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传统ISP与神经网络融合实战指南

共计 30 章节
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01
ISP基础与图像传感器
ISP Pipeline概述 · CMOS传感器工作原理 · Bayer阵列与CFA
ISP图像传感器
02
黑电平校正与去噪
黑电平校正原理 · 固定模式噪声消除 · 时域去噪基础
黑电平校正去噪
03
去马赛克算法
Bayer插值原理 · 经典插值算法（双线性 · 边缘导向）
去马赛克算法Bayer
04
白平衡与色彩校正
灰度世界假设 · 色温估计 · AWB算法实现
白平衡色彩校正
05
Gamma校正与色调映射
Gamma曲线原理 · 全局色调映射 · 局部色调映射
Gamma校正
06
锐化与边缘增强
非锐化掩模（USM） · 拉普拉斯锐化 · 自适应锐化
锐化边缘增强
07
传统ISP系统集成
ISP Pipeline串联 · 参数调优策略 · 硬件加速考量
ISP传统
08
神经网络基础回顾
卷积层 · 池化层 · 全连接层
神经网络基础回顾卷积层
09
CNN在图像处理中的应用
超分辨率 · 去噪 · 去模糊
CNN图像处理
10
数据准备与增强
ISP数据集构建 · RAW域数据标注 · 数据增强策略
数据准备增强
11
端到端ISP学习
从RAW到RGB的端到端网络设计 · U-Net架构 · 残差学习
ISP端到端
12
神经网络去马赛克
基于CNN的Bayer插值 · 密集连接结构 · 注意力机制引入
神经网络去马赛克CNN
13
神经网络去噪
CBDNet · DnCNN · 噪声建模
神经网络去噪CBDNet
14
神经网络白平衡
色温分类网络 · AWB回归网络 · 混合AWB策略
神经网络白平衡色温分类网络
15
神经网络色调映射
HDR重建网络 · 局部色调映射网络 · 感知损失
神经网络色调映射HDR
16
神经网络超分辨率
SRCNN · ESPCN · EDSR
神经网络超分辨率SRCNN
17
轻量化网络设计
MobileNet · ShuffleNet · 深度可分离卷积
轻量化网络设计MobileNet
18
模型量化与部署
INT8量化原理 · PTQ与QAT · ONNX导出
模型量化部署
19
ISP-NN混合架构设计
传统模块与NN模块的接口设计 · 混合Pipeline调度 · 延迟与功耗平衡
ISP-NN混合架构设计
20
特征对齐与融合
传统特征与深度特征融合 · 多尺度特征对齐 · 注意力融合模块
特征对齐融合
21
可微分ISP
将传统ISP参数化为可学习层 · 梯度回传 · 端到端联合优化
ISP可微分
22
联合优化策略
多任务学习 · 渐进式训练 · 对抗训练
联合优化策略多任务学习
23
实时性优化
算子融合 · 内存优化 · 流水线并行
实时性优化算子融合
24
移动端部署实战
手机ISP Pipeline · 骁龙/天玑平台适配 · NPU/DSP调用
移动端部署实战ISP
25
安防与监控场景
低光照增强 · 宽动态处理 · 运动模糊消除
安防监控场景
26
自动驾驶ISP
高动态范围 · LED闪烁抑制 · 多传感器同步
ISP自动驾驶
27
医疗影像ISP
内窥镜图像增强 · 病理切片色彩校正 · 低剂量去噪
ISP医疗影像
28
评测指标与调优
PSNR · SSIM · LPIPS
评测指标调优
29
前沿趋势与挑战
Transformer在ISP中的应… · 扩散模型 · 神经渲染
前沿趋势挑战
30
综合项目实战
从需求分析到部署全流程 · 项目架构设计 · 代码组织
综合项目实战从需求分析到部署…