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AI　ISP混合架构开发入门

共计 30 章节
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01
AI ISP概述
什么是AI ISP · 传统ISP的局限性 · AI ISP的核心优势
AIISP
02
图像传感器基础
CMOS传感器工作原理 · Bayer阵列与RAW数据格式 · 传感器接口协议（MIPI/LVDS）
图像传感器基础CMOS
03
传统ISP Pipeline
ISP基本流程（BLC · LSC · AWB
ISPPipeline
04
深度学习基础回顾
卷积神经网络（CNN）核心概念 · 激活函数与归一化层 · 常用网络结构（ResNet
深度学习基础回顾CNN
05
AI ISP混合架构设计
混合架构总体框架 · 传统模块与AI模块的接口设计 · 数据流与同步机制
AIISP
06
AI去马赛克（Demosaic）
传统Demosaic算法（双线性 · 边缘导向） · 基于CNN的Demosaic网络
AIDemosaic
07
AI降噪（Denoising）
噪声模型与仿真 · 传统降噪（BM3D · NLM）
AIDenoising
08
AI自动白平衡（AWB）
传统AWB算法（灰度世界 · 完美反射） · 基于CNN的色温估计
AIAWB
09
AI自动曝光与对焦（AE/AF）
传统AE/AF算法 · 基于强化学习的AE控制 · AI辅助对焦（深度估计+相位检测）
AIAE/AF
10
AI超分辨率（SR）
传统插值方法（双三次 · Lanczos） · 基于GAN的SR网络
AISR
11
AI高动态范围（HDR）
多帧HDR合成传统方法 · 基于CNN的HDR重建 · 单帧HDR（逆色调映射）
AIHDR
12
AI夜景模式
多帧降噪与融合 · AI亮度增强 · 色彩恢复与饱和度控制
AI夜景模式
13
AI人像美化
人脸检测与关键点定位 · 皮肤美化（磨皮 · 祛痘）
AI人像美化
14
AI视频增强
视频稳像（EIS+AI） · 视频去噪与超分 · 帧率提升（插帧）
AI视频增强
15
模型部署与优化
模型转换（ONNX/TensorRT… · 量化感知训练（QAT） · 算子融合与内存优化
模型部署优化
16
嵌入式AI芯片选型
主流AI芯片对比（高通 · 联发科 · 寒武纪
AI嵌入式
17
ISP硬件加速器设计
ISP Pipeline硬件化 · AI加速器（卷积引擎 · 池化单元）
ISP硬件加速器设计
18
混合架构的软件框架
驱动层设计（V4L2 · Sensor驱动） · 中间件层（ISP Tuning To…
混合架构的软件框…V4L2
19
数据采集与标注
高质量图像数据集构建 · 标注工具（LabelImg · CVAT）
数据采集标注
20
模型训练与调优
训练Pipeline搭建（PyTor… · 损失函数设计（感知损失 · GAN损失）
模型训练调优
21
ISP Tuning实战
黑电平校正（BLC） · 镜头阴影校正（LSC） · 色彩校正矩阵（CCM）
ISPTuning
22
AI模型与ISP联合调优
端到端联合训练 · 传统模块参数可微化 · 梯度回传与联合优化
AIISP
23
实时性优化策略
模型剪枝与通道裁剪 · 知识蒸馏（Teacher-Stude… · INT8/INT4量化
实时性优化策略模型剪枝
24
多摄像头系统
双摄/多摄同步与标定 · 视差计算与深度估计 · 多摄融合（广角+长焦+超广角）
多摄像头系统双摄
25
AI ISP在安防领域的应用
低光照监控 · 运动目标检测与跟踪 · 人脸识别与车牌识别
AIISP
26
AI ISP在手机摄影中的应用
计算摄影（夜景 · 人像 · HDR）
AIISP
27
AI ISP在自动驾驶中的应用
车载摄像头ISP要求 · 多传感器融合（Camera+Lida… · AI去雾与增强
AIISP
28
AI ISP在医疗影像中的应用
内窥镜图像增强 · 病理切片超分辨率 · X光/CT图像去噪
AIISP
29
性能评估与调试
客观指标（PSNR/SSIM/LPI… · 主观评测（MOS · 双盲测试）
性能评估调试
30
未来趋势与挑战
端侧大模型与AI ISP · 神经渲染与NeRF · 事件相机与AI融合
未来趋势挑战