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安防监控边缘增强与降噪调优手册

共计 30 章节
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01
边缘增强基础
图像边缘定义 · 边缘检测原理（Sobel/Canny… · 边缘增强与锐化的区别
边缘增强基础图像边缘定义
02
降噪基础
噪声类型（高斯/椒盐/泊松） · 降噪评价指标（PSNR/SSIM） · 经典降噪算法概述
降噪基础噪声类型
03
ISP Pipeline中的边缘与降噪
ISP流程概览 · 边缘增强模块位置 · 降噪模块位置
ISPPipeline
04
空域降噪算法
均值滤波 · 高斯滤波 · 中值滤波
空域降噪算法均值滤波
05
频域降噪算法
傅里叶变换基础 · 低通/高通/带阻滤波器 · 小波降噪入门
频域降噪算法傅里叶变换基础
06
非局部均值降噪（NLM）
NLM原理 · 搜索窗口与相似块 · 参数对效果的影响
NLM非局部均值降噪
07
BM3D降噪算法
BM3D流程（分组-协同滤波-聚合） · 参数调优 · 与NLM对比
BM3D降噪算法
08
深度学习降噪基础
CNN降噪模型（DnCNN） · 残差学习策略 · 训练数据准备
深度学习降噪基础CNN
09
经典边缘增强算子
拉普拉斯算子 · USM（Unsharp Maskin… · 高提升滤波
经典边缘增强算子拉普拉斯算子
10
自适应边缘增强
基于局部方差的增强 · 增益控制策略 · 防止过冲与振铃
自适应边缘增强基于局部方差的增…
11
多尺度边缘增强
高斯金字塔 · 拉普拉斯金字塔 · 小波域增强
多尺度边缘增强高斯金字塔
12
边缘增强与降噪的平衡
噪声放大问题 · 边缘保护降噪 · 参数联合调优策略
边缘增强降噪的平衡
13
时域降噪（多帧降噪）
帧间平均 · 运动补偿降噪 · 3D降噪原理
时域降噪多帧降噪
14
运动检测与自适应处理
帧差法 · 背景建模 · 运动区域与静止区域的不同策略
运动检测自适应处理
15
暗光环境增强与降噪
暗光噪声特性 · 增益与噪声关系 · 暗光专用降噪策略
暗光环境增强降噪
16
红外/热成像增强与降噪
红外图像特点 · 非均匀性校正 · 红外细节增强
红外热成像增强
17
宽动态（WDR）场景处理
多帧合成 · 局部色调映射 · WDR下的噪声管理
WDR宽动态
18
去雾与去雨算法
暗通道先验 · 去雾与边缘增强的协同 · 去雨网络简介
去雾去雨算法
19
超分辨率与边缘增强
超分原理 · 边缘先验约束 · 实时超分方案
超分辨率边缘增强
20
硬件加速与嵌入式部署
NPU/DSP加速 · 模型量化 · 算子融合与内存优化
硬件加速嵌入式部署
21
OpenCV实战
边缘增强（cv2.filter2D/… · 降噪（cv2.fastNlMeans…
OpenCVcv2.filter2D…
22
Python实现经典算法
自定义高斯滤波 · 自定义Sobel边缘检测 · 自定义NLM
Python实现经典算法
23
图像质量评价体系
主观评价（MOS） · 客观指标（PSNR/SSIM/BRI… · 业务场景指标
图像质量评价体系MOS
24
调参方法论
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 基于强化学习的自动调参
调参方法论网格搜索
25
常见问题与故障排查
过增强（振铃/光晕） · 过度平滑（细节丢失） · 运动伪影
常见问题故障排查
26
安防场景案例分析（白天）
光照充足场景的调优策略 · 参数推荐
安防场景案例分析白天
27
安防场景案例分析（夜晚）
低照度场景的调优策略 · 红外模式切换
安防场景案例分析夜晚
28
安防场景案例分析（运动）
快速运动目标场景的调优策略 · 防拖影
安防场景案例分析运动
29
安防场景案例分析（恶劣天气）
雨雪雾天场景的调优策略
安防场景案例分析恶劣天气
30
综合调优实战
从原始RAW到最终图像的全流程调优 · 效果对比与迭代
综合调优实战RAW