低光照环境下深度增强采集技术

📚 共计 30 章节

低光照成像基础

人眼视觉与低光环境 · 低光照图像退化模型 · 深度增强技术概述

传感器物理原理

CMOS与CCD传感器 · 量子效率与暗电流 · 噪声模型

曝光控制策略

自动曝光算法 · 多帧融合曝光 · 高动态范围（HDR）成像

图像预处理技术

去马赛克 · 白平衡校正 · 伽马校正 · 直方图均衡化

传统去噪方法

均值/高斯/中值滤波 · 双边滤波 · 非局部均值去噪

频域增强技术

傅里叶变换与频谱分析 · 低通/高通滤波 · 同态滤波

光照-反射模型 · 单/多尺度Retinex · 带色彩恢复的Retinex

暗光增强经典算法

直方图拉伸 · CLAHE · DehazeNet原理

深度学习基础（上）

卷积神经网络结构 · 激活函数 · 池化层 · 全连接层

深度学习基础（下）

损失函数设计 · 优化器选择 · 正则化与Dropout · 批归一化

低光照增强CNN架构

LLNet · LightenNet · MBLLEN网络详解

生成对抗网络（GAN）增强

SRGAN · EnlightenGAN · Zero-DCE架构

注意力机制

通道注意力（SENet）· 空间注意力 · CBAM · Transformer

注意力Transformer

多尺度特征融合

特征金字塔（FPN）· U-Net结构 · 跳跃连接设计

无监督与自监督学习

Zero-shot学习 · 基于物理模型的增强 · Dark Channel Prior

无监督先验

数据集构建

低光-正常光配对数据集（LOL、MIT-Adobe FiveK）· 合成数据生成

PSNR · SSIM · LPIPS · NIQE · BRISQUE · MOS主观评价

模型轻量化

知识蒸馏 · 模型剪枝 · 量化部署 · MobileNet在低光中的应用

实时处理技术

TensorRT加速 · ONNX部署 · FPGA实现方案

多模态融合

RGB与红外融合 · RGB与ToF深度融合 · 事件相机辅助增强

多模态融合

视频低光增强

时序一致性约束 · 光流引导增强 · 3D卷积网络

硬件协同设计

ISP流水线优化 · 传感器驱动调优 · 专用NPU加速

低光目标检测

YOLO在低光下的改进 · 特征增强检测头 · 多任务学习

低光语义分割

DarkSegNet · 域自适应分割 · 弱监督分割方法

分割弱监督

三维重建与深度估计

低光下双目匹配 · 结构光增强 · NeRF在暗光下的应用

移动端部署

Android/iOS集成 · OpenCV与MNN框架 · 功耗优化策略

移动端部署

工业应用案例

安防监控 · 自动驾驶夜间感知 · 手机夜景模式

医学低光成像

内窥镜增强 · X光低剂量增强 · 病理切片暗光校正

医学内窥镜

神经辐射场（NeRF）增强 · 扩散模型（Diffusion）去噪 · 事件相机融合

前沿扩散模型

综合项目实战

从数据采集到模型部署的全流程实现

实战全流程