## 贵州大学明德学院本科毕业论文（设计）任务书 | 学生信息 | 学号 | 22136500962 | 系 | 数字传媒系 | 班级 | |---|---|---|---|---|---| | 姓名 | 张宇杰 | 专业 | 数字媒体技术 | 2203 | | 教师信息 | 姓名 | 张宇杰 | 职称 | 副教授 | 学历 | | 性别 | 2025-3-19 | 论文(设计)题目 | | 基于 | | | 论文(设计)题 | | | | | 共需 | | 主要内容 | | | | | 周数 | | 主要要求 | | | | | | **论文题目：基于Photoshop技术与深度学习的老照片修复与上色系统设计与实现** **主要内容：** 1. **系统需求分析：** 分析老照片修复与上色的实际需求，确定系统功能模块，包括照片修复、智能上色、用户交互等。 2. **技术选型与框架设计：** 选择合适的技术栈，结合Photoshop的图像处理功能和深度学习算法，设计系统整体架构。 3. **照片修复模块：** 利用深度学习模型（如U-Net）自动检测并修复老照片中的划痕、污渍、褪色等问题，恢复照片的清晰度。 4. **智能上色模块：** 基于深度学习模型（如Colorful Image Colorization），对黑白照片进行智能上色，生成自然且符合历史背景的彩色图像。 5. **用户交互界面设计：** 设计友好的用户界面，允许用户上传照片、查看修复和上色效果，并提供手动调整功能。 6. **系统集成与测试：** 将各模块集成到系统中，进行功能测试和性能优化，确保系统的高效性和稳定性。 7. **系统优化与用户体验提升：** 优化算法性能，提升系统处理速度，改善用户界面和交互体验。 **主要要求：** 1. **功能完整性：** 系统需具备完整的照片修复与上色功能，能够处理常见的照片损坏问题（如划痕、污渍、褪色等），并实现智能上色。 2. **技术先进性：** 结合Photoshop的图像处理技术和深度学习算法，确保系统的技术先进性和创新性。 3. **用户友好性：** 设计简洁直观的用户界面，提供易于操作的功能，允许用户手动调整修复和上色效果。 4. **高效性与稳定性：** 系统应具备高效的处理能力，能够在合理时间内完成照片修复与上色任务，并保证系统的稳定性。 5. **可扩展性：** 系统设计应具备良好的可扩展性，便于后续功能的添加和优化。 6. **文档完整性：** 提供完整的系统设计文档、用户手册和测试报告，确保系统的可维护性和可理解性。 **预期目标：** 1. 设计并实现一个结合Photoshop技术与深度学习算法的老照片修复与上色系统。 2. 系统能够自动检测并修复老照片中的划痕、污渍、褪色等问题。 3. 利用深度学习模型对黑白照片进行智能上色，生成自然且符合历史背景的彩色图像。 4. 提供用户友好的界面，允许用户手动调整修复和上色效果。 5. 系统应具备高效的处理能力和良好的用户体验。 **计划进程：** 1. **第一阶段（1-3周）：** 需求分析与技术调研，确定系统功能和技术栈。 2. **第二阶段（4-6周）：** 系统设计与原型开发，完成基础框架和核心功能。 3. **第三阶段（7-9周）：** 系统实现与功能测试，完成所有功能模块并初步测试。 4. **第四阶段（10-12周）：** 系统优化与用户体验提升，进行性能优化和界面美化。 5. **第五阶段（13-14周）：** 最终测试与论文撰写，完成系统测试并撰写毕业论文。 **主要参考文献：** 1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 2. Ronneberger, O., Fischer, P., & Brox, T. (2015). U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015 (pp. 234-241). Springer. 3. Zhang, R., Isola, P., & Efros, A. A. (2016). Colorful Image Colorization. In European Conference on Computer Vision (pp. 649-666). Springer. 4. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 770-778). 5. Adobe Systems Incorporated. (2020). Photoshop User Guide. Adobe. **指导教师签名：** 张宇杰 **日期：** 2025年3月19日 --- 这个设计题目结合了Photoshop技术和深度学习算法，专注于老照片的修复与上色。通过深度学习模型，系统能够智能地修复照片中的缺陷并进行自然上色，同时提供用户手动调整的灵活性。该系统的实现难度适中，适合本科毕业论文的设计要求，并具有实际应用价值。 写出功能需求分析：要求阐述系统有几个角色模式，每个角色的具体功能（文中描述+用例图互助）

<think>好的，我现在需要帮助用户分析基于Photoshop技术与深度学习的老照片修复与上色系统的功能需求，包括角色模式和具体功能，还要结合用例图说明操作流程。首先，我应该明确用户的需求是什么。他们想要一个结合传统图像处理工具（如Photoshop）和深度学习技术的系统，用于老照片的修复和上色。需要详细的功能需求分析，角色划分以及每个角色的操作流程，可能还需要用例图。 首先，我需要考虑系统的角色模式。通常在这种系统中，可能涉及的用户角色有哪些呢？可能有普通用户、专业修图师、系统管理员，或者还有审核人员？比如普通用户可能只需要上传照片，进行自动修复和上色，而专业修图师可能需要更高级的手动调整工具。系统管理员则负责管理用户、模型和系统维护。审核人员可能需要审核用户上传的内容是否符合规范，但不确定是否必要，可能用户的需求里没提到审核，但可能需要考虑。 接下来是具体功能。结合Photoshop技术和深度学习，应该分为自动处理和手动调整两部分。自动处理可能包括去噪、划痕修复、缺失部分补全、自动上色等，这些需要深度学习模型支持，比如使用GAN或卷积神经网络。手动调整部分可能包括图层编辑、选区工具、色彩调整等，类似Photoshop的功能。同时，系统需要用户管理、历史版本管理、模型训练与更新等功能。 然后，用例图方面，每个角色对应的用例是什么。比如普通用户的上传照片、选择修复模式、预览结果、导出图片等。专业修图师可能有更多高级编辑功能，比如手动修复、调整参数、使用高级工具。系统管理员则管理用户权限、监控系统状态、更新模型等。 还需要考虑系统的非功能需求，比如性能要求，处理速度，用户界面友好性，兼容性等，但用户可能主要关注功能需求。 另外，引用中提到了Photoshop插件集成、像素分析、传统方法与深度学习的对比，比如引用[3]提到U-Net用于分割，可能可以应用到老照片修复中的缺失部分补全。引用[4]提到Photoshop和Stable Diffusion的结合，可能可以参考如何将深度学习模型集成到Photoshop插件中，或者系统架构如何结合两者。 可能的功能模块： 1. 用户管理模块：注册、登录、权限管理。 2. 照片上传与预处理：支持多种格式，自动检测照片问题。 3. 自动修复与上色：深度学习模型处理。 4. 手动编辑工具：类似Photoshop的工具栏。 5. 结果导出与分享：保存不同格式，分享到社交平台。 6. 模型管理：管理员更新模型，调整参数。 7. 历史版本管理：保存不同处理阶段的版本。 角色模式： - 普通用户：使用自动处理，简单调整，导出结果。 - 专业修图师：使用手动工具，调整模型参数，精细编辑。 - 系统管理员：管理用户，维护系统，更新模型。 用例图示例：每个角色的用例需要细化。比如普通用户的主要用例是上传照片、选择处理选项（去噪、上色等）、预览结果、调整参数（如颜色饱和度）、导出照片。专业修图师则可能有更多用例，如图层编辑、使用选区工具、手动修复细节、调整模型输出等。系统管理员管理用户账户、监控系统运行状态、部署新模型。 现在需要将这些整理成结构化的功能需求分析，结合角色和用例，可能需要用列表和说明，以及用例图描述。虽然没有实际画图，但可以文字描述用例图的内容。 还需要考虑用户权限，比如普通用户能否使用高级工具，或者是否需要订阅。系统是否需要支持批量处理？历史版本管理是否包括自动保存每次操作？ 可能还要参考传统老照片修复的步骤，比如去黄、去折痕、补全缺失部分，然后上色。深度学习模型可能分步骤处理，或者端到端处理。例如，先使用一个模型去噪和修复，再使用另一个模型上色。或者联合训练。 在功能需求分析中，需要详细列出每个模块的具体功能，如自动修复包括哪些子功能，手动编辑包括哪些工具。角色模式中每个角色的权限和操作流程。 可能遇到的挑战是如何将Photoshop的手动工具与深度学习自动处理结合，确保流畅的工作流程。比如，用户可以先自动处理，然后手动调整不满意的地方，或者反之。 最后，确保回答结构清晰，分点说明角色模式、具体功能，并用用例图说明操作流程。可能需要将用例图转化为文字描述，如“普通用户的用例包括：上传照片、选择修复模式、调整参数、导出结果”等。</think>### 基于Photoshop技术与深度学习的老照片修复与上色系统功能需求分析 #### 一、角色模式分析 1. **普通用户** - **定位**：非专业用户，需快速完成老照片修复与上色。 - **核心需求**：自动化处理、一键式操作、直观的结果预览与导出。 - **权限**：使用基础功能，不可调整深度学习模型参数。 2. **专业修图师** - **定位**：具备图像处理经验，需精细化控制修复与上色效果。 - **核心需求**：结合自动处理与手动编辑工具，支持图层管理、选区操作及模型参数调整。 - **权限**：解锁高级工具（如局部修复笔刷、色彩通道分离）。 3. **系统管理员** - **定位**：维护系统稳定性与安全性。 - **核心需求**：用户权限管理、模型版本更新、系统日志监控。 #### 二、具体功能模块 ##### 1. 自动化处理模块（深度学习驱动） - **图像修复功能** - 去噪与划痕修复：基于卷积神经网络（如U-Net）的局部特征重建[^3]。 - 缺失区域补全：使用生成对抗网络（GAN）生成合理内容，如补全破损的衣角或背景。 - **数学表达**：设输入图像为$I$，修复输出为$\hat{I}$，则$\hat{I} = G(I)$，其中$G$为生成模型。 - **智能上色功能** - 语义分割引导上色：通过预训练模型识别图像中的物体（如天空、服装），分配合理色彩[^3]。 - 色彩风格迁移：支持用户上传参考图，迁移其色调分布至目标图像。 ##### 2. 手动编辑模块（Photoshop技术集成） - **图层与蒙版系统** - 支持多图层叠加，可分离自动修复结果与手动调整层。 - 蒙版工具允许局部应用深度学习效果（如仅对人物面部上色）。 - **专业工具集** - 修复画笔：结合传统算法（如Content-Aware Fill）与AI建议，修复复杂瑕疵。 - 色彩校正：提供直方图均衡化、曲线调整等工具，兼容Lab色彩空间分析[^2]。 ##### 3. 协作与管理模块 - **历史版本管理** - 自动保存每次操作记录，支持回溯至任意处理阶段。 - 差异对比功能：并排显示原始图与修复版本。 - **模型管理后台**（管理员专属） - 模型热更新：无需停机即可部署新训练的上色模型。 - 性能监控：实时显示GPU资源占用与处理队列状态。 #### 三、用例图说明（文字描述） 1. **普通用户操作流程** ```plaintext [上传照片] → [选择修复模式（去噪/上色）] → [预览结果] → [调整全局参数（如饱和度）] → [导出图片] ``` 2. **专业修图师操作流程** ```plaintext [导入照片] → [自动修复] → [手动调整（图层编辑/局部上色）] → [模型参数调优（如调整GAN生成强度）] → [保存工程文件] ``` 3. **系统管理员操作流程** ```plaintext [登录管理后台] → [审核用户权限] → [上传新模型版本] → [查看系统健康状态] → [清理日志] ``` #### 四、技术整合策略 - **插件化架构**：将深度学习模型封装为Photoshop插件，通过`Adobe UXP`实现无缝交互[^4]。 - **混合计算模式**：轻量级任务（如去噪）本地执行，复杂任务（如GAN生成）调用云服务。