01
低光照场景概述与挑战
什么是低光照场景、典型应用场景（安防监控、自动驾驶夜间模式、手机夜景拍照）、低光照带来的技术挑战（噪声、动态范围、细节丢失）。
概述挑战
02
图像传感器基础
CMOS vs CCD传感器、像素结构与感光原理、量子效率与信噪比、暗电流与热噪声。
传感器硬件
03
低光照图像噪声分析
光子散粒噪声、读出噪声、固定模式噪声、量化噪声、噪声模型与分布。
噪声模型
04
曝光策略基础
曝光时间、光圈、ISO增益的关系、曝光三角形、长曝光带来的运动模糊问题。
曝光三角形
05
多帧融合技术原理
多帧降噪（MFR）、多帧HDR、帧对齐与配准、运动补偿策略。
多帧融合
06
自动曝光控制（AEC）
目标亮度设定、曝光时间与增益的权衡策略、AE收敛速度与稳定性、闪烁检测与规避。
AEC控制
07
自动白平衡（AWB）在低光照下的挑战
色温估计偏差、低光照下颜色失真、基于灰世界与完美反射的改进方法。
AWB颜色
08
自动对焦（AF）在暗光下的策略
对比度对焦 vs 相位对焦、激光/ToF辅助对焦、对焦搜索策略优化。
AF对焦
09
图像信号处理器（ISP）Pipeline概述
RAW域处理、去马赛克、白平衡、颜色校正、Gamma校正、色调映射。
ISPPipeline
10
数字增益与模拟增益
增益分配策略、模拟增益优势、数字增益引入的噪声放大、最佳增益分配点。
增益噪声
11
去噪算法基础
空间域滤波（高斯、双边、非局部均值）、变换域滤波（小波、BM3D）、时域滤波。
去噪滤波
12
深度学习去噪方法
CNN去噪网络（DnCNN、FFDNet）、Transformer在去噪中的应用、真实噪声数据集训练技巧。
深度学习去噪
13
暗光增强算法
直方图均衡化（HE、CLAHE）、Retinex理论、基于深度学习的暗光增强（Zero-DCE、LLNet）。
增强Retinex
14
动态范围扩展
单帧HDR vs 多帧HDR、局部色调映射、全局色调映射、亮度分区处理。
HDR动态范围
15
色彩恢复与增强
低光照下色彩饱和度下降、自适应色彩增强、颜色恒常性算法。
色彩恢复
16
锐化与细节增强
非锐化掩模（USM）、拉普拉斯增强、基于深度学习的细节重建。
锐化细节
17
运动模糊处理
去模糊算法基础、盲去卷积、基于事件相机的去模糊、防抖系统（OIS/EIS）配合。
去模糊防抖
18
低光照视频处理
时域滤波与递归滤波、3D去噪、帧率与曝光时间的平衡、实时性优化。
视频时域
19
硬件加速方案
GPU（CUDA/OpenCL）、NPU、DSP、ISP硬件模块、Pipeline并行化设计。
硬件加速
20
嵌入式平台优化
ARM Neon优化、内存带宽优化、定点化与量化、功耗与性能平衡。
嵌入式优化
21
调试工具与环境搭建
Imatest、DXO Analyzer、OpenCV调试工具、Log系统设计、实时预览工具。
工具调试
22
客观图像质量评估
PSNR、SSIM、LPIPS、NIQE、PIQE、噪声评估指标。
评估指标
23
主观图像质量评估
用户调研方法、双刺激法、单刺激法、评分标准制定。
主观评估
24
低光照场景数据集
SID（See-in-the-Dark）、MIT Adobe FiveK、DarkFace、真实低光照数据集采集方法。
数据集低光照
25
端到端调试案例1：手机夜景模式
手机夜景模式调试流程、多帧合成参数调优、用户场景覆盖。
案例手机
26
端到端调试案例2：安防摄像头
安防摄像头夜间模式、红外补光配合、运动检测触发策略。
安防红外
27
端到端调试案例3：车载环视
车载环视摄像头低光照调试、LED闪烁抑制、高动态场景处理。
车载环视
28
常见问题与避坑指南
过曝与欠曝平衡、闪烁问题（LED/荧光灯）、鬼影与伪影、颜色偏色问题。
避坑问题
29
前沿技术趋势
事件相机在低光照下的应用、计算摄影新范式、AI ISP、光子计数传感器。
前沿趋势
30
课程总结与项目实战
综合调试项目、性能调优报告撰写、持续学习路径推荐。
总结实战