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• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

计算摄影学（Computational Photography）是一门结合了数字图像处理、计算机视觉和光学的交叉学科领域，旨在通过算法增强或扩展传统摄影技术的能力。它利用软件算法来改善图像质量、增加新的功能或者创造全新的成像体验。随着智能手机和其他便携式设备上相机硬件的发展，计算摄影学变得越来越重要。

计算摄影学的主要应用和技术

高动态范围成像（HDR Imaging）

• 通过合并不同曝光水平的多张照片来捕捉更广泛的亮度范围。

全景拼接（Panorama Stitching）

• 将多个重叠的照片自动拼接在一起以创建宽视角甚至360度全景图。

低光增强（Low-light Enhancement）

• 使用多帧降噪或多帧合成技术在极低光照条件下也能拍摄清晰的照片。

景深扩展（Extended Depth of Field）

• 利用图像堆栈技术将聚焦于不同深度的照片组合起来，得到整个场景都清晰的照片。

背景虚化/散景效果（Bokeh Effect）

• 在手机等设备上模拟大光圈镜头产生的浅景深效果，突出主体并模糊背景。

图像稳定（Image Stabilization）

• 包括电子图像稳定（EIS）和光学图像稳定（OIS），用于减少手持拍摄时因手抖造成的模糊。

超分辨率（Super-resolution）

• 通过算法提高图像分辨率，使细节更加丰富。

夜景模式（Night Mode）

• 特别设计用于在夜间或低光环境下拍摄高质量图片，通常包括长时间曝光和AI增强技术。

肖像模式（Portrait Mode）

• 利用深度感应技术和机器学习算法实现对人物的精确边缘检测，并施加适当的模糊效果来模仿专业相机的效果。

计算光学变焦（Computational Zoom）

• 结合数码变焦与软件处理来提供比单纯数码变焦更好的图像质量。

OpenCV 中的相关模块

OpenCV 提供了多种支持计算摄影学的功能，主要集中在 opencv_photo 模块中。例如：

• 去噪：如快照去噪（FastNlMeansDenoising）。
• 图像修复：如 cv::inpaint 函数，可用于去除图像中的划痕或其他不需要的标记。
• HDR 成像：提供了生成和色调映射 HDR 图像的功能。