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AI　ISP色彩重建与HDR融合算法解析

共计 30 章节
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01
AI ISP概述
传统ISP的局限 · AI ISP的崛起 · AI ISP的核心优势与挑战
AIISP
02
色彩科学基础
人眼视觉特性 · 色彩空间（RGB · XYZ
色彩科学基础人眼视觉特性
03
深度学习基础（上）
感知机 · 多层感知机 · 激活函数（ReLU
深度学习基础感知机
04
深度学习基础（下）
反向传播 · 梯度下降 · 优化器（SGD
深度学习基础反向传播
05
卷积神经网络（CNN）
卷积操作 · 池化层 · 经典网络（ResNet
CNN卷积神经网络
06
图像降噪（Denoising）
噪声模型（高斯 · 泊松 · 散粒）
Denoising图像降噪
07
图像去马赛克（Demosaicing）
Bayer阵列原理 · 传统插值方法 · AI去马赛克网络设计
Demosaicing图像去马赛克
08
自动白平衡（AWB）
灰度世界 · 完美反射 · 色温估计
AWB自动白平衡
09
色彩重建（Color Reconstruction）
色彩校正矩阵 · 3D LUT · AI色彩映射网络
ColorReconstructi…
10
色彩重建实战
基于UNet的色彩重建 · 损失函数设计（L1 · L2
色彩重建实战UNet
11
HDR成像基础
HDR vs SDR · 多曝光融合 · 色调映射（Tone Mapping）
HDR成像基础
12
传统HDR融合
加权平均 · 拉普拉斯金字塔融合 · 曝光融合算法（Mertens）
HDR传统
13
基于深度学习的HDR融合
端到端HDR网络 · 注意力机制在HDR中的应用 · Ghosting伪影消除
HDR基于深度学习的
14
HDR融合实战
数据集（HDR-Synth · Kalantari） · 网络结构（HDRNet
HDR融合实战
15
AI ISP Pipeline设计
模块化设计 · 端到端设计 · 计算效率与模型压缩
AIISP
16
模型量化与部署
INT8量化 · 知识蒸馏 · TensorRT/NCNN部署
模型量化部署
17
数据增强与合成
ISP数据合成流程 · 噪声注入 · 色彩增强
数据增强合成
18
评估指标
PSNR · SSIM · LPIPS
评估指标PSNR
19
低光增强（Low-Light Enhancement）
Retinex理论 · Zero-DCE · LLNet
Low-LightEnhancement
20
超分辨率（Super Resolution）
SRCNN · ESPCN · EDSR
SuperResolution
21
RAW域处理
RAW数据格式 · 黑电平校正 · 镜头阴影校正
RAW域处理
22
视频ISP
时域滤波 · 3D降噪 · 视频HDR
ISP视频
23
多摄像头融合
双目/多目ISP · 深度估计 · 视差校正
多摄像头融合ISP
24
计算摄影
夜景模式 · 人像模式 · 景深估计
计算摄影夜景模式
25
AI ISP芯片架构
NPU/DSP/ISP异构计算 · 内存带宽优化 · 流水线设计
AIISP
26
开源框架与工具
PyTorch · TensorFlow · OpenCV
开源框架工具
27
数据集与基准
MIT-Adobe FiveK · RAISE · HDR-Synth
数据集基准
28
行业应用
手机摄影 · 安防监控 · 自动驾驶
行业应用手机摄影
29
前沿趋势
NeRF与ISP · 扩散模型在图像重建中的应用 · Transformer在ISP中的应…
前沿趋势NeRF
30
综合实战项目
从RAW到HDR的完整AI ISP… · 模型训练与调优 · 部署与效果展示
综合实战项目RAW