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夜景模式开发中的降噪算法全流程

共计 30 章节
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01
夜景降噪概述
夜景拍摄的痛点 · 降噪算法在手机摄影中的地位 · 课程整体架构
夜景降噪概述夜景拍摄的痛点
02
图像噪声基础
噪声来源（光子噪声 · 读出噪声 · 热噪声）
图像噪声基础噪声来源
03
多帧合成原理
多帧降噪的核心思想 · 帧间配准 · 时域滤波基础
多帧合成原理多帧降噪的核心思…
04
空域降噪算法
均值滤波 · 高斯滤波 · 中值滤波的原理与实现
空域降噪算法均值滤波
05
双边滤波与引导滤波
保边滤波原理 · 双边滤波公式 · 引导滤波实现细节
双边滤波引导滤波
06
非局部均值去噪
NLM算法思想 · 相似块搜索 · 权重计算
非局部均值去噪NLM
07
小波域降噪
小波变换基础 · 阈值去噪 · 软硬阈值对比
小波域降噪小波变换基础
08
BM3D算法详解
分组 · 协同滤波 · 聚合三大步骤
BM3D算法详解
09
深度学习降噪入门
CNN基础 · 残差学习 · DnCNN网络结构
深度学习降噪入门CNN
10
自编码器与UNet
编码-解码结构 · 跳跃连接 · 在降噪中的应用
UNet自编码器
11
噪声估计与盲降噪
噪声水平估计 · CBDNet · 噪声建模
噪声估计盲降噪
12
真实噪声数据集
SIDD · DND数据集介绍 · 评估指标PSNR/SSIM
真实噪声数据集SIDD
13
多帧融合策略
均值融合 · 加权融合 · 基于运动检测的融合
多帧融合策略均值融合
14
运动补偿与去鬼影
光流法 · 块匹配 · 鬼影检测与消除
运动补偿去鬼影
15
RAW域降噪
RAW图格式 · Bayer阵列 · ISP流程中的降噪位置
RAW域降噪
16
暗光增强与降噪联合
Retinex理论 · Zero-DCE · 低光照增强网络
暗光增强降噪联合
17
视频降噪基础
时域递归滤波 · 卡尔曼滤波 · 3D卷积
视频降噪基础时域递归滤波
18
实时降噪优化
模型剪枝 · 量化 · TensorRT部署
实时降噪优化模型剪枝
19
传统算法工程实现
OpenCV实现高斯/双边滤波 · NLM加速技巧
传统算法工程实现OpenCV
20
深度学习模型训练
PyTorch数据加载 · 训练循环 · 损失函数设计
深度学习模型训练PyTorch
21
降噪模型评估
主观评价 · 客观指标 · AB测试方法
降噪模型评估主观评价
22
夜景模式系统设计
整体pipeline · 模块划分 · 参数调优
夜景模式系统设计pipeline
23
HDR与降噪结合
多帧HDR · 色调映射 · 噪声放大抑制
HDR降噪结合
24
超分辨率与降噪
SRCNN · EDSR · 联合任务学习
超分辨率降噪
25
移动端部署
NCNN/MNN框架 · 算子优化 · 内存管理
移动端部署NCNN/MNN
26
算法对比与选型
传统vs深度学习 · 速度vs质量权衡
算法对比选型
27
常见问题与调试
过平滑 · 伪影 · 颜色偏差
常见问题调试
28
前沿进展
Transformer降噪 · 扩散模型 · NeRF与降噪
前沿进展Transformer
29
项目实战
从零搭建夜景降噪pipeline（数…
项目实战pipeline
30
总结与展望
行业趋势 · 学习路径 · 推荐资源
行业趋势学习路径