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ISP Pipeline

1. RAW域处理

1.1 BLC(黑电平校正 Black Level Correction)

  • 产生原因

  • 传感器器件会产生暗电流,导致输出不是绝对0,影响真实电平值。

  • 模拟信号转换成数字信号时存在精度问题,无法区分很小的电平值。
  • 作用

  • 去除图像黑电平偏移,使RAW数据线性化,方便后续处理。

  • 实现方法

  • 固定值扣除法:对每个通道减去一个固定值(均值或中值)。

  • 可选对Gr、Gb通道归一化处理。

1.2 LSC(镜头阴影校正 Lens Shading Correction)

  • 产生原因

  • 镜头光学折射不均匀,造成四角偏暗等阴影效应。

  • 实现方法

  • 网格法:将图像划分为固定大小的网格,计算每个网格的增益,利用插值计算每个像素的增益并补偿。

1.3 DPC(动态坏点校正 Defective Pixel Correction)

  • 产生原因

  • 制造工艺缺陷导致某些像素异常,如全黑环境下的白点或高亮环境下的黑点。

  • 实现方法

  • 通过算法检测坏点,基于周围正常像素插值滤波修正坏点。

1.4 AWB(自动白平衡 Automatic White Balance)

  • 产生原因

  • 传感器对不同光源无颜色恒常性,导致图像色偏。

  • 常用算法

  • 灰度世界法

    • 假设图像RGB三通道均值相等,通过计算R、G、B均值得到增益值,调整各通道。
    • 完美反射法(白点法)

    • 选取图像中亮度最高的像素作为白点,计算各通道增益进行校正。

    • 统计法、基于机器学习的AWB(可选)

1.5 BNR(Bayer降噪 Bayer Noise Reduction)

  • 产生原因

  • 传感器受温度、暗光、传输等影响产生噪声,且ISP处理可能放大噪声。

  • 作用

  • 在RAW域去噪比后期YUV域降噪效果更好,因为线性变化小,易处理。

  • 常用算法

  • 空域法:中值滤波、均值滤波、高斯滤波、双边滤波。

  • 频域法:傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)、小波变换。
  • 图像自相似性法:非局部均值(NLM)、BM3D。

1.6 HDR(高动态范围处理)

  • 作用

  • 合成多张不同曝光的RAW图像,扩展图像动态范围。

  • 实现方法

  • 多曝光合成,局部对比度增强等。

1.7 Demosaic(去马赛克)

  • 产生原因

  • 将Bayer RAW图像转成完整的RGB图像。

  • 常用算法

  • 线性插值法:用缺失颜色的邻近像素线性插值。

  • 色比法:假设邻近像素的色比(R/G,B/G)恒定,先插值G通道,再推算缺失通道。
  • 色差法:基于色彩差异进行插值,更准确。
  • 高级方法:基于边缘检测、频域滤波、深度学习的去马赛克算法。

2. RGB域处理

2.1 CCM(色彩校正矩阵 Color Correction Matrix)

  • 产生原因

  • 人眼对不同色彩的响应不同,需对传感器捕获的色彩进行校正。

  • 实现方法

  • 使用3x3矩阵对RGB三通道进行线性变换,调整色彩。

  • 通过拍摄标准色卡进行矩阵标定。

2.2 Gamma校正

  • 产生原因

  • 人眼对亮度感知非线性,而传感器线性响应。

  • 实现方法

  • 使用查找表(LUT)或线性插值实现非线性映射,使图像符合人眼视觉特性。

2.3 CSC(色彩空间转换 Color Space Conversion)

  • 产生原因

  • 视频编码、显示设备等通常使用YUV色彩空间。

  • 实现方法

  • 将RGB转换成YUV(或YCbCr)色彩空间,方便后续压缩与处理。


3. YUV域处理

3.1 YNR(亮度降噪 Luma Noise Reduction)

  • 产生原因

  • 图像亮度通道的噪声影响细节和视觉效果。

  • 常用算法

  • 结合空域滤波和频域滤波,采用自适应滤波、引导滤波等。

3.2 UVNR(色度降噪 Chroma Noise Reduction)

  • 产生原因

  • 虽经过白平衡,RGB三通道仍存在随机色噪,特别在色度分量。

  • 实现方法

  • 利用色度通道特性进行噪声抑制,通常比亮度降噪强度低,避免色彩失真。

3.3 EE(边缘增强 Edge Enhancement)

  • 产生原因

  • 光学系统的低通滤波作用导致图像细节锐度下降。

  • 实现方法

  • 使用Unsharp Mask(USM)提取高频分量,加强边缘明暗反差,提升视觉锐度。

3.4 Warping(去畸变 Distortion Correction)

  • 产生原因

  • 镜头畸变(径向桶形、枕形畸变及切向畸变)导致图像几何失真。

  • 标定方法

  • 收集标定图像(棋盘格等)

  • 获取角点三维坐标与像素坐标
  • 求内外参数及畸变系数(使用最小二乘法、极大似然法优化)
  • 生成畸变矫正映射表
  • 算法

  • 利用畸变模型计算校正坐标,采用双三次插值获得目标像素值。


备注及补充

  • ISP Pipeline具体实现会因厂商不同有所差异。
  • 部分环节可能有多个算法版本,选择需考虑性能与效果平衡。
  • 现代ISP还会包含自动曝光(AE)、自动对焦(AF)、色调映射(Tone Mapping)、锐化、伽马校正后的色彩增强等。
  • 深度学习算法开始被引入ISP后端以提升降噪和去马赛克等效果。