老电影

摘要： 电影经历了百余年的历史,一些记录老电影音频的感光胶片由于受到时间侵蚀和人为损坏,产生了霉斑、划痕等痕迹,导致还音时出现了背景噪声,影响听感。目前国内外针对老电影的音频修复主要依靠人工,工作量大、修复周期长。深度学习的发展使机器在音频修复方面代替人工成为可能。本文将基于生成对抗网络的语音增强模型SEGAN应用于老电影音频修复当中,并结合老电影音频的噪声特点对模型进行改进。在判别器中加入矢量量化层以匹配生成器性能,在生成器中加入频域损失,使降噪后的音频在频域上与干净音频更加相似。实验结果表明,本文提出的方法能够进一步提高老电影音频的降噪效果,各客观评价指标均有所提升。

摘要： 胶片电影修复师:抢救光影的人近几年,越来越多修复过的老电影重新在大银幕与观众见面。流畅的镜头转换、清晰的画面和声音让观众获得了良好的观影体验,而这背后离不开与时间赛跑的胶片电影修复师。

摘要： 老电影是我国文化遗产的重要组成部分,由于老电影受拍摄时技术手段的限制,如今大量老电影面临胶片破损甚至消亡的风险。老电影本身具有特殊意义,每一部老电影的产生背后都有其独特的时代特征,不仅可以为电影史学、理论研究等提供坚实的研究基础,同时还可以为历史研究提供影像资料。文章采用历史研究和经验总结的方法,分析老电影文化遗产的保护现状、老电影文化遗产修复的原因及必要性,得出老电影文化遗产修复迫在眉睫且具有研究意义,提出未来老电影文化遗产的保护措施,如不断更新数字化手段、构建数字电影档案影片鉴定环境、形成老电影传播方式新格局的结论,旨在对老电影的保护措施和未来发展进行理论探讨,提出老电影文化遗产修复新思路。

摘要： 2020年是我记忆中电影市场最"清淡"的一年,到了年根底下还能想得起来的片儿,竟然只有一部年初的《1917》。在这么个比较凄凉的年景之下,如同乱草之中忽然触目的修竹美箭,皮克斯动画电影《心灵奇旅》刷的冒出来了。《心灵奇旅》的情节和气氛,很让我想起一些20世纪40年代的片子,比如《生活多美好》和《天堂可以等待》。同样是温情脉脉叠加一点奇幻元素,老电影们的讲述手法似乎更加舒展和潇洒。《心灵奇旅》也许是受到音乐元素的影响,致力于维持欢乐跳跃的节奏感,效果不错,连贯流畅,轻盈圆转。

摘要： (2021年第11期)在这篇小文的开头,我必须向母亲大人致敬。她喜欢老电影,但凡电视上经典回放,总能看得津津有味。经常是上午在甲频道跟着罗密·施奈德去奥地利cosplay"茜茜公主"了;下午又在乙频道跟着周璇开开心心地哼起"天涯呀海角觅呀觅知音"了。

摘要： 今天,阿木老叔找到一部经典老电影,说要和大家一起看才过瘾。于是,下班后,小编们并没有着急回家,纷纷点好外卖、搬上椅子,围拢到阿木老叔的电脑前。这是一部在20世纪50年代拍摄的战争片,叫《英雄儿女》,讲述的是英勇的志愿军在朝鲜战场上打击敌人的故事。电影里,志愿军战士王成,提着一根管状武器勇敢地冲进了敌群。看到这里,古噜噜感到很奇怪:“王成这使的是什么武器呀?怎么跟个水管似的?”

摘要： 我在小说中曾经写过一段我在厦门旅舍的庭院里,看电影机放映一些老电影的经历。华灯初上,月色温柔,这时候,白天出游的人慢慢回来了,一起在庭院里,看一场文艺的老电影,很多的美好情愫就在这样的氛围之中生发出来。

摘要： 2019年的《新星》(NOVA)是曹斐历时5年时间创作完成的时长为110分钟的电影长片,灵感源自苏联科幻小说和中国的科幻老电影。在这部作品中,曹斐构建了一个由多重视觉符号杂糅而形成的世界观。影片以北京酒仙桥红霞影剧院和电子产业园为蓝本。

摘要： 闭上你的双眼,待眼睛适应了黑暗,阴影中会浮现什么?或许闪现最近的一段记忆,令你想起刚刚的经历;或许是多年前的记忆,它们在你眼睑后忽隐忽现,仿佛老电影的胶片。当闭上眼睛时,我们可能看到从未发生的事物——那些仅在脑海里演绎的恐惧、希望和梦想。

摘要： 我喜欢上看电影,源自初三时老师的一次调座位,我的同桌换成了一个男生。有一次聊天,我才发现,他是一个电影发烧友,一聊起电影就滔滔不绝,两眼放光,什么经典老电影、科幻大片、悬疑惊悚……让我听得目瞪口呆,满地找自己的下巴掉在了哪里。那时的我还是个丫头片子,三天不打,上房揭瓦,不知道自己喜欢什么,也不知道热爱为何物。同桌为我打开了一个新世界的大门,我第一次明白一个道理:人要有所热爱,有所沉迷,人生才有温度。

摘要： 本申请提供了一种超声造影电影文件播放方法、超声电影文件播放方法和超声设备，所述方法包括：接收针对电影文件的播放指令，其中，所述电影文件为超声图像的动态数据，所述超声图像根据超声回波形成，所述超声回波为超声设备的探头向目标组织发送超声波后返回的声波信号；确定所述超声图像的成像帧率；根据所述成像帧率确定所述电影文件的播放帧率，其中所述成像帧率与所述播放帧率负相关；采用所述播放帧率播放所述电影文件。采用与成像帧率成负相关的播放帧率播放电影文件，低帧率的电影文件播放更为流畅，高帧率的电影文件播放更符合人眼观感。

摘要： 本发明涉及一种基于稀疏颜色特征的老电影褪色闪烁修复方法。通过联合待修复序列的多帧图像建立了简单的色彩修复模型，包括四个关键步骤，首先，将待修复的图像序列进行分镜，并为每一个子序列选择参考帧；其次，提取子序列的相关颜色区域，构建稀疏颜色特征矩阵；然后，使用低秩矩阵分解方法，估计未知修复参数；最后，采用两步修复策略，先利用修复参数对普通帧进行颜色一致性校正，再通过参考帧的修复参数进行颜色恢复性校正，最终得到修复后序列。本发明方法流程清晰、结构完成，联合多帧的修复模式考虑了序列前后帧的连续性，对褪色闪烁的修复效果良好。

摘要： 本发明涉及一种老电影褪色闪烁的修复方法，该方法包括：（1）导入待处理序列，然后对待处理序列分镜，对每一组分镜序列通过RGB通道均值统计曲线判断序列是否存在闪烁；（2）在存在闪烁的分镜中挑选合适的参考帧，若无参考帧，则通过色彩校正产生参考帧，若有参考帧，则直接选定参考帧；（3）使用颜色传递算法进行闪烁修复直至该组分镜处理完成；（4）对下一组分镜序列重新筛选参考帧进行上述处理，直至所有分组序列全部处理完成。本方法交互简单，处理速度较快，能适用于大部分的全局褪色闪烁的修复。

摘要： 本发明公开了一种老电影斑点自适应检测方法，通过最佳匹配块，估计出当前帧不同宏块的局部标准差；通过初始阈值对当前帧图像中的像素点进行斑点检测，将初始检测结果记为M

摘要： 一种基于卷积神经网络的老电影超分辨系统，属于数字图像处理与深度学习领域。本发明针对现有老电影修复中，只能单一的进行超分处理或斑块处理，修复效果差的问题。包括：平滑模块，用于对相邻前k帧图像、当前帧图像和相邻后k帧图像进行特征提取，获得所有帧输入图像的中低频全局退化特征；特征提取模块用于进行特征提取，得到每帧输入图像的提取后特征；PCD模块对每组图像进行对齐操作；时间注意力模块用于获得当前帧图像的融合后高频特征；重建模块用于获得当前帧图像的重建后特征；最后通过相加单元获得当前帧图像的高清修复图像。本发明在实现超分的同时，改善了老电影存在的斑块问题。

摘要： 本发明涉及一种基于生成对抗网络的老电影大面积破损修复方法，该方法针对老电影大面积破损设计了一种修复方法，包括三个步骤：（1）对待修复老电影进行预处理，标记破损帧掩膜；（2）将老电影中未破损序列输入生成对抗网络，进行深度网络模型训练；（3）将老电影中破损序列输入步骤2所训练的网络模型，最终输出修复结果。本方法所设计生成对抗网络的生成网络采用逐帧修复的方式，接收破损帧和已修复帧为输入，判别网络对抗式地判别生成网络输出结果的真假，通过多损失联合的目标函数实现网络的训练。该方法相较现有方法在修复质量和效率方面都有一定的提高，具有工程应用价值。

摘要： 本发明公开一种运动路径指引的老电影黑帧修复方法，包括：运动路径估计步骤，其中使用光流估计获得前后参考帧之间的运动路径约束；预插值步骤，其中使用自适应的双向帧插值插得预处理中间帧；黑洞填补步骤，其中对预处理中间帧中的黑洞进行领域像素填补，从而提高终插值的准确性；以及终插值步骤，其中对包含运动路径约束的预处理中间帧进行基于块的帧重构，从而将老电影中的黑帧修复成过渡自然的中间帧。本发明方法不仅能较好的满足重建效果，而且也兼顾了计算复杂度，对于大部分的老电影镜头，甚至一些较为复杂的变形镜头也能较好的还原中间帧。

摘要： 本发明涉及一种基于稀疏颜色特征的老电影褪色闪烁修复方法。通过联合待修复序列的多帧图像建立了简单的色彩修复模型，包括四个关键步骤，首先，将待修复的图像序列进行分镜，并为每一个子序列选择参考帧；其次，提取子序列的相关颜色区域，构建稀疏颜色特征矩阵；然后，使用低秩矩阵分解方法，估计未知修复参数；最后，采用两步修复策略，先利用修复参数对普通帧进行颜色一致性校正，再通过参考帧的修复参数进行颜色恢复性校正，最终得到修复后序列。本发明方法流程清晰、结构完成，联合多帧的修复模式考虑了序列前后帧的连续性，对褪色闪烁的修复效果良好。

摘要： 本发明涉及一种老电影褪色闪烁的修复方法，该方法包括：（1）导入待处理序列，然后对待处理序列分镜，对每一组分镜序列通过RGB通道均值统计曲线判断序列是否存在闪烁；（2）在存在闪烁的分镜中挑选合适的参考帧，若无参考帧，则通过色彩校正产生参考帧，若有参考帧，则直接选定参考帧；（3）使用颜色传递算法进行闪烁修复直至该组分镜处理完成；（4）对下一组分镜序列重新筛选参考帧进行上述处理，直至所有分组序列全部处理完成。本方法交互简单，处理速度较快，能适用于大部分的全局褪色闪烁的修复。

摘要： 本发明公开了一种老电影斑点自适应检测方法，通过最佳匹配块，估计出当前帧不同宏块的局部标准差；通过初始阈值对当前帧图像中的像素点进行斑点检测，将初始检测结果记为M