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《ISP调试实战课程》无基础，想入门的人群；刚参加工作1-3年的人群；从事其他技术岗位（效果评测、驱动、音视频），工作中需要了解ISP调试的人群；

【ISP算法精粹】RAW域两帧输入去噪算法介绍在计算机视觉领域，RAW图像因保留了传感器原始光电转换数据，具备更高的动态范围和色彩还原潜力，成为专业图像处理的首选格式。但RAW图像对噪声极为敏感，光子噪声、读出噪声等会严重影响后续的图像增强与分析。单帧去噪算法受限于单帧信息，难以在去噪与细节保留间达到最优平衡，而两帧输入一帧输出的去噪方案，通过利用帧间时间相关性补充信息，能显著提升去噪性能，在遥感成像、太空探测等对图像质量要求极高的场景中具有重要应用价值。

【音视频开发】Linux 平台图像处理与视频录制全流程指南 (Ingenic T41)本文档详细讲解基于 Ingenic T41 平台的图像处理与视频录制全链路技术实现。文档深度覆盖内核驱动机制、用户态 API 调用、硬件加速原理及系统级优化方案。

【音视频开发】图像处理单元 (IPU) 深度技术解析指南图像处理单元（Image Processing Unit, IPU）是现代嵌入式系统（如 SoC、DSP）中专门负责图像数据处理的核心硬件模块。它连接着前端的摄像头传感器（Camera Sensor）和后端的显示或编码模块，承担着将原始数据（Raw Data）转化为人眼可观看的高质量图像（RGB/YUV）的重任。

【音视频开发】ISP流水线核心模块深度解析本文档旨在为ISP（Image Signal Processor）流水线中的关键处理模块提供详尽的理论背景与功能解析。我们将深入探讨每个模块的物理意义、数学模型、常见算法及其优缺点。

【音视频开发】CMOS Sensor图像采集原理及Linux主控ISP处理流程本文档旨在提供一份详尽的CMOS图像采集与处理技术指南。我们将从微观的光电转换物理原理出发，顺着数据的流动方向，深入解析MIPI传输协议的电气细节，最终剖析Linux内核中V4L2框架与ISP算法的实现机制。

STM32F10xxx启动模式配置与ISP一键下载STM32F10xxx 系列微控制器（如 STM32F103ZET6）支持三种启动模式，通过 BOOT0 和 BOOT1 引脚的状态进行选择。这些引脚在系统上电或复位时决定 MCU 从哪里加载代码运行。

系列文章＜一＞（从LED显示问题到非LED领域影像画质优化：揭秘跨领域的核心技术）：从LED冬奥会、奥运会及春晚等大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么巨人的肩膀：系列文章规划：以解决的LED“高灰段闪烁、水墨块”等相关问题为切入点，系统拆解其与手机影像ISP（图像信号处理器）中3A算法、AI超分、HDR等模块的共性技术原理。深入剖析LED显示问题（如闪烁、色块）与手机拍照问题（如色彩断层、低光照噪点）在底层信号处理层面的关联。中间会夹杂讲解类似如下内容：

岁月蹉跎的一杯酒

ISP图像调试中的亮度模块解析：从传感器到显示的实战经验在图像质量调试的漫漫长路中，“亮度”无疑是我们最先接触也是最核心的课题之一。一张好的图片，首先要有正确的亮度。过暗则细节丢失，过亮则苍白刺眼。然而，图像流水线中影响亮度的模块众多，它们环环相扣，牵一发而动全身。

成像系统（十四-2：《手机影像系统揭秘（二）：ISP后端处理 - 画质增强与风格化》）：从LED冬奥会、奥运会及春晚等大屏，到手机小屏，快来挖一挖里面都有什么在完成前端的基础处理后，ISP进入后端处理阶段。如果说前端处理是为了获得"正确"的图像，那么后端处理的目标就是创造"好看"的图像。这个阶段直接决定了各手机品牌的影像风格和用户体验。

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