老照片修复技术是一项综合性的技术，旨在恢复老照片的原始面貌或提升其视觉质量，主要包含以下几个方面：

物理修复技术

清洁与去污：对于有污渍、灰尘的老照片，使用专业的清洁工具和溶液进行处理。比如用软毛刷轻轻刷去表面灰尘，对于顽固污渍，使用专门的照片清洁剂小心擦拭。

修复破损：如果照片存在撕裂、孔洞等问题，采用手工拼接和粘贴的方法。将撕裂的部分仔细对齐，使用特殊的无酸胶水粘贴，对于孔洞则可以从照片的边缘或不显眼处取相似的纸张进行修补。

去皱与平整：对于有折痕或皱纹的照片，先将照片放在两张无酸纸之间，然后用重物压平一段时间，或者使用专业的压平设备进行处理。

数字化修复技术

图像扫描：使用高质量的扫描仪将老照片数字化，扫描时需根据照片的原始质量和尺寸选择合适的分辨率，一般建议使用 300dpi 以上的分辨率，以保留更多的细节信息。

去除划痕和污渍：在图像编辑软件中（如 Photoshop），利用修复画笔工具、仿制图章工具等，选择与周围区域相似的像素来覆盖划痕和污渍部分。

修复破损区域：对于照片中缺失的部分，可以使用内容感知填充功能（如 Photoshop 中的内容感知填充），让软件自动识别周围的图像内容并填充到缺失区域；也可以手动绘制和复制相似的元素来修复破损部分。

调整颜色和对比度：通过调整图像的色彩平衡、曲线、色相 / 饱和度等参数，恢复老照片原本的色彩或改善其色彩效果。对于褪色严重的照片，还可以进行上色处理，使照片更加生动。

增强清晰度：利用锐化工具或滤镜（如智能锐化）来提高照片的清晰度，使图像中的细节更加明显。但要注意适度锐化，避免产生噪点和失真。

AI 修复技术

基于深度学习的超分辨率技术：通过训练大量的图像数据，让 AI 模型学习到图像的细节和特征，从而将低分辨率的老照片转换为高分辨率的图像，提升照片的清晰度和细节表现。

AI 上色：利用深度学习算法，对黑白老照片进行自动上色。AI 模型能够分析照片中的物体和场景，根据学习到的色彩知识为不同的区域赋予合理的颜色。

智能修复：AI 可以自动识别照片中的划痕、污渍、破损等问题，并进行智能修复。它能够理解图像的内容和结构，更好地处理复杂的修复任务，使修复效果更加自然和逼真。

老照片修复技术需要综合运用多种方法和工具，根据照片的具体情况进行针对性的处理。同时，修复过程需要耐心和细致，以确保修复后的照片能够最大程度地还原其原始面貌和历史价值。