Come l’AI può riportare in vita fotografie che sembrano perdute: il restauro e la digitalizzazione

Un vecchio rullino fotografico, rimasto per circa quarant’anni tra le rocce della Torre di Jesi, nella Gola di Frasassi, è stato ritrovato dal geologo e arrampicatore Lorenzo Rossetti. Il reperto è poi arrivato nelle mani del filmmaker fabrianese Paolo Bacchi, che lo ha affidato a un laboratorio specializzato per lo sviluppo.

Dalla pellicola, danneggiata dall’umidità e dal tempo, sono emerse immagini di alpinisti, un’esercitazione del Soccorso alpino e momenti trascorsi tra amici. I volti, però, erano difficili da riconoscere a causa di una forte dominante verde, del rumore e della scarsa definizione. Bacchi ha quindi utilizzato l’intelligenza artificiale per migliorare gli scatti e ha pubblicato un video su Facebook, grazie al quale le fotografie sono state datate al 1986 e alcuni protagonisti sono stati identificati.

L’AI ha reso più leggibili le fotografie dopo lo sviluppo e la digitalizzazione, ma non ha potuto recuperare con certezza tutte le informazioni cancellate dal tempo: quando i dati non bastano, genera elementi plausibili. È qui che il restauro sfuma nella reinterpretazione.

Perché le vecchie fotografie si deteriorano

Stampe, negativi e diapositive sono materiali fisici sensibili a luce, temperatura, umidità e sostanze inquinanti. Con il tempo i coloranti possono degradarsi a velocità differenti, facendo assumere alla fotografia una dominante verde, rossa, gialla o blu. Polvere, impronte, graffi e pieghe possono inoltre nascondere porzioni dell’immagine, mentre un ambiente molto umido favorisce muffe, deformazioni e adesioni tra superfici.

Bisogna distinguere il restauro dell’originale fisico da quello della sua copia digitale. Un software può lavorare sui pixel ottenuti con la scansione, ma non ripara la carta, non stabilizza una pellicola e non rimuove una muffa dal supporto. Se la fotografia è bagnata, incollata al vetro, molto fragile o contaminata, intervenire senza esperienza può causare danni irreversibili: in questi casi è preferibile rivolgersi a un professionista della conservazione.

Cosa fa davvero l’AI durante il restauro e come sistema le foto

Con “restauro tramite AI” si indicano operazioni differenti. Le più semplici correggono luminosità, contrasto e bilanciamento cromatico, riducono il rumore e rimuovono piccole imperfezioni. Se un graffio attraversa una zona uniforme, per esempio, il programma può stimare come proseguisse l’area analizzando i pixel circostanti.

Un secondo intervento è la super-risoluzione, cioè l’aumento della definizione apparente. Un ingrandimento tradizionale crea nuovi pixel interpolando quelli esistenti; i sistemi basati sull’apprendimento automatico cercano invece di prevedere quali strutture ad alta risoluzione siano compatibili con l’immagine di partenza. Capelli, bordi, trame dei tessuti e lineamenti possono così apparire più netti, anche quando nell’originale risultano poco distinguibili.

Il passaggio più delicato è la ricostruzione generativa. Se una parte del viso è molto sfocata o manca del tutto, il modello non può sapere con certezza che aspetto avesse. Utilizza quindi ciò che ha appreso durante l’addestramento per generare occhi, pelle, capelli o contorni coerenti con il resto della scena.

Per questo il recupero dei volti fortemente degradati è un problema complesso, nel quale occorre trovare un equilibrio tra qualità visiva e conservazione dell’identità della persona ritratta.

Come digitalizzare correttamente una vecchia foto

La qualità dell’elaborazione dipende altresì dal file di partenza. Fotografare una stampa con lo smartphone in modo inclinato o in presenza di riflessi può introdurre altri difetti, come deformazioni prospettiche, zone sovraesposte e perdita di dettaglio. Quando possibile, è meglio usare uno scanner piano per le fotografie stampate e un dispositivo adatto all’acquisizione di negativi e diapositive.

Per una comune stampa fotografica ricca di particolari si può partire indicativamente da una scansione di almeno 400 ppi, aumentando la risoluzione quando l’originale è molto piccolo. Pellicole e diapositive richiedono in genere valori superiori e strumenti specifici. Se il negativo è disponibile e ben conservato, digitalizzarlo direttamente permette spesso di acquisire più informazioni rispetto alla scansione della relativa stampa.

Prima dell’acquisizione è possibile rimuovere delicatamente la polvere superficiale, ma soltanto se il materiale è stabile e asciutto. Non bisogna utilizzare detergenti domestici né tentare di separare una fotografia aderente al vetro o ad altri supporti: insieme allo sporco potrebbe staccarsi anche una parte dell’emulsione contenente l’immagine.

Conviene inoltre conservare una copia master non modificata e lavorare su un duplicato. Per l’archivio è preferibile un formato senza perdita, come TIFF, mentre il JPEG può essere impiegato per una versione più leggera destinata al Web. Salvare ripetutamente lo stesso JPEG comporta ulteriori compressioni e una progressiva perdita di dati visivi.

Come usare l’AI senza stravolgere lo scatto

Dopo la digitalizzazione si può ricorrere ad assistenti come ChatGPT e Gemini, a programmi di fotoritocco come Photoshop o a servizi di upscaling. Gli assistenti lavorano tramite istruzioni testuali, i software professionali offrono un controllo più preciso, mentre le risorse specializzati si concentrano soprattutto sull’aumento della definizione.

Con questi strumenti conversazionali è meglio evitare richieste generiche come “migliora questa foto”. Più l’istruzione è vaga, maggiore è la libertà concessa al modello. È preferibile specificare quali difetti correggere e quali elementi lasciare invariati. Un prompt di partenza potrebbe essere:

Restaura questa fotografia riducendo graffi, polvere e rumore, correggendo la dominante cromatica e migliorando moderatamente contrasto e nitidezza. Mantieni invariati composizione, abiti, sfondo, espressioni e lineamenti delle persone. Non aggiungere oggetti e non modernizzare l’aspetto dello scatto.

Gli interventi andrebbero richiesti in modo progressivo: prima esposizione e colori, poi polvere e graffi, infine nitidezza e ingrandimento. Le modifiche più invasive, soprattutto sui volti o sulle parti mancanti, dovrebbero arrivare soltanto alla fine. Se lo strumento consente di selezionare una zona precisa, conviene limitare l’operazione all’area danneggiata anziché rigenerare l’intera scena.

È importante confrontare ogni versione con la scansione originale. Chiedere in una sola volta un “restauro completo” potrebbe modificare il colore degli abiti, la forma degli oggetti, le espressioni o alcuni elementi dello sfondo senza che il cambiamento sia immediatamente evidente.

Prima di caricare il file su un servizio online è opportuno controllare pure le condizioni d’uso e le impostazioni relative alla gestione dei dati, soprattutto se nello scatto compaiono altre persone.

Quali dettagli vengono davvero recuperati e quali sono i limiti

La distinzione principale riguarda la quantità di informazioni ancora presenti nella fotografia. Se un volto conserva contorni, proporzioni e variazioni di luminosità, il software può renderlo più leggibile.Quando invece i dati sono insufficienti, il modello colma le lacune con una ricostruzione plausibile. Per questo più nitido non significa automaticamente più vero..

Un viso restaurato può risultare riconoscibile, ma contenere capelli, denti o dettagli della pelle assenti o indistinguibili nello scatto di partenza. Anche la colorazione automatica è una ricostruzione: il sistema può attribuire tonalità credibili a un abito o a una parete, senza però conoscerne il colore originale in mancanza di altri riferimenti.

Quando una fotografia ha valore storico, giornalistico o investigativo, è quindi opportuno conservare l’originale e mostrare separatamente la versione elaborata, dichiarando gli interventi generativi. L’immagine migliorata può fornire indizi o facilitare un riconoscimento, ma non dimostra che ogni particolare prodotto dal modello corrisponda alla realtà.

È quanto accaduto con il rullino ritrovato nelle Marche: le elaborazioni hanno fatto emergere dettagli utili, mentre l’identificazione è arrivata dalle persone che conoscevano i protagonisti. In questo caso l’AI ha quindi agito come supporto a una ricerca umana. Il limite resta netto: ciò che è ancora registrato nell’immagine può essere messo in evidenza, mentre ciò che è stato cancellato può soltanto essere ipotizzato.

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