Restaurador de fotos antiguas

Alcance honesto: qué significa “restauración” aquí

Muchos sitios anuncian una “restauración de fotos con IA” que redibuja una foto rota o coloriza una en blanco y negro. Esta herramienta no hace eso, y lo dice claramente desde el principio. Corrige el daño que es recuperable a partir de los píxeles que todavía tienes: dominantes de color, desvanecimiento, grano y falta de nitidez. Nunca inventa contenido, lo que también significa que nunca puede inventar una cara, un color o un detalle que no estaba en tu original.

La ventaja de esa honestidad es real: como cada etapa es aritmética determinista en lugar de un modelo corriendo en el servidor de alguien, tu fotografía nunca sale de tu dispositivo, no hay cuenta, ni cola de espera, ni marca de agua, ni límite de subida. Es restauración de fotos sin subida a una IA.

Las seis correcciones, y el algoritmo detrás de cada una

Reducción de polvo y rayas - filtro de mediana por decisión

Un filtro de mediana normal difumina toda la imagen. Este compara cada píxel con la mediana de su propio vecindario y solo lo sustituye cuando es un valor atípico genuino - que es exactamente lo que es una mota de polvo, un pelo o una raya fina. En nuestra imagen de prueba eliminó el 78,5 % de las motas de ruido impulsivo manteniendo intactos los bordes reales. No puede reparar una esquina rota ni un pliegue amplio.

Reducción de ruido - filtro bilateral

El filtro bilateral de Tomasi y Manduchi: un desenfoque gaussiano cuyos pesos también dependen de cuán similar es el brillo de un vecino, de modo que las zonas planas y granuladas se promedian mientras los bordes conservan su contraste. Medido frente a un desenfoque de caja 3x3 normal de potencia de suavizado comparable, retuvo un 71 % más de energía de borde.

Eliminación del amarilleado - tres estimadores de iluminante

Grey World, Shades of Grey (la norma de Minkowski p=6 de Finlayson y Trezzi, la opción predeterminada) y un White Patch robusto que ignora las luces altas quemadas para equilibrarse contra un blanco real en vez de contra una mota de polvo. Las ganancias se normalizan para preservar la luminancia, así que corregir el amarilleado cambia el color sin alterar la exposición.

Contraste y exposición - niveles automáticos de histograma

Recorta una fracción de porcentaje en cada extremo del histograma, estira lo que queda a lo largo de todo el rango 0-255 y luego aplica una gamma de tonos medios que devuelve el brillo mediano a la normalidad. Disponible solo en brillo (seguro para el color) o por canal (más fuerte, también elimina la dominante).

Recuperación del desvanecimiento - saturación ponderada por vivacidad

Ponderada según cuán desaturado está ya cada píxel, de modo que las zonas descoloridas reciben todo el realce mientras los colores que sobrevivieron apenas se tocan - lo que mantiene los tonos de piel creíbles en lugar de quemados.

Nitidez - máscara de enfoque (unsharp mask)

El operador clásico de cuarto oscuro, con un umbral para que el grano restante no se vuelva a enfocar sobre la foto. Opcionalmente seguido de la misma ampliación progresiva x2 que usa nuestro Image Upscaler, para impresión.

El orden de las etapas se eligió por medición, no por intuición: la eliminación de polvo tiene que ejecutarse primero porque las motas distorsionan toda estimación basada en histograma que viene después (dejarlas dejó una dominante de color residual del 18,3 % en vez del 2,1 %), y aplicar reducción de ruido antes del estiramiento de contraste superó a hacerlo después en cuatro de los seis preajustes.