以下是利用色彩校正工具来匹配老照片修复前后颜色差异的一些方法：

利用 Photoshop 工具

曲线调整：在 Photoshop 中，选择 “图像”>“调整”>“曲线”，打开 “曲线” 对话框。通过调整曲线的形状，可以改变图像的亮度和色彩平衡。例如，如果修复后的照片颜色偏黄，可以在曲线的蓝色通道上提高亮度，减少黄色调。也可以通过调整 RGB 复合通道曲线，整体改善图像的色调和对比度，使修复后的照片在亮度和色彩上更接近原始照片的感觉。

色彩平衡调整：选择 “图像”>“调整”>“色彩平衡”，可以针对阴影、中间调和高光部分分别进行调整。比如照片修复后偏红，可在相应区域适当增加绿色来中和。通过对不同亮度区域的色彩微调，让照片的颜色在不同光线下都能保持协调，与修复前的色彩风格相匹配。

色相 / 饱和度调整：选择 “图像”>“调整”>“色相 / 饱和度”，通过调节 “色相” 改变颜色的种类，微调色相可使颜色偏差得到纠正；使用 “饱和度” 滑块可以改变颜色的鲜艳程度，若修复后颜色过于暗淡，可适当提高饱和度，但要避免过度饱和导致颜色不自然。

匹配颜色功能：如果有一张颜色较为准确、理想的照片作为参考（可以是同一时期、同一地点或同类型场景的照片），可使用 Photoshop 中的 “匹配颜色” 功能。将修复后的照片作为目标图像，参考照片作为源图像，通过该操作使修复后的照片颜色更接近参考照片，从而间接实现与原始照片颜色的匹配。

运用 AI 修复工具的参数调整

一些基于 AI 的老照片修复工具带有颜色调整相关的参数选项。如 Topaz Labs Adjust AI 或 DeNoise AI 等工具，可利用其机器学习算法来分析和校正颜色。在修复过程中，尝试调整颜色增强、色调校正等参数，观察修复效果的变化，找到最适合减少颜色差异的设置。

借助开源项目 colorcorrectionmatrix

这是一个能计算色彩校正矩阵的开源项目。通过输入参考色彩检查板矩阵和待校正色彩检查板矩阵，生成色彩校正矩阵 A，用于校正图像色彩。使用 correctColor.py 脚本，可读取图像并根据色彩校正矩阵进行校正，使图像色彩更接近理想状态，进而匹配老照片修复前后的颜色。

在利用色彩校正工具匹配老照片修复前后颜色差异时，还需注意校准显示设备、分区域处理照片、分步骤微调以及保存原始文件等事项，以确保颜色调整的准确性和可操作性。