自動對比度演算法

㈠ ISP演算法高水平介紹（上）

ISP演算法作為影像處理器的核心，其任務是處理相機拍攝的原始信號數據，對圖像質量起著至關重要的作用。它包含一系列復雜的圖像演算法處理模塊，涉及多個關鍵環節：

• 扣除暗電流以減少底雜訊


• 線性化解決數據非線性問題


• shading處理鏡頭影響的亮度和色彩變化，優先開發


• 去除壞點和雜訊，尤其雜訊處理，優先開發


• demosaic，將RAW數據轉換為RGB


• 3A功能，包括自動白平衡、自動對焦和自動曝光


• gamma調整對比度，優先開發


• 銳化處理以優化清晰度


• 色彩空間轉換適應不同處理需求


• 可選的顏色和膚色增強

信號輸出方式有YUV、RGB、RAW DATA和JPEG，每種都有其優缺點，比如YUV適合對數據速率有要求的場景，而RAW提供更豐富的原始信息。

ISP演算法的處理流程包括去噪，如採用雙邊濾波器保護邊緣；以及顏色插值（Demosaic），通過插值演算法恢復真實顏色。此外，自動對焦（AF）、自動曝光（AE）和自動白平衡（AWB）也都是ISP的重要功能，如曝光表用於控制曝光，白平衡則確保色彩的准確性。

在去噪方面，空域演算法如均值濾波和雙邊濾波是常用方法，而變換域演算法如DCT變換和Wavelet提供了其他解決方案。通過結合多種演算法，如BM3D，可以提高去噪效果。

了解ISP演算法的這些細節，有助於我們更好地理解相機圖像處理背後的復雜技術，以及如何優化圖像質量。後續章節將進一步深入探討這些演算法的實現和優化策略。