去噪

FNLMD：给定搜索窗口，对搜索窗口中所有像素加权平均更新原像素，权重为平方距离（相似程度）

FNLMD彩色算法cv::fastNIMeansDenoisingColor()

先用cv::fastNIMeansDenoisingColored()将图像转换成LAB颜色空间，再应用FNLMD算法，最后将结果转化为RGB
优点为在颜色方面有三个衰减参数

在RGB表示法中，不太可能将其中任意一个设置为不同的值

Lab是由一个亮度通道（channel）和两个颜色通道组成的。
在Lab颜色空间中，每个颜色用L、a、b三个数字表示，各个分量的含义是这样的：

• L*代表亮度
• a*代表从绿色到红色的分量
• b*代表从蓝色到黄色的分量

Lab是基于人对颜色的感觉来设计的，更具体地说，它是感知均匀（perceptual uniform）的。Perceptual uniform的意思是，如果数字（即前面提到的L、a、b这三个数）变化的幅度一样，那么它给人带来视觉上的变化幅度也差不多。

Lab相较于RGB与CMYK等颜色空间更符合人类视觉，也更容易调整：想要调节亮度（不考虑Helmholtz–Kohlrausch effect，见下注）就调节L通道，想要调节只色彩平衡就分别调a和b。

FNLMD视频图像算法

cv::fastNIMeansDenoisingMulti()和cv::fastNIMeansDenoisingColorMulti()

除了当前帧以外的帧可能包含去噪像素的有用信息（噪声不是恒定的）

直方图均衡化

尝试扩大图像的动态范围以增加对比度

直方图均衡可以拉伸强度范围：将一个分布映射到另一个分布

使用累积分布函数将原始分布重新映射到均匀分布

cv::equaliszeHist()用于对比均衡

写两句?