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暗部提亮与高光压缩的降噪实战

共计 30 章节
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01
课程导论与工具准备
什么是暗部提亮与高光压缩？为什么需要…
课程导论工具准备
02
图像基础与色彩空间
RGB · HSV · Lab色彩空间详解
图像基础色彩空间
03
直方图分析
什么是直方图？直方图如何反映曝光问题…
直方图分析什么是直方图？直…
04
暗部提亮原理
线性拉伸 vs 非线性映射 · 观察暗部细节变化
暗部提亮原理vs
05
高光压缩原理
高光区域的特点 · 压缩高光动态范围
高光压缩原理高光区域的特点
06
直方图均衡化
全局直方图均衡化（HE）的原理与实现 · 观察效果与噪声放大问题
直方图均衡化HE
07
自适应直方图均衡化
CLAHE（对比度受限自适应直方图均…
自适应直方图均衡…CLAHE
08
噪声模型与分类
高斯噪声 · 椒盐噪声 · 泊松噪声的特点与数学模型。实战
噪声模型分类
09
空域降噪
均值滤波 · 高斯滤波 · 中值滤波的原理与对比。实战
空域降噪均值滤波
10
频域降噪
傅里叶变换基础 · 去除周期性噪声
频域降噪傅里叶变换基础
11
双边滤波
双边滤波的原理（空间域+值域） · sigmaColor · sigmaSpace）调优
双边滤波双边滤波的原理
12
非局部均值去噪
NLM算法的核心思想。实战
非局部均值去噪NLM
13
小波降噪
小波变换简介。阈值去噪（软阈值 · 硬阈值）。实战
小波降噪小波变换简介
14
暗部提亮与噪声的博弈
提亮暗部为何会放大噪声？信噪比（SN…
暗部提亮噪声的博弈
15
高光压缩与细节保留
压缩高光时如何避免细节丢失？色调映射…
高光压缩细节保留
16
综合实战一
暗部提亮降噪流程。流程 · 对比处理前后效果
综合实战一暗部提亮降噪流程
17
综合实战二
高光压缩降噪流程。流程 · 恢复高光细节
综合实战二高光压缩降噪流程
18
综合实战三
全自动曝光校正。思路 · 自动选择提亮或压缩策略
综合实战三全自动曝光校正
19
基于Retinex理论的增强
Retinex理论简介（光照分量与反… · 兼顾提亮与降噪
Retinex基于
20
基于深度学习的降噪入门
DnCNN · FFDNet等经典模型简介。实战
基于深度学习的降…DnCNN
21
基于深度学习的暗光增强入门
Zero-DCE · EnlightenGAN等模型简介
基于深度学习的暗…Zero-DCE
22
视频流的实时处理
视频帧读取与处理。实战 · 实现实时预览
视频流的实时处理视频帧读取
23
性能优化与加速
代码向量化（NumPy）
性能优化加速
24
GUI工具开发
用Tkinter或PyQt搭建简易图… · 高光压缩 · 降噪三大功能
GUI工具开发
25
批量处理与自动化
批量处理文件夹内所有图像。实战 · 一键完成批量图像的增强与降噪
批量处理自动化
26
图像质量评估
主观评估 vs 客观评估。PSNR · SSIM · BRISQUE等指标。实战
图像质量评估vs
27
项目实战一
夜景照片增强工具。需求分析 · 架构设计 · 代码实现。实战
项目实战一夜景照片增强工具
28
项目实战二
逆光人像修复工具。需求分析 · 架构设计 · 代码实现。实战
项目实战二逆光人像修复工具
29
项目实战三
老照片修复与增强。需求分析 · 架构设计 · 代码实现。实战：完成一个老照片去噪
项目实战三老照片修复
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 书籍 · 开源项目）
课程总结进阶方向