从一张模糊的照片说起
前几天朋友发来一张拍糊了的风景照，想恢复细节。打开代码开始调参数，高斯去噪、锐化、直方图均衡化一套流程走下来，结果图像边缘出现了明显振铃效应。这种情况其实很常见，问题往往不在于算法本身，而是在调试过程中忽略了几个关键点。
先看原始数据再动手
很多人一上来就写代码跑模型，但图像处理的第一步应该是检查输入数据的质量和格式。比如那张模糊照片，原图其实是10bit的RAW格式，但我默认按8bit读取，导致动态范围被压缩。用OpenCV读图时得留意cv2.imread()是否真能处理当前格式，必要时改用imageio或rawpy库。
分阶段验证输出
不要把所有处理步骤堆在一起再看结果。每加一个操作就保存中间图像，比如做完去噪后先imshow()看一下噪声是否减轻，而不是等到最后发现效果不好再回头排查。可以这样加临时输出：
import cv2
denoised = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imwrite('step1_denoised.jpg', denoised) # 临时保存
参数调整要有依据
调kernel size时别瞎试。3×3还是7×7，得看图像噪声的尺度。可以用傅里叶变换看看频谱分布，高频能量强的可能需要更大窗口。同样，CLAHE算法里的clip limit设成2.0还是4.0，应该根据局部对比度变化来决定，而不是凭感觉。
注意边界效应
做卷积操作时，默认的边界填充方式会影响结果。比如用Sobel算子检测边缘，如果边界用零填充，图像四周边缘可能会出现虚假响应。这时候换成cv2.BORDER_REFLECT更好：
sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3, \
borderType=cv2.BORDER_REFLECT)内存与性能的实际限制
处理4K图像时，一次双三次插值放大就可能让内存翻倍。之前在笔记本上跑批量增强脚本，没控制好缓存，直接触发系统杀进程。建议大图分块处理，或者用numpy的memmap机制。
可视化工具要善用
matplotlib的colorbar能帮你快速判断像素值分布是否合理。比如做HDR融合后，发现大部分区域集中在低亮度段，说明权重函数可能需要调整。也可以用光标实时查看坐标点的RGB值，确认是否有溢出或截断。
版本差异带来的坑
同一个skimage.filters.gaussian()函数，在0.18和0.19版本对multichannel参数的默认处理不一样。本地调试正常，部署到服务器报错，查了半天才发现是环境差异。最好固定依赖版本，或者在代码里明确指定参数。
别忽视人眼感知
PSNR、SSIM这些指标只能参考。有次优化去雾算法，SSIM提高了0.02，但看起来反而更假，因为过度增强了蓝色通道。最终还是得自己盯着屏幕看，找几个人一起评判，毕竟图像是给人看的。