轻量级相机图像信号处理管道：simple-camera-pipeline

轻量级相机图像信号处理管道：simple-camera-pipeline

项目介绍

simple-camera-pipeline 是一个简单且轻量级的相机图像信号处理器（ISP）管道，使用 MATLAB 和 Python 实现。该管道旨在处理从相机传感器获取的原始图像数据，并将其转换为高质量的 sRGB 图像。项目包含了多个关键的图像处理阶段，如归一化、镜头阴影校正、白平衡、去马赛克、色彩空间转换、伽马校正和全局色调映射。

项目技术分析

技术栈

• 编程语言: MATLAB 和 Python
• 主要依赖库:
  • Python: numpy, scipy, opencv-python, rawpy, exifread, colour-demosaicing

关键技术点

1. 归一化: 将图像数据归一化到特定范围，便于后续处理。
2. 镜头阴影校正: 仅在 Python 实现中，用于校正镜头阴影效应。
3. 白平衡: 调整图像的色彩平衡，使其看起来更自然。
4. 去马赛克: 将拜耳阵列的原始图像数据转换为全彩图像。
5. 色彩空间转换: 支持从 CIE XYZ 到 sRGB 的色彩空间转换。
6. 伽马校正: 调整图像的亮度，使其在显示设备上呈现更自然的视觉效果。
7. 全局色调映射: 调整图像的整体色调，使其在不同光照条件下都能保持良好的视觉效果。

项目及技术应用场景

simple-camera-pipeline 适用于以下场景：

1. 图像处理研究: 研究人员可以使用该管道进行图像处理算法的开发和测试。
2. 相机校准: 相机制造商可以使用该管道进行镜头校准和图像质量优化。
3. 图像去噪竞赛: 参与 NTIRE 2020 和 2019 图像去噪挑战的团队可以使用该管道进行图像预处理。
4. 智能手机图像处理: 智能手机制造商可以使用该管道优化相机图像处理流程，提升图像质量。

项目特点

1. 轻量级: 代码简洁，易于理解和修改，适合快速集成到其他项目中。
2. 跨平台: 支持 MATLAB 和 Python，满足不同开发环境的需求。
3. 模块化设计: 各个处理阶段独立，便于扩展和定制。
4. 开源: 代码完全开源，用户可以自由使用、修改和分发。

如何开始

MATLAB

运行 matlab/demo.m 文件即可开始使用。

Python

运行 python/demo1.py 或 python/demo2.py 文件，并确保安装了 requirements.txt 中的依赖库。

pip install -r python/requirements.txt

参考文献

Abdelhamed, A., Lin, S., & Brown, M. S. (2018). A High-Quality Denoising Dataset for Smartphone Cameras. In 2018 {IEEE}/{CVF} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. {IEEE}. Retrieved from https://doi.org/10.1109%2Fcvpr.2018.00182

---

simple-camera-pipeline 是一个功能强大且易于使用的图像处理管道，无论你是研究人员、开发者还是图像处理爱好者，都能从中受益。快来试试吧！