e (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 3/e) | 基於本書的內容，專題可以聚焦於機器學習的核心演算法實作、深度學習的應用、模型的訓練與優化、強化學習的研究等。透過本書的學習與實踐，讀者將能夠掌握機器學習與深度學習的關鍵技能，並具備應用這些技術於各種領域的能力 | 本 | 1 | TWD 948 | TWD 948 | - |


#### 連結
1. [GAN 對抗式生成網路 (GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks)](https://www.tenlong.com.tw/products/9789863126386)
2. [精通機器學習｜使用 Scikit-Learn , Keras 與 TensorFlow, 3/e (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 3/e)](https://www.tenlong.com.tw/products/9786263246676)