智能降噪

问题：暗光与高ISO照片的噪点痛点

当你在暗光环境下拍摄，或使用高ISO（如6400以上）时，照片常出现明显噪点：亮部有杂色斑点，暗部有颗粒感，整体画面显得粗糙。若用常规的高斯或中值滤波降噪，虽能减少噪点，却会模糊照片的边缘（如建筑轮廓、人物发丝）与纹理细节（如布料、皮肤质感），得不偿失。

技能如何工作：自适应降噪流程

这个技能针对上述痛点，通过“精准估噪→自动调参→保边去噪→细节补偿”的流程，实现自适应降噪：

• Laplacian 方差估噪：先用Laplacian算子提取图像高频分量，通过标准差除以4近似噪声水平，自动判断噪点严重程度。
• 自动强度调整：若噪点水平超过8且用户未指定--strength，技能会自动将强度设为min(30, noise * 1.5)，无需手动试错。
• 非局部均值去噪：核心采用OpenCV的fastNlMeansDenoisingColored算法，利用图像全局自相似性（不同区域的相似纹理）去噪，比高斯/中值滤波更能保留细节。
• 可选双边滤波保边：开启--preserve-edges后，在非局部均值去噪基础上追加双边滤波，进一步抑制噪点的同时保留边缘锐利度。
• 轻锐化补偿：降噪后执行1.15/-0.15的反锐化蒙版，轻微恢复因去噪导致的模糊，避免画面发软。

使用流程也很直接：接收待降噪照片，运行脚本时传入input（必填）等参数，最后用present_files展示结果。

适用边界与注意点

• 该技能针对传感器噪点（如高ISO产生的热噪、散粒噪点），无法处理压缩伪影、镜头脏污等非噪点问题。
• 强度参数需匹配噪点程度：轻度噪点（ISO 800以下）用--strength 7，中度（ISO 1600-3200）用12，严重（ISO 6400+）需加--preserve-edges；人像降噪建议始终开启保边，避免皮肤纹理被抹平。
• 输出默认路径为./denoised.jpg，若需保留原始格式或指定路径，需通过-o/--output明确设置。