前 言

随着人工智能技术的深入发展，机器学习——深度学习（Deep Learning）在音视频数

字化修复中的应用日益显著，促使影视修复技术朝智能化方向发展。传统的影像修复工作

往往需要修复师对图像进行逐一分析和处理，而深度学习技术的应用使得这一过程实现自

动化。系统能够自动识别图像中的问题和缺陷，并根据其特点自动选择合适的修复方法和

参数。这不仅提高了工作效率，还使修复结果更加准确和可靠。例如，在修复流程中使用

全局闪烁或局部闪烁去除模块，能够根据不同区域的需求进行精准修复。

音视频数字化修复技术的迭代和创新为影片修复工作带来了前所未有的便利与效率。

智能化修复决策使影像修复过程更加精准和高效。通过深度学习技术，系统能够不断学习

和积累修复经验，在面对不同问题时能够作出更加智能和准确的决策。这不仅可以提高修

复效果，还可以为修复师提供更加有力的帮助。

红色影像资料作为我们党领导人民在革命斗争中所孕育出的精神文化瑰宝，不仅深刻

体现了中国共产党和中国人民的伟大创造精神，更是坚定文化自信的重要基石。

因此，在数智时代背景下通过修复和升级红色影片，用光影展现百年征程，完成“经

典资源”到“红色产品”的转化，可为丰富的红色文化资源保护及高效利用注入新活力。

本书可以作为高等学校数字媒体技术、数字媒体艺术、影视制作、录音技术、影视动

画、音像技术等多个计算机设计及影视艺术专业的实训实践教材。

本书汇集了众多音视频数字化修复领域一线工作人员的心得体会，由邓恺、王硕、

汤清寅任主编，周兴伟、宁慧春、王登吟、丁梦莲任副主编，易晓波、葛格、付慧、李旭成

等人也提供了宝贵经验。在此，对所有为本书撰写工作提供帮助的同仁表示最诚挚的谢意！

编 者

2025年1月