1. isp演算法是搞硬體嗎
不是。ISP演算法是一種軟體演算法，ISP演算法不是搞硬體，也就是圖像信號處理演算法。ISP是ImageSignalProcessor的簡稱，也就是圖像信號處理器，DSP是DigitalSignalProcessor的縮寫，也就是數字信號處理器。
2. AI ISP之傳統ISP pipeline主要演算法
傳統ISP Pipeline的基石：感測器硬體與演算法解析
在攝影和影像處理的世界裡，ISP（Image Signal Processor）管道扮演著至關重要的角色，它是一系列演算法的集合，負責從原始感測器數據中提取出高質量的圖像。讓我們深入了解其中的關鍵部分，從硬體結構到核心演算法的運作。
感測器硬體的精密構建
每個像素的微透鏡增強了光線的透射，但可能帶來CRA（Color Response Adjunct）問題，這就需要精確匹配的鏡頭配合。CMOS感測器模塊是核心，包括像素陣列、控制寄存器、時序邏輯，以及模擬處理和數字信號處理單元（ADC和DSP）。ADC將模擬光信號轉化為數字信號，而時序控制則輸出Vsync、Hsync和pclk等關鍵信號，通過I2C設置圖像尺寸、PLL和效果等參數。
演算法的魔法轉換
demosaic演算法是ISP管道的魔術師，它從raw圖像中解碼出RGB色彩。黑電平校正則是關鍵步驟，它修正AD偏移和暗電流造成的偏差，通過對全黑圖像的多級分析來確定並消除。
去壞點演算法，不論是靜態的基於內存存儲的壞點檢測，還是動態的實時檢測，都確保圖像的完整性。對於Shading問題，ISP需要處理兩種類型的色差：Luma shading由光學特性導致，而CRA問題則關乎鏡頭與感測器的匹配精度，它們分別影響圖像的亮度和色彩一致性。
在色彩校正方面，CAC（Chromatic Aberration）和depurple演算法針對縱向和橫向色差，前者可通過調整光圈減少，後者則需在後期進行精細處理。gamma校正則考慮了顯示器非線性顯示，確保人眼看到的是准確的色彩。
WDR（Wide Dynamic Range，高動態范圍）演算法在感測器動態范圍不足時發揮作用，配合曝光控制，擴展圖像的亮度范圍。而Digital Gain則在必要時提供額外的動態范圍補償。
光線掌控與色彩調和
AE（自動曝光）演算法實時調整DG模塊，確保圖像亮度適中。白平衡（AWB）模塊則模仿人眼的色彩感知，消除光源色溫的影響。CCM（Color Correction Matrix）調整顏色映射，3DLut則提供更為精細的顏色管理，確保圖像色彩的准確呈現。
雜訊與增強
感測器雜訊主要來自固有光電子雜訊、暗電流和電荷轉移等，還有外界隨機雜訊。ISP通過raw域、yuv域和color noise rection等去噪技術，以及銳化和數據格式轉換，提升圖像質量。3A功能（AE、AF、AWB）是ISP的核心功能，共同保證圖像的清晰度、對焦准確性和色彩平衡。
雜訊測量方法，如遮光法和三維法，各有其局限性，但ISP通過巧妙的演算法處理，將這些挑戰轉化為圖像優化的機會。
3. ISP圖像處理演算法---Demosaic（三）
本文將深入探討ISP圖像處理演算法中的兩項關鍵demosaic思想，以改善圖像質量。
首先，採用加權平均思想。在demosaic過程中，邊緣信息的計算往往存在不確定性，使用不準確的邊緣信息可能導致false color和其他問題。通過在邊緣難以准確識別的區域應用加權平均法，結合各個方向的信息，可顯著提升結果的准確性和圖像質量。
其次，介紹一種基於差值插值的創新方法。以G通道為例，首先通過插值生成完整G'，通過原始G''=G-G'計算出自身差值，確保與原始Bayer格式中的G分布一致。接著對G''進行插值，生成完整G''，最後將G'與G''相加得到最終的完整G通道。類似地，R和B通道也可採用此方法進行插值處理。
總結而言，通過加權平均思想和差值插值方法，demosaic過程能夠有效提高圖像質量，減少false color和其他問題。具體實現細節因篇幅限制在此不作詳細展示。若文章存在不足之處，歡迎批評指正，非常感謝。