图像处理的基本分类

图像去噪、修复、视频超分辨率、滤镜、后聚集、增强，Demosaic，HDR，NR、SR、分割、识别等图像增强相关算法。

图像去噪：去除图像中的噪声（如随机像素值变化），以提高图像质量。

图像修复：恢复受损或缺失的部分，使图像看起来完整且自然。

视频超分辨率：将低分辨率视频转换为高分辨率视频，以提高清晰度和细节水平。

滤镜：对图像进行各种视觉效果处理，例如色彩校正、模糊、锐化等。

后聚焦：模拟相机重新对焦的效果，允许用户选择图像中的焦点区域。

增强：改善图像的整体外观，使其更具吸引力或更容易阅读。

Demosaicing：用于从单色传感器数据生成全彩色图像的过程。

HDR（高动态范围）：合并多个曝光图像以创建包含宽广亮度范围的单一图像。

NR（噪声减少）：降低图像中的噪声，以获得更平滑的结果。

SR（超级分辨率）：提高图像分辨率，增加细节和清晰度。

分割：将图像分割成不同的对象或区域，以便于分析或编辑。

识别：自动检测和识别图像中的物体、人物或其他特征。