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高光压缩下的细节保护与去噪策略

共计 30 章节
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01
高光压缩基础
什么是高光压缩？为什么需要高光压缩？…
高光压缩基础什么是高光压缩？…
02
高光压缩的挑战
细节丢失 · 噪声放大 · 颜色偏移
高光压缩的挑战细节丢失
03
全局色调映射
线性映射 · 对数映射 · 伽马校正的原理与局限
全局色调映射线性映射
04
局部色调映射
基于引导滤波的局部映射 · 基于双边滤波的局部映射
局部色调映射基于引导滤波的局…
05
自适应高光压缩
基于图像统计的自适应参数调整策略
自适应高光压缩基于图像统计的自…
06
细节保护基础
图像金字塔分解（拉普拉斯金字塔 · 高斯金字塔）
细节保护基础图像金字塔分解
07
细节层与基础层分离
利用双边滤波分离细节与基础层
细节层基础层分离
08
细节增强与保护
在压缩高光时如何保留细节层信息
细节增强保护
09
基于梯度的细节保护
利用梯度域操作保护边缘与纹理
基于梯度的细节保…利用梯度域操作保…
10
多尺度细节保护
在不同尺度上分别处理细节与基础层
多尺度细节保护不同尺度上分别处…
11
噪声模型
高斯噪声 · 泊松噪声 · 椒盐噪声在HDR图像中的表现
噪声模型高斯噪声
12
噪声估计
基于块匹配的噪声方差估计 · 基于小波的噪声估计
噪声估计基于块匹配的噪声…
13
空间域去噪
均值滤波 · 高斯滤波 · 中值滤波的适用场景
空间域去噪均值滤波
14
变换域去噪
小波阈值去噪 · DCT域去噪
变换域去噪小波阈值去噪
15
非局部均值去噪
NLM算法原理及其在高光压缩中的应用
非局部均值去噪NLM
16
双边滤波去噪
双边滤波在去噪与边缘保持中的平衡
双边滤波去噪双边滤波
17
引导滤波去噪
引导滤波作为快速边缘保持去噪工具
引导滤波去噪引导滤波作为快速…
18
深度学习去噪
简单CNN去噪网络（如DnCNN）的…
深度学习去噪CNN
19
噪声与细节的权衡
如何在去噪时避免过度平滑细节
噪声细节的权衡
20
联合去噪与细节保护
在压缩高光的同时进行去噪
联合去噪细节保护
21
色彩空间选择
在RGB · HSV · Lab空间中处理高光与噪声
色彩空间选择RGB
22
亮度通道处理
仅对亮度通道进行高光压缩与去噪
亮度通道处理仅对亮度通道进行…
23
色度通道保护
在压缩高光时避免颜色偏移
色度通道保护压缩高光时避免颜…
24
色调映射中的颜色校正
保持自然色彩的策略
色调映射颜色校正
25
实时处理策略
基于GPU加速的高光压缩与去噪
实时处理策略GPU
26
移动端优化
在低算力设备上的轻量级策略
移动端优化低算力设备上的轻…
27
质量评估指标
PSNR · SSIM · HDR-VDP-2在评估中的应用
质量评估指标PSNR
28
主观评价方法
如何组织用户实验评估图像质量
主观评价方法如何组织用户实验…
29
综合案例
从原始HDR图像到最终显示图像的完整…
综合案例HDR
30
未来趋势
基于神经辐射场的高光压缩 · 端到端学习策略
未来趋势基于神经辐射场的…