DxO PhotoLab的降噪算法基于光学物理模型与机器学习，在保留细节的同时消除噪点。其「动态噪点分类」系统可区分暗部固定噪点与高光随机噪点，并自动匹配ISO阈值（如ISO 3200下仍可保留80%的纹理细节）。新增的「噪点热力图」功能可实时可视化噪点分布，辅助摄影师针对性调整降噪强度。
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DxO PhotoLab的降噪算法基于光学物理模型与机器学习，在保留细节的同时消除噪点。其「动态噪点分类」系统通过傅里叶变换分析噪点频谱，可区分暗部固定噪点（如传感器热噪）与高光随机噪点（如量子噪声），并自动匹配ISO阈值（如ISO 3200下仍可保留80%的纹理细节）。新增的「噪点热力图」功能通过伪彩色可视化噪点分布，辅助摄影师针对性调整降噪强度（如对暗部区域增强降噪，对高光区域保留细节）。
在跨设备兼容性方面，DxO降噪云服务支持将降噪预设同步至移动端APP（如DxO FilmPack），并可通过AI算法适配不同设备的传感器特性（如手机、微单、中画幅）。其「降噪版本控制」确保多人协作中的降噪参数一致性，并可生成历史记录与回滚点。新增的「噪点导出引擎」支持将降噪效果生成为独立图层（PNG/PSD），适配视频剪辑与动态影像降噪需求。
