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原创 《ISP基础算法》专栏文章目录

《ISP基础算法》专栏目录，欢迎各位沟通交流

原创 关于双边滤波的一些理解

关于双边滤波的一些理解双边滤波是一种非线性的保边滤波。那么双边滤波是如何实现保边滤波的呢？1.双边滤波公式解析：我们先从双边滤波的公式入手：双边滤波器之所以能够做到在平滑去噪的同时还能够很好的保存边缘（Edge Preserve），是由于其滤波器的核由两个函数生成：空间域核和值域核（1）空间域核：由像素位置...

原创 关于高斯滤波的一些理解

滤波算法简介 图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。均值滤波使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值，这种方法易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪声；中值滤波计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值，这种方法对噪声不是那么敏感，能够较好的消除椒盐噪声，但是容易导致图像的不连续性。高斯滤...

原创 一种对白点进行多重加权并利用三角剖分插值微调白平衡增益的白平衡矫正算法

本文探讨了数码相机白平衡校正的关键技术。首先通过色温坐标系标定传感器特性，建立标准光源下的色温曲线。其次提出了灰区半径概念，根据亮度环境动态调整可信区域范围。然后引入距离权重和光源权重机制，对色温落点进行加权处理，提高复杂光照下的校正准确性。最后采用三角形面积插值法进行增益调整，使图像色彩更符合人眼主观感受。整个算法通过分块统计、多重加权和动态调整，实现了精准且符合人眼视觉的白平衡校正效果。

原创 对数函数分段定点实现

本文介绍了基于分段线性近似的对数函数log10的定点数实现方法。首先在Python中生成分段点[0,4095]，计算每段的斜率和截距参数，并将浮点参数转换为16位小数精度的定点数。结果显示17段直线在定点数下的参数对比，最大误差不超过0.00001。最后给出了C语言移植方案，包括分段查找、定点数运算实现及参数数组定义。该方法适用于嵌入式系统等资源受限环境，通过定点数运算避免了浮点运算的开销，同时保持了较高的计算精度。

原创 Bosco-and-Mancuso Filter for CFA Image Denoising

在上一篇博文中一种简单的3dnr去噪算法介绍介绍了一种拜耳模式下的去噪算法。这篇博文主要就讲解此方法的流程和实现。 人类的视觉系统，按照“韦伯法则”的描述，在高亮区域的噪声敏感度较小，在黑暗区域的噪声敏感度较大，根据“结构噪声掩膜”的性质，在边缘和突变性较大区域的噪声敏感度较小，在平滑区域的噪声敏感度较大。因此，在阀值设置的时候，对应于边缘和突变性较大的区域，视觉分辨率较高，噪声敏感度较小，相应的设置较高的阀值，相反，对应于平滑的区域，视觉分辨率较低，噪声敏感度较大，相应的设置较低的阀值。一、

原创 基于人眼视觉特性的相关图像增强基础知识介绍

本文探讨了两种灰度级动态范围优化方法。传统方法包括线性调整和直方图均衡化，但存在对比度提升不均、未考虑人眼感知特性等问题。基于视觉特性的方法引入了临界可见偏差(JND)概念，将灰度范围划分为三个感知区(弱/强/次强)，根据人眼对不同亮度背景的敏感度差异进行动态范围分配。实验表明，中等亮度区域(90-160灰度级)人眼感知最强，而极暗或极亮区域感知较弱。通过将直方图信息合理分配到对应感知区，并适度调节灰度差异，可有效提升图像视觉效果。该方法相比传统技术更符合人眼视觉特性，为图像增强提供了量化依据。

原创 一种简单的3dnr去噪算法介绍

本文提出了一种基于时空特性的视频去噪算法。针对视频中可能存在的物体运动和噪声干扰，算法通过计算相邻帧5×5区域内的绝对差值(SAD)来判断运动情况：当SAD大于阈值时，认为存在明显运动，主要采用空间域去噪；否则结合前后帧信息处理。同时引入光强校正机制，避免光照变化对运动判断的干扰。对于噪声点的判定，通过计算区域像素离散度来确定，并采用邻域均值法进行修正。实验表明该算法能有效消除视频噪声，避免抖动和叠影现象，在保证实时性的同时获得良好的视觉效果。

原创 对数函数分段线性实现

本文介绍了对数函数log10(x)在0-4095范围内的硬件实现方法，重点展示了基于线性分段拟合的代码实现。通过选取关键分段点（如2的幂次方点），采用线性插值方法进行逼近，并详细分析了各分段的拟合误差（最大误差0.0259，平均误差0.0172）。结果显示在低x值区域（0-7）采用密集定点查找可获得较小误差，而高x值区域因函数变化趋缓仍保持良好拟合。文章还提供了误差分布图和区间参数表格，为后续将浮点参数转换为定点数在嵌入式系统中实现奠定了基础。该方法在保证精度的同时实现了高效计算。

转载 大面积纯色背景下，awb 偏色要如何调试？

本文针对自动白平衡（AWB）算法在大面积纯色背景下出现的偏色问题，通过三个典型场景进行分析和调试：1）室外阳光下天蓝色衣服导致白墙偏黄，通过调整6500K和9000K色温权重解决；2）阴天绿植场景偏蓝紫，通过缩小灰区范围排除干扰；3）室内橙色毛衣导致白墙偏蓝，采用预设5000K色温值优化。文章强调需结合具体场景分析色温判定和灰区分布，针对性地调整AWB参数，在保证算法通用性的同时解决特定场景偏色问题。

转载 【AE 基本原理总结

本文介绍了自动曝光（AE）的原理与实现。AE通过调节ISO、光圈和曝光时间使图像达到目标亮度，与最终亮度控制不同。AE系统由统计模块（硬件）和算法模块组成，利用直方图和区域统计信息计算曝光参数。18%中性灰被作为曝光标准，因其符合人眼对数压缩特性。文章分析了均值法和直方图均衡法的优缺点，并阐述了AE工作流程：通过循环调整曝光参数使图像亮度收敛至目标范围。最后解释了曝光参数选择原则和光度学基本概念（光通量、光强、亮度、照度）。

转载 AE （2）_tuning时AE的一些策略

同一行上的每个pixel的曝光开始点和曝光的时间都是一模一样的，所以同一行的所有点所接受到的能量是一样的，而在不同行之间虽然曝光时间都是一样的，但是曝光的开始点是不同的，所以不同行之间所接受到的能量是不一定相同的。第二是提高出现拖影环境时产品的帧率，虽然之前使人眼感知不到画质卡顿的最小帧率在15帧，但现在手机端多数最小帧率已设为20帧，高端的手机设置在30帧。---------------有时候需要check sensor的线性度，但成熟的大厂sensor一般不会出现问题--------------

原创 色彩（4）AWB 统计

本文介绍了自动白平衡(AWB)算法的实现过程。首先需要将画面分块统计RGB均值，并将统计点映射到白点坐标系。然后筛选有效白点，通过判断统计点是否落在预设色温区域来决定采用何种白平衡策略。对于异常情况如全屏纯色场景，提出了预设色温、时间预测器、自定义白点特区等解决方案。文章还讨论了不同光源色温区域的界定方法，以及如何处理多数统计点不在标准灰区的情况，为AWB算法的优化提供了多种思路。

转载 色彩 （3）AWB问题

本文介绍了自动白平衡(AWB)算法的关键技术要点，包括灰区设置、光源概率调节、特殊需求处理等。灰区设置通过色温曲线和椭圆区域定义白色物体范围；光源概率调节可优化AWB跳变问题；特殊需求如暖光源保留黄调可通过增益调整实现。文章还分析了混合光源、误导颜色、大面积单色等特殊场景的处理方法，指出当前混合光源仍无完美解决方案，而极端场景可通过添加额外色温框解决。整体展现了AWB算法在不同光照条件下的优化策略和实践经验。

原创 对数函数的硬件实现

原创 海思白平衡映射表的妙用

摘要：SpecAwb算法通过色温转换表调节白平衡色彩倾向，支持3组可独立启用的转换表，根据图像BV值选择或插值处理。色温转换表可调整图像冷暖色调倾向，需导出至sensor库头文件使用。该功能可解决硬件差异导致的白平衡不一致问题，通过建立标准设备的光源色温-增益映射关系，并基于R/G、B/G比值差异调整其他设备的色温映射关系，从而统一不同设备的白平衡表现。

原创 根据PLineTable曝光表逆向推导MTK自动曝光中曝光表生成原理(二)

本文探讨了MTK自动曝光系统中曝光表条目的确定方法。通过分析APEX系统曝光公式，指出曝光表大小取决于最大和最小亮度值(BV)，并举例验证了计算方法的正确性。同时研究了MiniISOgain值的计算方法，提出通过曝光表中SV值最接近5时的增益值来推导MiniISOgain，并给出了具体计算公式。实验数据表明计算结果与曝光表头文件数值误差仅为1，验证了方法的有效性。这些研究为理解MTK自动曝光系统的参数设置提供了理论依据。

原创 基于APEX系统自动曝光数学原理

本文介绍了APEX（加法系统）曝光参数系统及其在自动曝光控制中的应用。APEX系统通过将光圈、快门等参数转换为以2为底的指数形式，便于直观计算。自动曝光过程包括测光（TTL测光三种模式）、场景分析（查表法和迭代法）和曝光校正三个步骤。重点阐述了基于APEX系统的查表法实现，通过建立亮度值与曝光参数（光圈、快门、增益）的对应表格（EV5-EV17范围），实现快速曝光估计。系统采用TTL测光，需预先建立亮度Y与EV值的映射表来完成曝光补偿。

转载 芯片设计-lut表与线性插值

LUT表在图像处理中用于实现复杂映射曲线，通过存储关键采样点并线性插值来平衡资源与精度。均匀采样时，若采样区间为2的幂次，可简化硬件实现，避免除法器；非均匀采样则需分段处理，段落内保持均匀采样。优化方法包括使用移位替代除法、设置倒数寄存器等，以降低计算复杂度。LUT表设计需权衡存储深度与计算资源，通常优先选择2的幂次采样区间或分段均匀采样方案。

原创 书籍推荐《前方高能：硬核青年“开挂”手册》一HeyMatt

第二，别人为你提供的服务受限于他们的认知和能力，所以你可能陷入匮乏的状态。你的学识、你的认知、你的产品，如何更好地为陌生人群提供价值？只有做出这样的思考，你的生活才会过得越来越有奔头，这个社会才会越来越珍惜你。也是从那一晚开始，我逐渐转变了心态，即从被别人服务的心态转变成如何创造出价值来服务好更多的人的心态。听到这里，我的大脑晕晕的，但又有种恍然大悟的感觉。“父母服务你，学校服务你，你的专业服务你，教授服务你。长此以往，你把自己定位成被服务的对象，也正因为如此，你失去了很大一部分的主动性。

原创 ISP Pipeline中亮度调整模块中的色彩恢复原理

摘要：图像增强中常用HSI等色彩空间分离亮度与色度信息以避免颜色失真。通过保持色调和饱和度不变，仅调整亮度分量（I），并利用RGB与I的线性关系进行转换，可避免复杂的三角函数运算，实现硬件友好的色彩恢复。该方法确保亮度调整前后色调和饱和度不变，有效防止色彩失真。

原创 最小实践起始时间

产品开发有一个MVP（Minimum Viable Product）的方法！也就是你要尽快做出第一个MVP（Minimum Viable Product，最小可行产品），先把最核心的部分做出来，然后不断地迭代优化，小范围试错。 学习的过程中，我觉得也有一个类似的概念“最小实践起始时间”（自己定义的！）。即从学习新知识到开始实践的最小时间。你不必花费很多时间完全把所需要的知识都一次性学会，你只需要把这个新知识的基本框架学会，掌握恰到好处可以开始的基础知识开始，然后通过操作来学习，同时也通过自我

原创 “横看成岭侧成峰，远近高低各不同“,由Novatek（联咏）白平衡色温坐标系联想到的数据分析思考

联咏的白平衡色温坐标系利用多维数据（包括B/GR/G和R-B、R+B等）进行精确分析，将白点视为待处理数据，展示了数据分析中维度的重要性。维度越高，数据描述越精确，但计算成本也越高。从高维到低维的投影会丢失信息，影响数据区分度。《平面国》一书生动阐释了维度概念，既是科普读物又是科幻小说，尤其对不同维度的描述精彩纷呈，值得一读。文章强调在具体应用中需权衡维度选择，并非越多越好。

原创 书籍推荐:《重来：更为简单有效的商业思维》一贾森.弗里德

圆珠笔太完美了，分辨率太高了，会让你不自觉地去关注那些还不需要关注的东西，比如如何美化底纹、是用虚线还是用实线，等等，结果让你把注意力放在次要的事情上了。你也应该用同样的方式来处理你的想法。细节会导致差异，但过早纠结于细节则会引来异议、多如牛毛的会议以及延期。你会迷失在不重要的环节中，浪费时间去做一些迟早要变的决定。因此，请忽略细节——至少是在一段时间内。先把基础打牢，再去操心其他的事情。建筑师们从来不会过早去操心浴室要铺什么样的瓷砖、厨房要安装什么牌子的洗碗机，这都是在平面图确定了以后才需要考虑的事。

原创 色温坐标系的选择R/G-B/G还是G/R-G/B？之二

本文通过实验对比分析了R/G-B/G和G/R-G/B两种色温坐标系的差异。测试数据显示：R/G-B/G坐标系中，不同增益下的白点中心位置较稳定，边界变化幅度较小；而G/R-G/B坐标系的白点位置会随增益变化明显，低色温时纵坐标变化大，高色温时横坐标变化大。放大系数测试表明，B/G-R/G坐标系需要至少256倍放大才能有效区分白点，而G/R-G/B坐标系64倍即可。此外，R/G-B/G坐标系的白点分布更适合圆形框定，G/R-G/B则适合矩形框定。综合来看，两种坐标系各有特点，需根据实际应用场景选择合适的坐标系

原创 书籍推荐《把自己产品化-踏上发现 真我的英雄之旅》一溜达

你要尽快做出第一个MVP（Minimum Viable Product，最小可行产品），先把最核心的部分做出来，然后不断地优化，小范围试错。踏上把自己产品化之旅，你会经历一个先做加法，再做减法，最后做乘法的过程：进行大量测试，然后做减法，找出真正值得做的事，进而加大资源投入，也就是做乘法。过程是这样的：先有一个大致的方向，然后进行测试、踩坑、复盘、迭代、优化，继续进行测试、踩坑、复盘、迭代、优化……要不断做某时某刻最好的自己。最好的你并不一定是世界第一的你，而是当时最好的你，现实中能做到的最好的你。

原创 关于Novatek B/G-R/G白平衡色温坐标系再探究

本文介绍了判断点在斜截式直线方程和双曲线方程位置关系的数学方法，并探讨了色温坐标系构建技术。对于直线方程y=kx+b，通过计算Δ=y0-(kx0+b)的符号结合斜率方向判断点位于直线的左右侧；对于双曲线xy=k，通过Δ=x0y0-k的符号及所在象限判断上下位置。在色温坐标系应用中，分析了Novatek公司采用直线和双曲线交集确定白点区域的方法，说明可通过矩形、圆形或多边形等约束条件框定目标点。文章详细推导了斜率±1的特殊直线方程，展示了如何通过平行四边形边界和双曲线范围精确筛选色温白点，为图像处理中的白平衡

原创 书籍推荐：《精进：如何成为一个厉害的人》一采铜

比如写作：放弃挣扎，直接开始写。哪怕就写一个字、一个词或者一个句子，哪怕写得很糟糕、看似胡言乱语都没有关系。因为只要有了第一步，就会有第二步、第三步……至于写得好不好这事可以另说，因为不管写得多差，你写了以后还能改嘛，改一点就会好一点。除非行动开始，问题并不会自行解决。担忧、恐惧和侥幸只是拖延行动的路障，要知道，为不做某事找一个像样的借口实在是太容易了，可我们不能总是找洞口躲起来啊。一件看上去繁难的事，只要开始做了，就会变得越来越容易。纵使一件事情真的难上加难，你就迈出一步试试，又有何难。

原创 关于联咏(Novatek )白平衡色温坐标系探究

本文分析了Novatek白平衡色温坐标系的设计原理及其几何表达。坐标系以归一化的R/G和B/G为坐标轴，通过线性与非线性约束精确界定白点候选区：R+B对应斜率为-1的直线族（y+x=k），R-B对应斜率为1的直线族（y-x=k），R×B对应双曲线族（xy=k），R/B对应过原点的直线族（y=kx）。坐标系通过参数阈值（如亮度Y、R±B截距、R/G/B/G范围等）构建平行四边形约束区域，其中所有参数均需乘以128的放大系数。这种多约束设计比传统仅用R/G、B/G的方法更精准，且便于通过计算几何判断新增光源是否

原创 图像处理专业书籍以及网络资源总结

一句话概述：这三本书由浅入深，介绍了图像处理中的基础理论、核心算法以及高级图像处理算法。一句话概述：本书全面地介绍了计算摄影学中各种技术的基础知识，清晰地阐明了各基础知识的原理，以及目前最先进的技术成果，并对计算摄影学的未来进行了分析。一句话概述：本书主要描述了一些基础图像特征提取理论基础以及相应的算法和应用，相关算法具有伪代码可供参考，帮助更好的理解对应的算法逻辑。一句话概述：非常底层非常基础的图像处理概念、算法解析，从数学角度阐述相关图像处理的算法，需要拥有一定的数学基础才能很好的理解书中内容。

原创 ＜＜十年顶一生＞＞读书摘录

原创 根据PLineTable曝光表逆向推导MTK自动曝光中曝光表生成原理(一)

本文分析了多款手机传感器（如gc2235、imx111等）的曝光表文件，探讨了曝光表生成的共性原理。研究采用指数函数拟合方法，发现各传感器曝光量呈7.18%的指数增长规律（约1.0718倍），对应对数域0.1的步进调整。这一增长特性与亮度值(BV)的0.1步进调整相匹配，揭示了曝光表设计中曝光时间、增益分配遵循对数域线性增长的底层逻辑，符合人眼对亮度非线性感知的特性。通过Python数据分析验证了曝光量在对数域与BV的同步对应关系。

转载 camera tuning展锐平台之曝光表的修改方法

本文介绍了展锐平台相机调优中曝光表MaxGain参数的修改方法。因原有MaxGain步长过大导致噪点抑制困难，作者将其调整为一倍Gain递增以提高精度

转载 找了很久的AE PLine Table（助于理解AE）

本文分享了几张AEPLineTable图片（包括imx135等模组示例），帮助理解AE（自动曝光）原理。

转载 MT6757_MT6763_AE_Basic_Tuning_Flow

MTK平台MT6757/MT6763芯片的AE（自动曝光）基础调试流程包含设备规范介绍和调试界面功能说明。主要调试界面分为ModeMenu（传感器模式选择）、AETable（场景映射表）、AEScene（AE场景列表）等模块，支持从CSV文件导入/导出P-line表数据。操作步骤包括：选择传感器模式→更新场景映射→修改曝光参数→实时更新P-line图表。该流程提供了完整的AE参数配置方案，适用于联发科芯片的相机调试工作。

原创 MTK APEX测光系统中各变量具体的计算方式探究

本文解析了MTK曝光表的计算逻辑，通过APEX系统公式AV+TV=BV+SV推导曝光参数。具体示例展示了在固定光圈f/2.8和ISO100时，环境亮度(BV)从9降到3时，曝光时间需从1/2048s调整到1/30s；而在固定光圈和1/30s曝光时，BV从3降至-1则需将ISO从100提升至1600。文章还探讨了非整数BV值（如2.15）的处理策略，提出通过查找曝光表邻近值或插值法获取合理曝光参数，同时需兼顾抗频闪需求。所有计算均基于K=0.32的传感器常数，验证了理论值与实际参数的吻合性。

原创 关于联咏(Novatek )自动曝光中Lv值的计算方式实现猜想

摘要：文章探讨了MTKAPEX系统中AV值的计算方法，针对手机镜头固定光圈的特点，推测联咏可能采用F1/8作为标准光圈值来计算AV。通过最小二乘法计算得出SV系数K=0.31713，与MTK官方值0.32接近。最后对比了不同光照条件下的APEX理论值与实测值，误差约0.5%，验证了计算方法的可靠性。研究为安防领域模组适配不同光圈镜头提供了参考方案。

转载 MTK NS机制如何调试?

摘要：本文探讨了夜景算法NS机制的综合实现方案。该机制融合了三种核心功能：暗部细节保留(ABL)、亮度提升(HS)和高光抑制(AOE)。算法通过BV值和CDF概率计算夜景可能性，并根据不同场景需求采用三种目标值：NS_Normal_Target用于抑制高光，NS_BrightTone_Target提升亮区亮度，NS_LOWBND_Target提亮暗部。特别处理了天空区域的亮度控制，通过FlatProb和SKY_Prob调整阈值。最终目标值取三者最大值，确保在各种夜景条件下都能获得最佳曝光效果。

转载 MTK AE Histogram Stretch学习理解

本文介绍了图像处理中Histogram Stretch（HS）技术的实现原理及其在不同平台（6765和6873）的应用差异。HS通过调整增益值改变整体亮度，6765平台主要处理高亮区域，而6873平台将HS分为暗、中、亮三个区域分别计算目标亮度。文章详细解析了EVdiff、BVRatio等参数的计算方法，以及AOE（过曝抑制）和COE（中心过曝抑制）机制的工作原理。此外，还介绍了天空检测机制和绿色压抑机制的具体实现，包括参数设置和计算公式。这些机制通过查表和插值等方式动态调整亮度，以适应不同场景需求。

原创 一种白平衡增益计算中白点权重计算简易实现方式

一种白平衡白点距离权重简易实现方式