纪录片《河西走廊》以其宏大的叙事和丰富的历史内涵，展现了河西走廊上的灿烂文明。然而，受限于拍摄时的技术条件或原始素材质量，部分影像可能存在分辨率低、噪声多、细节模糊等问题。

针对纪录片《河西走廊》的修复，我们通过对海量视频数据的学习和分析基于深度算法和神经网络技术，构建起对影像特征的深度理解模型，利用智能算法对视频内容进行分析和重建，通过对视频中物体的运动轨迹、纹理特征等进行分析，在提升分辨率的过程中保持动作的一致性和细节的真实性，让纪录片中的人物、物体等看起来更加真实。在处理风景视频时，能够突出山脉的纹理、植被的的脉络等细节，原本在低分辨率下显得模糊的戈壁纹理，在提升分辨率后，风蚀地貌的沟壑和岩石的颗粒都清晰可见，让观众仿佛能触摸到历史的沧桑。让河西走廊的往昔盛景以更朴实细腻逼真的姿态呈现在观众眼前。

考虑到纪录片色彩的核心是「不干预的真实感」，强调地理特征与历史场景的客观还原。在完成  超分辨率重建的基础上，我们针对纪录片影像色彩，采用“AI +人工双轨色彩校正”的策略。先由 AI 算法先利用大数据分析与深度学习模型，对历史影像数据库进行特征匹配，初步恢复影像的时代色彩风格。再由调色师依据《河西走廊》独特地貌的光谱反射率数据以及历代色彩历史文献运用专业色彩管理工具，逐帧进行 HSL(色相、饱和度、明度)空间的精细调整确保 “河西金”“戈壁灰”“雪山白”等标志性色彩在 DeltaE(色彩差异)指标下实现趋近于零的精准还原。

采用「地理色谱库」概念针对河西走廊复杂多变的光照环境，如强紫外线辐照下的高光反射、沙尘天气中的漫射光散射等特殊情况，运用 AI物理模型的光照模拟技术，结合调色工具定制具有区域适应性的LUT(色彩查找表)。通过对色温、色调映射曲线以及 Gamma 校正参数的精细调校，实现夕照嘉峪关时暖色调的自然过渡、祁连雪峰冷色调的准确还原以及绿洲水面折射光效的物理真实感呈现，符合人眼视觉感知的自然视觉逻辑。