老照片修复中划痕检测与纹理合成的配合

先用顶帽、黑帽变换找出细长划痕

老照片修复不应直接把疑似划痕涂掉，而要先生成范围可控的掩膜，再由修复算法重建缺失内容。下面这套流程以 OpenCV 为例：用形态学操作检测亮、暗划痕，用连通域筛选误检，最后按区域选择修复方法。

顶帽变换是原图减去开运算结果，适合增强比周围更亮的细线；黑帽变换是闭运算结果减去原图，适合增强比周围更暗的细线。两者都依赖结构元素的尺寸：结构元素太小，划痕响应弱；太大，则可能把人物轮廓或背景明暗变化一起增强。

• 方向明确的水平、垂直划痕：先试 5×1、1×5 结构元素。
• 方向变化较多的划痕：先试 9×3 椭圆或矩形结构元素，再根据误检情况调整。
• 颗粒噪声明显的扫描图：在检测前使用 3×3 或 5×5 高斯滤波，但不要反复模糊，否则细划痕和文字边缘都会变弱。

可按以下顺序建立第一版候选掩膜：

1. 用 cv2.cvtColor 将彩色图转换为灰度图，再进行一次 3×3 或 5×5 高斯滤波。
2. 用 cv2.morphologyEx 分别计算顶帽和黑帽结果，得到亮划痕、暗划痕两张响应图。
3. 背景均匀时先测试固定阈值；背景有渐变或局部阴影时，改用自适应阈值。
4. 用开运算去除孤立亮点，用闭运算连接被噪声打断的细线。
5. 调用 cv2.connectedComponentsWithStats，按面积、宽度、长宽比和主方向筛选候选区域。

连通域可以从“面积大于 10 像素、长宽比大于 5”开始测试，但这只是初始筛选，不是通用标准。600 dpi 与 1200 dpi 扫描会让同一条实体划痕对应不同的像素宽度；更稳妥的做法是先在 100% 比例查看 3～5 条真实划痕，再按它们的像素尺寸调整阈值。人物轮廓、文字笔画和照片边框若呈现连续直线，应结合局部对比度与方向一致性排除，而不能只看长宽比。

把检测结果分成三版，控制掩膜膨胀范围

阈值分割得到的白色区域只是候选结果，不等于最终要交给修复算法的区域。掩膜太窄会留下划痕边缘，太宽则会吞掉人物轮廓、文字和背景纹理。

• 原始掩膜：保存阈值分割和连通域筛选后的结果，用于回溯误检。
• 修复掩膜：对原始掩膜做适度闭运算和膨胀，覆盖划痕边缘。
• 人工修订版：在局部编辑工具中擦除人物、文字等误检，并补画漏检区域。

调参可以遵循“结构元素—阈值—形态学连接—掩膜膨胀”的顺序。每次只改一个因素，并在同一块 100% 局部区域比较结果。膨胀半径应从 1 个像素开始试；如果修复后仍有亮边或暗边，再增加到 2 个像素。对于宽度明显大于 2 像素的划痕，膨胀量应以覆盖实际边缘为准，不能机械套用这个数值。

可把照片分为背景、人物、文字和边框四类区域。背景允许使用稍宽的掩膜；人物轮廓和文字附近应缩小掩膜，或直接人工修订。折痕与划痕重叠时，自动检测通常难以区分两者，保留人工编辑步骤比继续提高阈值更可靠。

小划痕用 inpaint，大缺损再用补丁纹理

纹理合成是从缺损周边寻找相近的颜色、亮度和纹理，再填回掩膜区域。它不是简单取邻域平均值，因此掩膜边界、纹理方向和附近是否存在可参考内容都会影响结果。

对细窄、局部的划痕，可先使用 OpenCV 的 cv2.inpaint。该函数提供 Telea 和 Navier-Stokes 两种方法：

• Telea：适合小面积、细线状缺损，可作为第一组基线结果。
• Navier-Stokes：更强调沿边缘方向扩散，适合需要维持局部轮廓连续性的区域。
• 基于补丁的纹理合成：适合墙面、布料、木纹等具有重复纹理的较大缺损，但效果取决于补丁搜索范围和匹配策略。

cv2.inpaint 的修复半径可以从 2～5 像素开始，分别比较 Telea 与 Navier-Stokes。划痕宽度接近 1～2 像素时，优先测试较小半径；如果掩膜宽度达到数个像素，才逐步增加半径。半径过大容易抹平皮肤、织物和文字细节，修复后应放大到 100% 检查边缘，而不是只看缩略图。

处理顺序建议分两步：先修复背景中的细线，再单独处理人物轮廓和文字区域。对于脸部、衣领、建筑边线等结构，应缩小掩膜或人工补画；一次性对整张照片进行扩散修复，可能把原本被划痕打断的边缘错误延伸出去。

按四类区域验收，并保留可回退版本

修复完成后，把背景、人物、文字和边框分区检查。每个区域都应以 100% 显示比例查看，缩略图只能判断整体色调，无法发现重复颗粒、模糊光晕和细小残线。

• 背景：检查是否出现周期性重复的颗粒、墙面或布纹。
• 人物：检查轮廓、五官和衣领边缘是否被膨胀掩膜抹宽。
• 文字：检查笔画是否断裂、变粗或被错误延伸。
• 边框：检查直线是否弯曲，以及修复区是否出现亮度断层。

应同时保存原图、原始掩膜、修复掩膜、人工修订版和最终输出，最好使用 PNG 或 TIFF 保存中间结果，避免反复 JPEG 压缩引入新的块状伪影。若存在可靠的无损参考图，可计算 PSNR 与 SSIM；没有参考图时，这两个指标不能单独证明修复正确，仍需人工检查。

一套可直接执行的最小方案是：3×3 高斯滤波；分别用 5×1、1×5 结构元素计算顶帽和黑帽；以面积大于 10 像素、长宽比大于 5 做第一轮筛选；掩膜从 1 像素膨胀开始；用 2～5 像素修复半径比较 Telea 与 Navier-Stokes。具体结果仍取决于扫描分辨率、划痕宽度、背景纹理和软件版本，不能把这组参数当成所有照片的固定答案。