01
自拍不自然的根源
光线、肤色、纹理与算法误区
基础原理
02
色彩空间基础
RGB、HSV、Lab 在肤色处理中的应用
色彩肤色
04
自适应直方图均衡化 (CLAHE)
避免过曝的局部增强
局部CLAHE
05
伽马校正
调整亮度，让自拍更柔和
亮度Gamma
06
白平衡校正
解决偏色问题，还原真实肤色
白平衡肤色
07
双边滤波
磨皮不糊边，保留皮肤纹理
滤波磨皮
08
表面模糊与高斯模糊
不同场景下的选择
模糊对比
09
皮肤检测
基于颜色空间的肤色区域提取
检测肤色
10
皮肤分割
结合边缘与阈值的精准蒙版
分割蒙版
17
高动态范围 (HDR) 效果
保留亮部和暗部细节
HDR动态
18
频域滤波
用傅里叶变换分离纹理与光照
频域傅里叶
19
皮肤纹理合成
修复瑕疵，保持真实感
纹理修复
20
基于深度学习的肤色增强
轻量级CNN模型
深度学习CNN
21
人脸关键点检测
为局部增强提供锚点
关键点人脸
28
实时滤镜引擎
OpenCV + 手机端优化
实时滤镜
29
算法评估
PSNR、SSIM与用户主观评分
评估指标
30
综合实战：自拍增强Pipeline
构建一个完整的自拍增强流程
实战Pipeline