作者一位在ISP领域摸爬滚打十余年的算法工程师“纸上得来终觉浅绝知此事要躬行。”——这门课的每一行代码都希望你亲自跑一遍。从原理到代码从理论到工程落地本课程共30章系统讲解ISP核心算法——多帧降噪、HDR合成、夜景算法的原理、实现与调优。每章包含原理详解 → 数学公式 → 代码实战 → 工程经验 → 章节练习 课程目录章节主题核心内容第1章课程导论ISP定义与Pipeline、多帧降噪直觉、HDR与夜景算法动机、学习路径第2章图像传感器基础CMOS/CCD工作原理、拜耳阵列、噪声模型、信噪比分析第3章多帧降噪原理时域平均数学推导、√N信噪比提升、帧数选择与权衡第4章运动补偿技术块匹配算法、Lucas-Kanade光流、金字塔光流第5章多帧对齐与融合全局/局部对齐、融合策略、边界处理第6章时域递归滤波IIR滤波器、遗忘因子、场景切换检测、运动自适应权重第7章HDR成像基础动态范围、曝光值EV、响应曲线、辐射度校准第8章多曝光HDR合成Debevec-Malik方法、响应曲线恢复、权重设计第9章HDR对齐与去鬼影MTB对齐、鬼影检测与去除策略第10章HDR色调映射全局/局部算子、Reinhard、双边滤波、显示设备适配第11章实时夜景算法概述场景分类、自适应流水线、实时性约束第12章暗电流与热噪声处理暗帧减法、热像素检测与修复、黑电平校准第13章自适应增益控制AGC/AEC原理、测光策略、多帧曝光策略第14章局部对比度增强CLAHE、Retinex理论、双边滤波、多尺度细节增强第15章色彩恢复与白平衡灰度世界/完美反射体、色温估计、CCM标定第16章去马赛克与降噪联合Bayer插值、边缘感知插值、联合优化框架第17章多帧HDR与降噪联合框架时域-空域-曝光域三维融合、权重设计第18章基于深度学习的多帧降噪PWC-Net、可变形卷积、FastDVDnet、训练数据构造第19章基于深度学习的HDR合成DeepHDR、HDR-GAN、注意力机制融合第20章实时夜景超分辨率SRCNN/EDSR/RCAN、多帧超分、知识蒸馏、INT8量化第21章硬件加速与DSP实现NEON指令集、DMA、定点化、GPU/NPU加速第22章内存与带宽优化行缓存设计、双缓冲/三缓冲、数据流优化第23章系统级流水线设计3A-ISP协同、延迟吞吐优化、多摄协同、功耗管理第24章质量评估指标PSNR/SSIM/MS-SSIM、NIQE/BRISQUE、ΔE、噪声评估第25章调试与调优工具RAW分析、噪声剖面、参数搜索、A/B对比第26章常见问题与避坑指南色偏、鬼影、闪烁、振铃等10大类问题第27章案例实战手持夜景模式完整夜景流水线对齐→降噪→HDR→色调映射第28章案例实战逆光人像HDR人脸感知HDR检测→曝光→融合→肤色保护第29章前沿趋势AI-ISP、端到端学习、多摄融合、事件相机第30章课程总结与项目实践知识体系回顾、核心公式速查、完整ISP实现
高级ISP算法实战课程目录：多帧降噪、HDR与夜景算法
作者一位在ISP领域摸爬滚打十余年的算法工程师“纸上得来终觉浅绝知此事要躬行。”——这门课的每一行代码都希望你亲自跑一遍。从原理到代码从理论到工程落地本课程共30章系统讲解ISP核心算法——多帧降噪、HDR合成、夜景算法的原理、实现与调优。每章包含原理详解 → 数学公式 → 代码实战 → 工程经验 → 章节练习 课程目录章节主题核心内容第1章课程导论ISP定义与Pipeline、多帧降噪直觉、HDR与夜景算法动机、学习路径第2章图像传感器基础CMOS/CCD工作原理、拜耳阵列、噪声模型、信噪比分析第3章多帧降噪原理时域平均数学推导、√N信噪比提升、帧数选择与权衡第4章运动补偿技术块匹配算法、Lucas-Kanade光流、金字塔光流第5章多帧对齐与融合全局/局部对齐、融合策略、边界处理第6章时域递归滤波IIR滤波器、遗忘因子、场景切换检测、运动自适应权重第7章HDR成像基础动态范围、曝光值EV、响应曲线、辐射度校准第8章多曝光HDR合成Debevec-Malik方法、响应曲线恢复、权重设计第9章HDR对齐与去鬼影MTB对齐、鬼影检测与去除策略第10章HDR色调映射全局/局部算子、Reinhard、双边滤波、显示设备适配第11章实时夜景算法概述场景分类、自适应流水线、实时性约束第12章暗电流与热噪声处理暗帧减法、热像素检测与修复、黑电平校准第13章自适应增益控制AGC/AEC原理、测光策略、多帧曝光策略第14章局部对比度增强CLAHE、Retinex理论、双边滤波、多尺度细节增强第15章色彩恢复与白平衡灰度世界/完美反射体、色温估计、CCM标定第16章去马赛克与降噪联合Bayer插值、边缘感知插值、联合优化框架第17章多帧HDR与降噪联合框架时域-空域-曝光域三维融合、权重设计第18章基于深度学习的多帧降噪PWC-Net、可变形卷积、FastDVDnet、训练数据构造第19章基于深度学习的HDR合成DeepHDR、HDR-GAN、注意力机制融合第20章实时夜景超分辨率SRCNN/EDSR/RCAN、多帧超分、知识蒸馏、INT8量化第21章硬件加速与DSP实现NEON指令集、DMA、定点化、GPU/NPU加速第22章内存与带宽优化行缓存设计、双缓冲/三缓冲、数据流优化第23章系统级流水线设计3A-ISP协同、延迟吞吐优化、多摄协同、功耗管理第24章质量评估指标PSNR/SSIM/MS-SSIM、NIQE/BRISQUE、ΔE、噪声评估第25章调试与调优工具RAW分析、噪声剖面、参数搜索、A/B对比第26章常见问题与避坑指南色偏、鬼影、闪烁、振铃等10大类问题第27章案例实战手持夜景模式完整夜景流水线对齐→降噪→HDR→色调映射第28章案例实战逆光人像HDR人脸感知HDR检测→曝光→融合→肤色保护第29章前沿趋势AI-ISP、端到端学习、多摄融合、事件相机第30章课程总结与项目实践知识体系回顾、核心公式速查、完整ISP实现