ISP算法介绍2

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ISP图像调试工程师——3D和2D降噪(熟悉图像预处理和后处理技术)

2D降噪:只在2维空间域上进行降噪处理。基本方法:对一个像素将其与周围像素平均,平均后噪声降低,但缺点是会造成画面模糊,特别是物体边缘部分。因此对这种算法的改进主要是进行边缘检测,边缘部分的像素不用来进行模糊。

3D降噪:增添了时域处理,因此变为3维。和2d降噪的不同在于,2d降噪只考虑一帧图像,而3d降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系,对每个像素进行时域上的平均。例如,假设场景静止,那么连续两帧图像内容没变,他们的差值就是2倍的噪声。通过减少时域上的改变降低噪声。
相比2d降噪,3d降噪效果更好,且不会造成边缘的模糊,但存在的主要问题是:画面不会是完全静止的,如果对不属于同一物体的两个点进行降噪处理会造成错误。因此该方法需要运动估计,其效果好坏也与运动估计相关。而运动估计计算量大,耗时长,是制约3d降噪的主要瓶颈。

 

ISP图像调试工程师——边缘增强(熟悉图像预处理和后处理技术)

http://blog.youkuaiyun.com/u013033431/article/details/50907907

http://dsqiu.iteye.com/blog/1638589

 

概念:

图像增强处理的一种。它是将遥感图像(或影像)相邻像元(或区域)的亮度值(或色调)相差较大的边缘(即影像色调突变或地物类型的边界线)处加以突出强调的技术方法。经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物类型或现象的边界,或线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定。

 

实现方式:

例如利用相关掩膜技术,将原图像(影像)拷制成一张正膜片和一张负膜片,并使两张不同性质的膜片精确重叠,在曝光冲印时,将两张膜片相互错动很小的距离,这样得到一张相应影像有稍许错位“镶边”的图像,其大部分影像正负抵消,而其边缘部分出现一亮线(或暗线),达到从背景中突出影象边界线的显示效果,使图像达到增强。边缘增强还可通过其它方法或计算机处理来实现。

 

ISP图像调试工程师——色彩还原(熟悉图像预处理和后处理技术)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e125dcf0100k8s3.html

 

色彩还原:

https://wenku.baidu.com/view/123fb51a6edb6f1aff001f10.html

 

ISP图像调试工程师——对比度增强(熟悉图像预处理和后处理技术)

经典对比度增强算法:

http://blog.youkuaiyun.com/ebowtang/article/details/38236441

 

ISP图像调试工程师——宽动态增强(熟悉图像预处理和后处理技术)

宽动态范围图像快速增强算法 :

http://www.docin.com/p-1783311889.html

 

ISP图像调试工程师——自动曝光(熟悉3A算法)

基于图像的自动曝光算法研究 :

https://wenku.baidu.com/view/c854fa93fd0a79563c1e72ba.html

 

ISP图像调试工程师——自动对焦(熟悉3A算法)

https://wenku.baidu.com/view/40ec4a14fc4ffe473368ab96.html

 

ISP图像调试工程师——自动白平衡(熟悉3A算法)

http://blog.youkuaiyun.com/wzwxiaozheng/article/details/40586293

 

https://wenku.baidu.com/view/24632048767f5acfa1c7cd7e.html

 

ISP图像调试工程师——tone Mapping(ISP)

http://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3458797.html

 

 

 

 

 

 

### 模组 ISP 图像信号处理算法的实现原理与技术细节 ISP(Image Signal Processing,图像信号处理器)在摄像头模组中扮演着至关重要的角色,其主要功能是对图像传感器(sensor)输出的原始数据(raw data)进行一系列处理,以生成高质量的图像输出。模组内部的ISP通常具备高效的图像处理能力,能够在硬件层面快速完成复杂的图像处理任务。 ISP的处理流程通常包括以下几个核心步骤: - **线性纠正**:图像传感器输出的信号往往存在非线性失真,ISP会对这些信号进行线性化处理,使图像色彩更加真实[^1]。 - **噪声去除**:传感器在低光照条件下容易引入噪声,ISP通过算法对图像进行降噪处理,从而提升图像清晰度[^1]。 - **坏点去除**:图像传感器可能会存在一些失效像素点,ISP能够检测并修复这些坏点,避免图像中出现异常像素[^1]。 - **白平衡调整**:ISP通过分析图像的整体色彩分布,调整红、绿、蓝三通道的增益,使得图像在不同光照条件下都能保持自然的色彩表现。 - **自动曝光控制(AE)**:ISP根据图像的亮度分布动态调整曝光参数,确保图像不过曝或欠曝,从而获得最佳的亮度效果。 在摄像头模组内部,ISP通常与图像传感器集成在一起,形成一个完整的图像采集与处理单元。模组内部的数据流顺序通常是:图像传感器采集原始图像数据(raw data),然后将这些数据送入ISP进行处理,最后输出经过处理的图像数据(如YUV或RGB格式)。这种设计可以有效减轻主控芯片(如手机SoC)的计算负担,提高图像处理效率[^2]。 在没有内置ISP的模组中,这些图像处理任务需要在系统端(如CPU或GPU)完成,这会显著增加主控芯片的负载。因此,具备内置ISP的摄像头模组在图像处理性能和系统资源利用方面具有明显优势。 对于开发者而言,若希望实现或优化ISP相关算法,可以通过以下方式: - **硬件加速**:利用FPGA或ASIC实现特定的图像处理算法,以提高处理速度并降低功耗。 - **软件模拟**:在没有硬件ISP的情况下,可以使用OpenCV、V4L2等库在CPU上实现图像处理功能。 - **算法优化**:针对特定应用场景(如夜景增强、HDR合成等),对ISP算法进行定制化开发,以提升图像质量。 例如,以下是一个简单的白平衡调整算法示例(使用Python和OpenCV): ```python import cv2 import numpy as np def white_balance(img): result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB) avg_a = np.average(result[:, :, 1]) avg_b = np.average(result[:, :, 2]) result[:, :, 1] = result[:, :, 1] - ((avg_a - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1) result[:, :, 2] = result[:, :, 2] - ((avg_b - 128) * (result[:, :, 0] / 255.0) * 1.1) return cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_LAB2BGR) # 读取图像 image = cv2.imread("input.jpg") # 应用白平衡算法 balanced_image = white_balance(image) # 保存结果 cv2.imwrite("output.jpg", balanced_image) ``` 该代码通过将图像从BGR颜色空间转换到LAB颜色空间,对a通道和b通道进行偏移调整,从而实现白平衡效果。 ---
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