1. isp算法是搞硬件吗
不是。ISP算法是一种软件算法，ISP算法不是搞硬件，也就是图像信号处理算法。ISP是ImageSignalProcessor的简称，也就是图像信号处理器，DSP是DigitalSignalProcessor的缩写，也就是数字信号处理器。
2. AI ISP之传统ISP pipeline主要算法
传统ISP Pipeline的基石：传感器硬件与算法解析
在摄影和影像处理的世界里，ISP（Image Signal Processor）管道扮演着至关重要的角色，它是一系列算法的集合，负责从原始传感器数据中提取出高质量的图像。让我们深入了解其中的关键部分，从硬件结构到核心算法的运作。
传感器硬件的精密构建
每个像素的微透镜增强了光线的透射，但可能带来CRA（Color Response Adjunct）问题，这就需要精确匹配的镜头配合。CMOS传感器模块是核心，包括像素阵列、控制寄存器、时序逻辑，以及模拟处理和数字信号处理单元（ADC和DSP）。ADC将模拟光信号转化为数字信号，而时序控制则输出Vsync、Hsync和pclk等关键信号，通过I2C设置图像尺寸、PLL和效果等参数。
算法的魔法转换
demosaic算法是ISP管道的魔术师，它从raw图像中解码出RGB色彩。黑电平校正则是关键步骤，它修正AD偏移和暗电流造成的偏差，通过对全黑图像的多级分析来确定并消除。
去坏点算法，不论是静态的基于内存存储的坏点检测，还是动态的实时检测，都确保图像的完整性。对于Shading问题，ISP需要处理两种类型的色差：Luma shading由光学特性导致，而CRA问题则关乎镜头与传感器的匹配精度，它们分别影响图像的亮度和色彩一致性。
在色彩校正方面，CAC（Chromatic Aberration）和depurple算法针对纵向和横向色差，前者可通过调整光圈减少，后者则需在后期进行精细处理。gamma校正则考虑了显示器非线性显示，确保人眼看到的是准确的色彩。
WDR（Wide Dynamic Range，高动态范围）算法在传感器动态范围不足时发挥作用，配合曝光控制，扩展图像的亮度范围。而Digital Gain则在必要时提供额外的动态范围补偿。
光线掌控与色彩调和
AE（自动曝光）算法实时调整DG模块，确保图像亮度适中。白平衡（AWB）模块则模仿人眼的色彩感知，消除光源色温的影响。CCM（Color Correction Matrix）调整颜色映射，3DLut则提供更为精细的颜色管理，确保图像色彩的准确呈现。
噪声与增强
传感器噪声主要来自固有光电子噪声、暗电流和电荷转移等，还有外界随机噪声。ISP通过raw域、yuv域和color noise rection等去噪技术，以及锐化和数据格式转换，提升图像质量。3A功能（AE、AF、AWB）是ISP的核心功能，共同保证图像的清晰度、对焦准确性和色彩平衡。
噪声测量方法，如遮光法和三维法，各有其局限性，但ISP通过巧妙的算法处理，将这些挑战转化为图像优化的机会。
3. ISP图像处理算法---Demosaic（三）
本文将深入探讨ISP图像处理算法中的两项关键demosaic思想，以改善图像质量。
首先，采用加权平均思想。在demosaic过程中，边缘信息的计算往往存在不确定性，使用不准确的边缘信息可能导致false color和其他问题。通过在边缘难以准确识别的区域应用加权平均法，结合各个方向的信息，可显着提升结果的准确性和图像质量。
其次，介绍一种基于差值插值的创新方法。以G通道为例，首先通过插值生成完整G'，通过原始G''=G-G'计算出自身差值，确保与原始Bayer格式中的G分布一致。接着对G''进行插值，生成完整G''，最后将G'与G''相加得到最终的完整G通道。类似地，R和B通道也可采用此方法进行插值处理。
总结而言，通过加权平均思想和差值插值方法，demosaic过程能够有效提高图像质量，减少false color和其他问题。具体实现细节因篇幅限制在此不作详细展示。若文章存在不足之处，欢迎批评指正，非常感谢。