计算摄影学是一门交叉学科，主要研究如何通过计算机技术增强和扩展传统摄影的成像能力。其核心内容涵盖多个领域，具体包括：
计算机视觉
用于图像和视频的分析、处理与理解，包括目标检测、图像分割、三维重建等任务。
数字信号处理
处理图像和视频中的信号，如滤波、增强、特征提取等，以提升图像质量。
光学设计
通过调整镜头、传感器等硬件参数，优化成像性能，例如实现大光圈、高分辨率等。
图像合成与编辑
去除/替换对象 ：如从照片中剔除人物、改变发型或去除面部特征。
风格迁移 ：将一种艺术风格应用到照片中，例如将长发变为短发。
多图融合 ：合并多张照片生成全景图或修复大场景。
高级成像技术
高动态范围成像（HDR） ：通过组合多张不同曝光照片，生成细节丰富的图像。
低照度成像 ：利用算法提升暗光环境下的图像清晰度。
智能光照 ：根据场景自动调整光照条件，改善图像均匀性。
三维重建与动画
从多张二维图像中重建三维模型，并生成动画效果，应用于游戏、影视等领域。
硬件与软件结合 ：设计新型传感器、镜头，并开发配套的算法进行优化。
应用场景 ：涵盖摄影、医疗影像、工业检测、虚拟现实等，为传统行业提供创新解决方案。
算法创新 ：开发更高效的图像处理算法，提升实时性能。
硬件开发 ：设计可重构相机系统，实现灵活的成像配置。
用户体验 ：研究如何将计算摄影技术融入日常摄影，降低操作门槛。
计算摄影学通过跨学科技术融合，突破传统相机的局限性，主要聚焦图像获取、处理与编辑的创新方法，同时探索硬件与软件的协同优化，旨在为摄影、计算机视觉等领域提供更强大的工具。
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