革命文物是中国共产党和中国人民在革命斗争中留下的宝贵精神财富,承载着历史记忆与文化认同。然而,长期的环境侵蚀与人为损害,使大量珍贵文物的视觉信息面临不可逆的退化。在数字技术高速发展的今天,如何借助人工智能手段实现革命文物的高质量数字修复,已成为文化保护领域的重要课题。深度学习技术,通过卷积神经网络与生成对抗学习的有机结合,为革命文物图像的数字修复提供了全新的解决路径,成为推动革命文物保护向智能化、精准化方向发展的重要驱动力。

重视革命文物数字修复的保护价值

革命文物的数字修复,不仅是对视觉信息的技术性还原,更是对历史记忆的主动保护与传承。首先,数字修复能够有效弥补物理修复的局限。传统物理修复往往面临不可逆性风险和干预伦理的制约,而数字修复以非侵入式的方式重建缺失的视觉信息,为文物保护提供了安全可靠的补充手段。其次,高质量的数字修复为学术研究提供了可靠的基础数据。修复后的图像能够更准确地呈现文物的形态、色彩与纹理特征,支持后续的文献记录、风格分析和历史解读,从而提升研究的科学性与可信度。此外,数字修复成果还可直接服务于博物馆展示、文化教育和数字传播,让更多公众得以欣赏珍贵文物的原貌,增强社会的文化认同感与历史归属感。

深度学习赋能革命文物图像修复的意义

传统的图像修复方法,如基于插值的纹理合成,在处理小范围缺陷时具有一定效果,但面对大规模信息缺失和复杂纹理结构时,往往力不从心。深度学习技术的引入,从根本上改变了这一局面。

一方面,深度学习能够同时捕捉图像的局部纹理细节与整体结构信息。通过多尺度卷积特征提取,模型可以在不同层次上理解图像内容,从而在修复过程中兼顾细粒度纹理的连续性与整体风格的完整性,有效避免了传统方法中常见的边缘模糊和纹理不连续问题。另一方面,生成对抗学习机制显著提升了修复结果的视觉真实性。通过生成器与判别器的对抗博弈,模型能够生成视觉上合理、结构上连贯的修复图像,使重建区域在整体一致性和局部细节上均达到较高水准。这种技术优势在处理文献档案、老照片、标语壁画、军械实物及纪念徽章等不同类型革命文物时均得到了验证,修复后的结构相似性指数平均提升幅度达0.13至0.16,颜色一致性和感知连贯性也均有显著改善。

深度学习赋能革命文物数字图像修复的核心方法

通过三个核心技术环节,深度学习实现了对革命文物数字图像修复的高质量修复:

一是多尺度卷积特征提取。采用并行卷积分支,使用不同尺寸的卷积核同时提取图像的局部纹理特征和全局结构信息,并通过通道级融合形成分层特征表示。这一设计使模型能够在修复精细结构时,保持局部与整体的视觉和谐,有效解决了单尺度方法难以兼顾细节与全局的固有缺陷。

二是生成对抗修复网络。生成器采用残差架构,逐步重建缺陷区域;判别器设计为双分支结构,分别从全局一致性和局部真实性两个维度对修复结果进行评估。这种对抗机制促使模型在结构完整性与纹理真实性之间取得平衡,尤其适合具有高价值或精细结构的革命文物图像修复。实验表明,该网络在不同缺陷比例下均保持了相对稳定的修复性能。

三是联合损失函数优化。框架整合了像素重建损失、感知一致性损失和对抗损失三类目标,分别保障像素级重建精度、高级语义特征的一致性以及视觉真实感。三者的协同优化,确保了修复结果在准确性、真实性和结构完整性上的综合表现,与革命文物数字化保护的多维需求高度契合。

如何保障深度学习驱动的革命文物数字图像修复技术落地应用

将深度学习技术从实验室推向实际保护工作流程,需要在技术建设、数据管理和跨学科协作等多方面进行系统部署。

首先,建立标准化的数字修复数据基础设施。高质量的训练数据是模型性能的根本保障。文博机构应推动文物图像的高分辨率数字化采集,建立规范的缺陷标注体系,并构建涵盖多类别、多损坏模式的开放数据集,为修复模型的训练与评估提供可靠的数据支撑。

其次,构建面向保护目标的多维评估体系。现有研究多侧重于图像质量的定量指标,而忽视了修复结果对解读和档案利用的实际价值。应将结构准确性、色彩一致性、视觉连贯性与保护可靠性纳入统一评估框架,使技术性能与保护目标真正对齐,确保修复成果能够在数字展示、学术研究和档案管理中可靠使用,而不引入视觉偏差或历史误读。

再次,推动跨学科协作与技术集成。数字修复不应孤立于保护工作流程之外,而应与三维重建、材料分析、历史文献研究等多学科手段深度融合。计算机视觉专家、文物保护专家和历史学者的协同合作,有助于确保修复结果在技术上可靠、在历史上准确、在保护伦理上负责,从而真正实现数字技术服务于文化传承的初衷。

最后,政府和文化主管部门应加强顶层设计,出台支持革命文物数字化保护的专项政策,推动人工智能技术在文博领域的规范化应用,为数字修复技术的推广提供制度保障和资金支持,特别是针对中小型文博机构的数字化能力建设给予差异化扶持。

深度学习赋能革命文物数字图像修复,是推动革命文物保护向智能化、精准化方向发展的重要途径。通过多尺度特征提取、对抗生成学习与联合优化策略的有机结合,深度学习在结构一致性、视觉真实性和修复鲁棒性方面均展现出显著优势,为数字保护工作流程提供了可重复、可扩展的技术解决方案。面向未来,随着三维重建技术的成熟和跨学科研究的深入,深度学习修复框架将在革命文物的数字化保护、传播与传承中发挥更为重要的作用,成为连接历史文明与现代社会的重要技术纽带。

本文系《人工智能技术赋能红色文化资源保护利用与传承研究》,山东省重点研发计划(软科学)项目(2025RZB0706);《数字化驱动沂蒙革命文物资源创新转化的机制、路径和对策研究》,山东省社科联人文社科专项(2024-JJ-009)阶段性成果。

作者简介:

董西梅,女,临沂大学物流学院讲师,参与省部级课题2项、主持市厅级课题1项,在Finance Research Letters等期刊发表高水平论文多篇。

郑敏,女,博士,教授,硕士生导师,临沂大学物流学院教师,山东省对外经济学会理事。近年来围绕革命文物资源创新转化、创造力与知识共享等开展了一系列持续性研究工作,出版专著1部,以第一作者在《科学学与科学技术管理》、Journal of Knowledge Management、IEEE Access等国内外期刊上发表高水平文章十余篇。主持山东省社科规划项目2项(重点项目1项),山东省重点研发计划(软科学)1项,获临沂市社会科学成果二等奖一项,中国商业联合会科学技术奖三等奖一项。

备注:第一作者系董西梅老师；通讯作者系郑敏老师；供稿单位系临沂大学物流学院。

责任编辑：kj015

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