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图像预处理加速与光照不均补偿

共计 30 章节
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01
课程导论
图像预处理的重要性 · 光照不均的挑战 · 加速技术的必要性
课程导论图像预处理的重要…
02
图像基础回顾
像素与色彩空间 · 图像直方图 · 图像滤波基础
图像基础回顾像素
03
光照不均问题分析
光照模型 · 常见光照不均类型（渐变 · 阴影
光照不均问题分析光照模型
04
经典光照补偿方法（一）
直方图均衡化（HE） · 自适应直方图均衡化（AHE） · 原理与实现
经典光照补偿方法HE
05
经典光照补偿方法（二）
限制对比度自适应直方图均衡化（CLA… · Gamma校正 · 对数变换
经典光照补偿方法CLA
06
基于Retinex理论的方法
单尺度Retinex（SSR） · 多尺度Retinex（MSR） · 带色彩恢复的多尺度Retinex（M…
Retinex基于
07
基于同态滤波的方法
同态滤波原理 · 频域滤波实现 · 参数调优经验
基于同态滤波的方…同态滤波原理
08
基于深度学习的光照补偿
低光照图像增强网络（如LLNet · RetinexNet） · 数据驱动方法的优势
基于深度学习的光…LLNet
09
图像预处理加速概述
为什么需要加速 · 加速的层次（算法 · 指令集
图像预处理加速概…为什么需要加速
10
算法层面的加速
算法复杂度分析 · 近似计算 · 查表法
算法层面的加速算法复杂度分析
11
指令集加速（SIMD）
SSE/AVX指令集介绍 · 在图像处理中的应用 · OpenCV中的SIMD优化
SIMD指令集加速
12
多线程与并行计算
OpenMP多线程加速 · C++线程池 · 任务分解策略
多线程并行计算
13
GPU加速基础
CUDA编程模型入门 · GPU内存层次 · 核函数编写要点
GPU加速基础
14
GPU加速图像处理实战
使用CUDA实现直方图均衡化 · 使用CUDA实现CLAHE
GPU加速图像处理实战
15
OpenCV的加速技巧
UMat与T-API · OpenCV的并行框架 · 编译时优化选项
OpenCV的加速技巧
16
NEON指令集加速（ARM平台）
ARM NEON简介 · 在移动端图像处理中的应用 · 交叉编译注意事项
NEONARM
17
FPGA加速入门
FPGA在图像处理中的优势 · HLS（高层次综合）基础 · 流水线设计思想
FPGA加速入门
18
综合案例（一）
基于CLAHE与多线程的实时视频光照…
综合案例CLAHE
19
综合案例（二）
基于RetinexNet与GPU的批…
综合案例RetinexNet
20
综合案例（三）
在嵌入式设备上部署轻量级光照补偿模型
综合案例嵌入式设备上部署…
21
性能分析与调优工具
Profiling工具（如gprof · nvprof） · 性能瓶颈定位
性能分析调优工具
22
量化与模型压缩
模型量化（INT8/FP16） · 知识蒸馏 · 剪枝技术在光照补偿模型中的应用
量化模型压缩
23
混合精度训练与推理
混合精度原理 · 在光照补偿网络中的实践 · NVIDIA TensorRT加速
混合精度训练推理
24
OpenCL跨平台加速
OpenCL基础 · 在CPU/GPU/FPGA上的统一编… · 与CUDA的对比
OpenCL跨平台加速
25
光照补偿中的图像质量评估
客观指标（PSNR · SSIM · LOE）
光照补偿图像质量评估
26
工业场景实战（一）
安防监控中的夜间图像增强与加速方案
工业场景实战安防监控
27
工业场景实战（二）
自动驾驶中的光照不均补偿与实时性要求
工业场景实战自动驾驶
28
工业场景实战（三）
医疗内窥镜图像的光照校正与加速处理
工业场景实战医疗内窥镜图像的…
29
前沿趋势与展望
事件相机 · 神经辐射场（NeRF）与光照补偿 · 端侧AI芯片的发展
前沿趋势事件相机
30
课程总结与项目实践
知识体系回顾 · 推荐学习路径 · 大作业要求（实现一个完整的光照补偿加…
课程总结项目实践