嵌入式显微镜图像增强算法移植实战 · 课程目录

01

课程导论与硬件平台概览

嵌入式显微镜系统组成、图像增强的意义、ARM Cortex/RISC-V/NPU对比

02

开发环境搭建

交叉编译工具链、OpenCV for Embedded、CMake、板卡连接与文件传输

03

图像基础与色彩空间

RGB/灰度/HSV/YUV转换原理，嵌入式高效实现

04

直方图均衡化

原理推导、全局均衡化、低算力MCU优化技巧

05

自适应直方图均衡化 (CLAHE)

算法原理、限制对比度、分块处理策略

06

高斯滤波与中值滤波

去噪原理、卷积核优化、定点化加速

07

边缘保持滤波原理、嵌入式近似加速算法

08

拉普拉斯、Sobel、Unsharp Masking嵌入式实现

09

形态学操作

腐蚀、膨胀、开闭运算在显微图像预处理中的应用

10

单尺度SSR、多尺度MSR原理与简化移植

11

暗通道先验去雾

算法原理、导向滤波优化、显微图像去模糊

12

Gamma校正与对比度拉伸

查表法加速、自适应Gamma参数计算

13

图像金字塔

高斯/拉普拉斯金字塔在多尺度增强中的应用

14

FFT嵌入式实现难点、DCT替代方案

15

深度学习模型轻量化

模型剪枝、量化(INT8/FP16)、知识蒸馏基础

16

TinyML与CMSIS-NN

ARM Cortex-M神经网络推理、算子优化

17

NPU加速基础

硬件抽象层(HAL)开发、模型编译与部署

18

图像预处理流水线设计

从Sensor RAW到增强图像的完整pipeline

19

DMA传输、双缓冲机制、内存池管理

20

实时性优化

耗时分析、Profiling、多线程与SIMD指令集

21

色彩校正与白平衡

灰度世界法、完美反射法嵌入式实现

22

超分辨率重建

双线性/双三次插值、轻量级SRCNN移植

23

多焦点融合、HDR融合在显微成像中的应用

24

自动对焦算法

清晰度评价(Tenengrad/Laplacian)、爬山搜索

25

FAST/ORB特征点、单应性矩阵、嵌入式优化

26

传感器驱动与数据采集

MIPI CSI配置、RAW图预处理(Bayer插值)

27

显示与输出

LCD驱动、HDMI输出、图像缩放与格式转换

28

系统集成与测试

模块联调、压力测试、功耗优化

29

案例分析一：STM32细胞计数仪

基于STM32的细胞计数仪图像增强

30

案例分析二：瑞萨RZ/V工业检测

瑞萨RZ/V工业检测显微镜实时增强系统