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手机摄影去噪算法实战手册

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 手机摄影噪声问题的现实意义与解决思路
课程导入学习目标
02
图像噪声基础
噪声的定义 · 来源（传感器 · ISO
图像噪声基础噪声的定义
03
手机摄影成像链路
从镜头 · 传感器 · ISP到最终图像
手机摄影成像链路从镜头
04
噪声评估指标
PSNR · SSIM · MSE
噪声评估指标PSNR
05
传统去噪算法（一）
均值滤波 · 中值滤波 · 高斯滤波的原理
传统去噪算法均值滤波
06
传统去噪算法（二）
双边滤波 · 非局部均值（NLM）的原理 · 参数调优与实战效果对比
传统去噪算法双边滤波
07
频域去噪方法
傅里叶变换 · 小波变换去噪的基本原理 · 阈值选择与实战案例
频域去噪方法傅里叶变换
08
去噪与细节保留的平衡
去噪引起的模糊 · 振铃 · 伪影问题
去噪细节保留的平衡
09
基于优化的去噪模型
全变分（TV）去噪 · 稀疏表示（字典学习）的原理与实现
基于优化的去噪模…TV
10
深度学习去噪基础
卷积神经网络（CNN）在图像去噪中的… · 训练数据构建与损失函数设计
深度学习去噪基础CNN
11
经典深度去噪网络
DnCNN · FFDNet · CBDNet等模型的原理
经典深度去噪网络DnCNN
12
真实噪声建模
从合成噪声到真实噪声 · 噪声估计 · 噪声水平图
真实噪声建模从合成噪声到真实…
13
手机端轻量化去噪
模型压缩 · 量化 · 知识蒸馏
手机端轻量化去噪模型压缩
14
多帧去噪技术
多帧合成 · 堆栈去噪 · 运动估计与配准
多帧去噪技术多帧合成
15
RAW域去噪
RAW图像特点 · 拜耳阵列 · 去马赛克与去噪的联合处理
RAW域去噪
16
ISP与去噪集成
去噪在ISP流水线中的位置 · 与降噪 · 锐化
ISP去噪集成
17
低光增强与去噪联合
低光图像增强算法（如Retinex · Zero-DCE）与去噪的结合策略
低光增强去噪联合
18
视频去噪
时域滤波 · 运动补偿 · 3D去噪网络
视频去噪时域滤波
19
去噪实战工具与平台
Python/OpenCV · PyTorch/TensorFlow · 手机端推理框架（如MNN
去噪实战工具平台
20
案例实战（一）
使用OpenCV实现传统去噪算法 · 对比不同参数对夜景照片的效果
案例实战OpenCV
21
案例实战（二）
训练一个简单的CNN去噪模型 · 在手机拍摄的噪声图像上进行测试与调优
案例实战CNN
22
案例实战（三）
使用预训练模型（如DnCNN · CBDNet）处理手机RAW图像 · 并评估性能
案例实战DnCNN
23
案例实战（四）
实现多帧降噪算法 · 模拟手持拍摄多张照片合成一张低噪声图…
案例实战实现多帧降噪算法
24
案例实战（五）
在手机端部署去噪模型 · 使用NCNN/MNN进行推理 · 优化速度与内存
案例实战手机端部署去噪模…
25
常见问题与调试
去噪后颜色偏差 · 伪纹理 · 过度平滑
常见问题调试
26
去噪算法的评估与对比
建立测试集 · 客观指标与主观评价 · A/B测试
去噪算法的评估对比
27
前沿趋势
基于Transformer的去噪 · 扩散模型去噪 · 自监督去噪
前沿趋势Transformer
28
综合项目（一）
设计一个完整的手机夜景去噪流程 · 从拍摄RAW到输出高质量JPEG
综合项目设计一个完整的手…
29
综合项目（二）
针对特定手机型号（如iPhone · 华为 · 小米）定制去噪方案
综合项目iPhone
30
课程总结与进阶路径
知识体系回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径