视频修复编程涉及多个步骤和技术，以下是一个大致的流程和关键技术点：
视频预处理
降噪处理：去除视频中的噪点和杂音，提高图像质量。可以使用如DaVinci Resolve中的Temporal Noise Reduction和Spatial Noise Reduction等工具。
稳定效果：修复视频中的抖动或晃动，使图像更稳定。DaVinci Resolve中的Stabilizer效果可以实现这一目标。
图像修复
对象移除：删除视频中的不需要的对象，如水印、不想显示的元素或干扰物体。传统方法可以使用纹理合成技术，深度学习方法可以通过学习如何填充缺失区域来实现对象移除。
对象补全：填补视频中缺失区域的过程，通常用于修复受损的视频帧或恢复损坏的部分。这对于修复老电影、修复损坏的监控录像或处理不完整的视频流非常有用。
视频增强
色彩校正：修复视频中的色彩失真或色彩偏移。DaVinci Resolve提供了丰富的色彩校正工具，可以调整图像的色调、饱和度和对比度等参数。
模糊修复：修复因手持拍摄或运动造成的模糊图像。可以使用Sharpening或Blur效果来调整图像的清晰度。
使用深度学习模型
光流引导的采样：生成现场训练数据，用于训练图像修复模型。采样的补丁用于生成训练数据集，训练数据集用于进一步训练图像修复模型直到达到停止条件。
自适应训练的修复模型：用于生成修正的视频，其中期望的一个或多个对象已经被删除并且相应的删除部分已经被填充（或修复）以保持图像的完整性。
工具和软件
Adobe After Effects：用于更高级的视频修复和特效制作，需要一定的学习曲线。
Adobe Photoshop：用于图像处理，如去除水印、修复损坏的部分等。
DaVinci Resolve：集成了多种视频修复工具和效果，适合不同水平的用户。
Topaz Video Enhance AI：用于提升视频画质，支持分辨率倍增和去噪。
AI修复技术：如Bigfoot、SUPER RESOLUTION等，通常由专业公司开发并用于商业合作。
编程实现
Python：常用于视频处理和深度学习模型的开发，如使用DAIN进行视频补帧，使用ESRGAN进行分辨率倍增，使用DeOldify进行上色等。
C++：用于一些底层的视频处理任务，如VirtualDub中的老电影降噪处理。
建议
学习资源：对于初学者，可以从一些在线课程和教程开始，学习基础的图像处理和视频编辑技能。
实践项目：通过实际项目来应用所学知识，逐步掌握各种工具和技术的使用。
社区支持：加入相关的论坛和社区，与其他视频修复爱好者交流经验，获取帮助和灵感。
通过以上步骤和技术，可以逐步实现视频修复编程，提升视频的质量和观感。