VIP9
本课程属于：045-HDR、多帧降噪与低照度成像 AI智能与边缘计算工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

高级ISP特性：多帧降噪　HDR合成与实时夜景算法深入浅出

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导论
为什么手机能拍出单反级的夜景？多帧降…
课程导论为什么手机能拍出…
02
基础概念
信噪比(SNR) · 动态范围(DR) · 曝光量(EV)的物理意义
基础概念SNR
03
多帧降噪原理
时域滤波与空域滤波的区别 · 为什么多帧能降噪
多帧降噪原理时域滤波
04
图像配准
全局运动估计(仿射变换)与局部运动估…
图像配准全局运动估计
05
去鬼影算法
如何消除运动物体带来的模糊与重影
去鬼影算法如何消除运动物体…
06
融合策略
均值融合 · 中值融合 · 基于权重的金字塔融合
融合策略均值融合
07
HDR合成原理
从多曝光到高动态范围 · 色调映射(Tone Mapping)…
HDR合成原理
08
HDR算法详解
Debevec与Robertson算… · 相机响应曲线(CRF)标定
HDR算法详解
09
局部色调映射
基于引导滤波的色调映射 · 保留细节与对比度
局部色调映射基于引导滤波的色…
10
全局色调映射
Gamma校正 · 对数映射 · 自适应映射
全局色调映射Gamma
11
实时夜景算法架构
从Sensor到显示器的全链路Pip…
实时夜景算法架构Sensor
12
Bayer域处理
黑电平校正 · Lens Shading · 坏点校正
Bayer域处理
13
去马赛克(Demosaic)
传统插值与深度学习方法的对比
Demosaic去马赛克
14
白平衡与色彩校正
AWB算法与CCM矩阵的工程实现
白平衡色彩校正
15
Gamma校正与量化
为什么Gamma是夜景算法的灵魂
Gamma校正
16
3A算法基础
AE(自动曝光) · AF(自动对焦) · AWB(自动白平衡)的协同
3A算法基础AE
17
AE策略
如何为多帧降噪与HDR选择最优曝光参…
AE策略
18
运动检测与场景分类
静态场景用多帧 · 动态场景用单帧
运动检测场景分类
19
亮度增强算法
基于Retinex理论的低光照增强
亮度增强算法Retinex
20
去噪与锐化的平衡
非局部均值(NLM)与双边滤波的实战
去噪锐化的平衡
21
深度学习降噪
U-Net与DnCNN在ISP中的应…
深度学习降噪U-Net
22
深度学习HDR
端到端的HDR重建与幻觉抑制
HDR深度学习
23
实时性优化
NEON指令集 · DSP加速与NPU部署
实时性优化NEON
24
内存与带宽优化
Line Buffer · Tile-Based处理与帧缓存管理
内存带宽优化
25
多帧降噪的工程陷阱
闪烁 · 伪影与功耗的权衡
多帧降噪的工程陷…闪烁
26
HDR的工程陷阱
光晕 · 过曝与色彩失真
HDR的工程陷阱
27
评测指标
PSNR · SSIM · HDR-VDP与主观评测
评测指标PSNR
28
行业标准
Google HDR+ · Apple Deep Fusion与…
行业标准Google
29
实战项目
从零搭建一个轻量级多帧降噪Pipel…
实战项目Pipel
30
未来趋势
计算摄影与AI ISP的演进方向
未来趋势AI