老照片修复的基本原理主要是基于对图像信息的分析、处理和补充，结合图像处理技术、色彩理论以及一定的美学原则，尽可能恢复照片的原始面貌或达到更理想的视觉效果。以下从不同方面来阐述其基本原理：
图像瑕疵修复原理
像素复制与融合：利用修复画笔工具、仿制图章工具等进行操作时，基本原理是从照片中完好的区域复制像素信息，然后将其应用到需要修复的区域。在复制过程中，会考虑到像素的颜色、亮度、纹理等特征，使修复区域与周围区域尽可能自然融合。例如，对于照片上的划痕，通过在划痕附近选取相似的纹理和颜色区域进行像素复制，覆盖划痕部分，达到去除划痕的效果。
内容识别填充：内容识别填充功能是通过分析周围图像的内容和结构，智能地生成缺失部分的像素信息。软件会识别图像中的物体边缘、纹理走向等特征，然后根据这些信息填充缺失区域，使其与周围环境相匹配。比如，当照片中有一块污渍需要去除时，内容识别填充可以根据污渍周围的图像信息，自动生成合适的像素来替代污渍部分。
基于样本的修复算法：这种算法会在图像的其他区域寻找与修复区域相似的样本，然后将这些样本进行变形、调整等操作，使其适应修复区域的形状和位置。通过不断地寻找和应用合适的样本，逐步修复图像中的瑕疵，实现图像的平滑过渡和自然修复。
色彩校正原理
色彩模型与通道调整：常见的色彩模型有 RGB（红、绿、蓝）和 CMYK（青、品红、黄、黑）等。老照片修复中，通过调整色彩通道的数值来改变颜色。例如，在 RGB 模型中，如果照片偏黄，说明红色和绿色通道的值相对较高，蓝色通道的值相对较低，此时可以适当降低红色和绿色通道的数值，增加蓝色通道的数值，以中和偏色，使色彩恢复正常。
参考色彩标准：可以参考同一时期、相似场景的照片，或者根据历史资料、文化背景等确定照片原本可能的色彩。比如修复一张旧的风景照片，可以查找当时拍摄地点的相关资料，了解当时的自然色彩特征，以此为参考进行色彩校正。也可以利用一些色彩校正工具，如曲线、色彩平衡、色相 / 饱和度等，根据参考标准对照片的色彩进行调整。
清晰度与细节增强原理
锐化算法：锐化处理是通过增强图像中相邻像素之间的对比度来突出边缘和细节，使照片看起来更清晰。常见的锐化算法如 USM 锐化（Unsharp Mask），它通过计算图像的高频信息（边缘和细节部分），然后将这些信息叠加到原始图像上，从而增强图像的清晰度。在锐化过程中，需要控制好锐化的强度、半径和阈值等参数，避免过度锐化导致图像出现噪点和失真。
图像插值与分辨率提升：对于低分辨率的老照片，有时需要提升其分辨率。图像插值是一种常用的方法，它通过在原始像素之间插入新的像素来增加图像的像素数量，从而提高分辨率。不同的插值算法（如双线性插值、双立方插值等）在计算新像素值的方式上有所不同，通过合理选择插值算法，可以在一定程度上提升图像的清晰度和细节，但同时也可能会引入一些模糊或锯齿现象，需要进行适当的处理和优化。
整体视觉平衡原理
美学原则应用：修复过程中要考虑照片的整体视觉平衡，遵循美学原则。这包括构图的合理性、色彩的协调性、光影的自然性等方面。例如，在修复人物照片时，要保证人物的面部特征、姿态等符合美学标准，避免出现修复后人物形象不自然的情况。在调整色彩时，要使整个画面的色彩搭配和谐，避免出现色彩过于突兀或不协调的现象。
视觉一致性保持：修复后的照片在各个部分之间要保持视觉一致性，避免出现修复区域与未修复区域在风格、色调、质感等方面差异过大的情况。比如，在修复照片的某个局部后，要检查该局部与周围环境的衔接是否自然，是否与整个照片的风格和氛围相匹配，必要时进行进一步的调整和融合处理。