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ISP对噪声的影响传感器输出的Raw图像或视频，会经过ISP的处理生成sRGB图像或视频。 Raw域噪声也会受到ISP的一系列非线性复杂操作的影响，变为分布十分复杂的sRGB域噪声。其中白平衡、去马赛克、颜色校正、伽马校正、色调映射、图像与视频编码这几种操作对噪声都有着严重的影响。本节将对这些非线性操作进行简要介绍，并分析其对实际噪声的影响。

(3dnr)多帧视频图像去噪（二）基于空时域的滤波方法可以视为是普通图像滤波方法在三维上的扩展，单独的空域滤波和时域滤波都能视为空时域滤波器的特例。其主要利用了像素点之间的相关性构成一个三维的滤波器。空时域滤波方法也存在和单独的空域时域滤波一样的难点：（1）在提高去噪强度的同时保持边缘纹理等细节；（2）减少去噪过程中导致的运动物体“拖尾”现象；（3）场景切换收敛速度快；（4）硬件实现成本可接受；针对上述难点，本文设计了如图4.1所示的算法框图。空域去噪部分采用各向异性的空域滤波，通过特征点检测获取到的当前像素点的特

FPGA高端图像ISP培训课程，提供工程源码+视频教程+FPGA开发板FPGA高端图像ISP培训课程FPGA图像ISP（Image Signal Processor）指基于现场可编程门阵列（FPGA）硬件平台实现的图像信号处理器，主要用于对图像传感器（如CMOS/CCD）输出的原始数据（如Bayer格式）进行实时处理，生成高质量、可识别的数字图像。其核心在于结合硬件并行性与可编程性，满足高实时性、低延时的图像处理需求。以下从定义、技术构成、优势三方面详细解析：

【ISP】WDR and HDR当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的 “动态范围”。

【图像处理基石】什么是EIS和OIS？OIS（光学图像稳定）和EIS（电子图像稳定）是两种常见的图像稳定技术，广泛应用于相机、手机、摄像机等影像设备中，用于减少拍摄时因抖动导致的画面模糊。

【ISP算法精粹】ISP算法管线的预处理算法有哪些？在图像信号处理（ISP）流程中，预处理阶段主要针对图像传感器（如CMOS/CCD）输出的原始图像数据（通常为拜耳格式的RAW图像）进行初步处理，以校正硬件缺陷、去除噪声并为后续处理（如去马赛克、色彩校正等）奠定基础。以下是常见的ISP预处理算法及其功能：

江理不变情

ISP中拖影问题的处理有时候会出现如下的阴影问题该如何处理呢？本文将提供几个思路。如果曝光时间过大，会统计整个曝光时间内的图像信息，就会导致拖影的产生，这个时候可以考虑降低一下曝光时间。

江理不变情

ISP有感自发由于传感器，即便在无光的情况下，依然会产生微小的暗电流，这些暗电流可能是噪点会影响后期的调试。因此，我们便将这些电流处理为0，成为纯黑的颜色。可以在源头消除这些误差。

ISP流程介绍(Raw格式阶段)DPC(Defective Pixel Correction)也就是坏点矫正，在sensor接收光信号，并做光电转换之后。

ISP--Demosaicking人眼之所以有能感受到自然界的颜色，是因为人眼的感光细胞中有三种锥体细胞对红绿蓝三种颜色敏感，所以我们就可以通过RGB三种颜色来表示一个颜色空间，通过这个颜色空间中的点就能表示自然界中所有的颜色。那么数码相机只要能类似人一样获取自然界中的这三个分量，那么就能复现人眼看到的颜色。相机系统用的感光器件只是一个光电转换器件，所以感光器件只对亮度分量敏感，无法感知颜色，所以需要通过滤光片将光线分解成RGB三个分量然后再用感光器件去接受。那么最直接的方式就是用三个滤光片分别过滤出RGB三个通道的分量，然后用三个感光器

【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？ISP（图像信号处理器）是数字影像设备的“视觉大脑”，负责将传感器捕获的原始电信号转化为我们看到的高清图像。以下从用途和工作原理两方面通俗解析：

关于ISP Pipeline LSC（镜头阴影校正）位置的一些想法关于LSC校正的一些基本原理可以参考如下链接：ISP之LSC【ISP】浅析Lens ShadingISP-镜头阴影校正（LSC）

计算机网络笔记(二)——1.2互联网概述

【ISP】AF自动对焦自动对焦方案主要有两种：主动式对焦：通过TOF、双目进行主动测距，然后使用tuning数据进行对焦。被动式对焦：利用sensor内容+算法进行对焦。

[ISP] AE 自动曝光相机通过不同曝光参数（档位=快门时间 x 感光度 x 光圈大小）控制进光量来完成恰当的曝光。自动曝光流程大概分为三部分：

演示基于FPGA的视频图像去雾处理效果我近期用FPGA开发板做了一个视频图像去雾算法模块，用于验证其能否在不进行帧缓冲的情况下实现去雾功能。

在RK3568上C++编程，使用ISP进行图像处理在RK3568上进行C++编程并利用ISP（Image Signal Processor）进行图像处理时，通常需要结合Rockchip提供的Linux驱动框架和用户空间库。以下是关键步骤和示例说明：

岁月蹉跎的一杯酒

J6 X8B/X3C切换HDR各帧图像寄存器为Ox5074各帧切换：

2.1.3 相机图像信号处理的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

H266/VVC 帧内预测中 ISP 技术