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低光照增强算法与色调映射优化

共计 30 章节
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01
低光照增强概述
什么是低光照图像 · 应用场景（安防 · 手机摄影
低光照增强概述什么是低光照图像
02
直方图均衡化（HE）
原理讲解 · 全局直方图均衡化实现 · 局限性分析（噪声放大
HE直方图均衡化
03
自适应直方图均衡化（AHE）
局部对比度增强原理 · AHE实现步骤 · 与HE的对比实验
AHE自适应直方图均衡…
04
限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）
裁剪限幅原理 · CLAHE算法流程 · OpenCV实战代码
CLAHE限制对比度自适应…
05
Retinex理论入门
人眼视觉系统与颜色恒常性 · Retinex模型（S = R *… · 光照分量与反射分量
Retinex理论入门
06
单尺度Retinex（SSR）
高斯滤波估计光照 · SSR算法实现 · 参数选择（尺度σ的影响）
RetinexSSR
07
多尺度Retinex（MSR）
多尺度加权融合 · MSR实现步骤 · 色彩失真问题分析
RetinexMSR
08
带色彩恢复的多尺度Retinex（MSRCR）
色彩恢复因子C(i) · MSRCR算法流程 · 效果对比
RetinexMSRCR
09
基于双边滤波的Retinex
双边滤波原理 · 保边平滑特性 · Retinex+双边滤波实现
Retinex基于双边滤波的
10
基于引导滤波的Retinex
引导滤波原理 · 作为边缘保持滤波器的优势 · 快速实现
Retinex基于引导滤波的
11
暗通道先验去雾与低光照增强
暗通道先验原理 · 透射率估计 · 去雾与低光照增强的关联
暗通道先验去雾低光照增强
12
基于去雾模型的低光照增强（DCP）
反转图像去雾 · DCP增强流程 · 参数调优
DCP基于去雾模型的低…
13
LIME方法
低光照图像增强的LIME算法 · 光照图估计 · 结构先验优化
LIME低光照图像增强的
14
基于深度学习的低光照增强（LLNet）
自编码器结构 · 合成数据训练 · LLNet推理
LLNet基于深度学习的低…
15
基于深度学习的低光照增强（Retinex-Net）
分解网络 · 调整网络 · 重建网络
Retinex-Net基于深度学习的低…
16
基于深度学习的低光照增强（Zero-DCE）
无参考学习 · 轻量级CNN · 曲线估计
Zero-DCE基于深度学习的低…
17
色调映射（Tone Mapping）基础
HDR与LDR概念 · 色调映射目标 · 全局与局部映射
ToneMapping
18
全局色调映射算法
Gamma校正 · 对数映射 · S曲线映射
全局色调映射算法Gamma
19
局部色调映射算法
基于Retinex的局部映射 · 基于双边滤波的局部映射 · 基于引导滤波的局部映射
局部色调映射算法Retinex
20
基于直方图调整的色调映射
直方图匹配 · 直方图规定化 · 自适应直方图调整
基于直方图调整的…直方图匹配
21
基于视觉感知的色调映射
视觉适应模型 · Naka-Rushton公式 · 感知量化
基于视觉感知的色…视觉适应模型
22
基于梯度的色调映射
梯度域操作 · 梯度压缩 · 泊松方程求解
基于梯度的色调映…梯度域操作
23
基于深度学习的色调映射（HDRNet）
局部仿射变换 · 双边网格 · 实时处理
HDRNet基于深度学习的色…
24
基于深度学习的色调映射（Deep Tone Mapping）
端到端学习 · 感知损失函数 · 生成对抗网络
DeepTone
25
低光照增强与色调映射联合优化
问题定义 · 联合损失函数设计 · 端到端训练框架
低光照增强色调映射联合优化
26
实时低光照增强算法
移动端优化策略 · 模型量化 · 轻量化网络设计（MobileNet
实时低光照增强算…移动端优化策略
27
视频低光照增强
时域一致性 · 光流引导 · 递归神经网络（RNN/LSTM）
视频低光照增强时域一致性
28
低光照增强中的噪声抑制
高斯噪声 · 泊松噪声 · BM3D去噪
低光照增强噪声抑制
29
低光照增强中的色彩校正
白平衡 · 色彩恒常性 · 色彩恢复
低光照增强色彩校正
30
综合项目实战
从零搭建低光照增强与色调映射系统 · 数据集准备（LOL · MIT-Adobe FiveK）
综合项目实战从零搭建低光照增…