文章目录
ISP基本流程
图像信号处理将传感器采集到的Bayer阵列数据转换成符合人眼观感的图像数据。ISP(Image Signal Processing)图像信号处理基本流程包括坏点校正（DPC, Defect Pixel Correction），黑电平校正（BLC，Black Level Correction），镜头阴影校正（LSC，Lens Shading Correction），去噪，去马赛克，自动白平衡（AWB, Auto White Balance），颜色校正（CCM， Color Correction Matrix)，Gamma校正。
ISP各基本流程职责
- 坏点校正：坏点是由于传感器工艺缺陷，导致部分像素点不准确的问题。需要在传感器采集到图像的前期，就对坏点进行识别和处理。
- 黑电平校正：黑电平问题是由于光电二极管在无光时产生暗电流导致，使得黑的地方数值非零。在采集数据时，一般预留部分区域不做曝光，得到暗电流的数值。然后用曝光区域的结果减去暗电流，进行黑电平校正。
- 镜头阴影校正：由于镜头中心与镜头边缘的差异，导致图像中心到四周的亮度、颜色有差异。可以通过给采集的图像上的各点乘以补偿系数进行校正。校正亮度时，距离中心越远的区域，补偿越多即可。校正颜色时，由于不同波段的光从中心到边缘的衰减速率有差异，需要对衰减补偿权重图的函数模型进行标定，计算对应的补偿系数。
- 去噪：噪声的来源包括光子散粒噪声、暗电流噪声、读出噪声。去噪方法在以后的章节会详细描述。
- 去马赛克：见上一节的描述。2.1.2 Bayer阵列与去马赛克
- 自动白平衡：由于人眼视觉有恒常性，即对物体色彩的感知不受光源的影响，而传感器没有这种特性。为了模拟人眼的恒常性，需要对采集图像的R、G、B各通道乘以补偿系数，去除光源的影响。灰度世界方法，假设色彩丰富的场景，R,G,B的均值趋向于相等，由此来计算补偿系数，进行自动白平衡。
- 颜色校正：由于不同传感器输出的RGB图像颜色与人的主观感知有差异，需要通过标准色卡标定一个3x3的色彩转换矩阵，对颜色进行校正。
- Gamma校正：由于人眼对亮度的非线性响应，人眼对暗区变化更为敏感。通过Gamma校正对暗区进行拉伸，用更多的色阶表示暗区，可以让图像更符合人眼观感。
