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数字图像增强算法调优与项目落地

共计 30 章节
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01
图像增强概述
什么是图像增强？为什么需要图像增强？… · 医疗 · 自动驾驶）
图像增强概述什么是图像增强？…
02
图像基础与色彩空间
RGB · HSV · YUV
图像基础色彩空间
03
直方图均衡化
原理 · 实现 · 局限性分析
直方图均衡化原理
04
对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）
算法原理 · 参数调优（clip limit · tile size）
CLAHE对比度受限自适应…
05
伽马校正与对数变换
非线性变换原理 · 如何通过调整gamma值改善暗光/过… · 参数选择经验
伽马校正对数变换
06
锐化与去噪
Sobel · Laplacian · USM（非锐化掩膜）的原理与调参
锐化去噪
07
Retinex理论
单尺度Retinex（SSR） · 多尺度Retinex（MSR） · 带色彩恢复的MSR（MSRCR）原理…
Retinex理论
08
暗光增强技术
基于深度学习的暗光增强（如Zero-… · EnlightenGAN）与传统方法… · 模型轻量化思路
暗光增强技术Zero
09
去雾算法
暗通道先验（DCP）原理 · 导向滤波优化 · 参数t0与窗口大小的影响
去雾算法DCP
10
超分辨率重建
SRCNN · ESPCN · EDSR等经典模型原理
超分辨率重建SRCNN
11
图像去噪进阶
BM3D · DnCNN · Noise2Noise原理对比
图像去噪进阶BM3D
12
色彩增强与白平衡
灰度世界 · 完美反射 · 动态阈值算法
色彩增强白平衡
13
图像融合与HDR
多曝光融合 · Mertens融合算法 · 色调映射（Tone Mapping）…
HDR图像融合
14
数据增强在训练中的应用
随机裁剪 · 旋转 · 色彩抖动
数据增强训练
15
图像质量评估指标
PSNR · SSIM · MS-SSIM
图像质量评估指标PSNR
16
OpenCV实战
图像读取 · 显示 · 保存
OpenCV图像读取
17
Python图像处理库
Scikit-image · PIL/Pillow · Albumentations
Python图像处理库
18
深度学习框架选型
PyTorch vs TensorF… · ONNX与TensorRT的模型转换… · 量化感知训练（QAT）简介
深度学习框架选型PyTorch
19
模型训练与调优
学习率调度 · 损失函数设计（L1 · L2
模型训练调优
20
模型部署与推理优化
ONNX Runtime · TensorRT · OpenVINO的配置与性能对比
模型部署推理优化
21
视频增强与实时处理
视频帧间一致性 · 光流法去闪烁 · 多线程/异步流水线设计
视频增强实时处理
22
移动端与边缘端部署
NCNN · MNN · TFLite的模型转换
移动端边缘端部署
23
项目实战
低光照视频增强系统：需求分析 · 算法选型 · Pipeline设计
项目实战低光照视频增强系…
24
项目实战
文档扫描与OCR预处理：倾斜校正 · 光照归一化 · 二值化（Otsu
项目实战OCR
25
项目实战
医疗影像增强 · 肺结节增强 · 血管造影增强
项目实战医疗影像增强
26
项目实战
自动驾驶感知增强：夜间行人检测增强 · 雨雾天气去噪 · 多传感器融合前的图像对齐
项目实战自动驾驶感知增强
27
A/B测试与效果验证
离线评估（数据集）与在线评估（用户反… · 如何设计对比实验与统计显著性检验
A/B测试
28
算法工程化与CI/CD
Docker容器化 · Git LFS管理大模型 · 自动化测试（单元测试
CI/CD算法工程化
29
性能分析与瓶颈定位
Profiling工具（cProfi… · py-spy · NVIDIA Nsight）
性能分析瓶颈定位
30
课程总结与进阶方向
图像增强前沿趋势（NeRF · 扩散模型） · 阅读指南
课程总结进阶方向