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ISP流程介绍(Raw格式阶段)

news 来源：原创 2025/8/5 5:23:06

一、ISP之DPC

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。

这一步设计的意义在于：摄像头sensor的感光元件通常很多会存在一些工艺缺陷缺陷，让图像上某些像素无法正常收集到需要的光信号，导致图像出现明显高光或者死黑像素点。

通常的作法，可以是sensor厂商检测标定出这些坏点，然后直接矫正。也可以是拍摄图像之后，通过特定算法进行直接软件矫正。

看到已经有不少小伙伴写过这方面实现，所以详细实现可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/392906069

二、ISP之BLC

BLC(Black Level Correction)也就是暗电流矫正，本质上来说，isp需要做这一步的原因也是因为硬件缺陷。

主要是因为感光元器件和光电转换之类器件在输入光强度为0，也就是环境光线全黑的情况下，依然会有电压输出，引起结果图像实际像素值大于0，导致图像出现异常。

最简单的做法：在实验室全黑环境下，拍摄一张全黑的raw图像，分别计算图像rggb通道平均值并保存，实际拍图时候，每张图像的rggb通道都减去对应的平均值，并归一化得到矫正之后图像。

同样的，这类详细介绍，也有很多小伙伴做过了，我这里不做详细展开了，细节可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386487708

三、ISP之LSC

LSC(Lens Shading Correction)也就是镜头阴影矫正，常规意义上来说，这一步也可理解为硬件缺陷导致的，本质上是由于镜头光学特性引起的。

整体上这种缺陷又可以分为两类：

1、Luma shading：镜头从中心到边缘逐渐出现了能量衰减，导致结果图像呈现中心亮四周黑的现象。

2、不同颜色的光折射率不同，白光经过镜头到成像sensor时候，由于折射率问题，会导致不同颜色光落到不同位置上，引起偏色。

最简单暴力的矫正方法：将输入图像平均分成24x24之类的块，默认中心块的亮度和颜色为gt，将其他块的亮度和颜色直接往中心块靠齐。矫正前和矫正后图像可以参考如下图片。

需要特别注意的是，本身来说，核心缺陷在于中心进光量远大于边角，这一步虽然可以亮度/颜色强行修正，但是必然出现噪声放大和缓解不了解析力不足的缺陷，

边角去噪可以在继续牺牲解析力情况下，缓解放大后的边角噪声，但是边角解析力在不引入额外设备或者说叠多帧的条件下，那是基本没救了的。

下图分别为修正前和修正后图像对比：

同样的，这块的修正细节，也有很多小伙伴讲过了，大家可以参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/389334269，上面截图也引用自这篇文章。

四、ISP-NR Raw

NR Raw(noise reduction for Raw)也就是Raw域去噪，单纯的图像去噪算法在这几十年发展中，已经有了无数种，简单按类别来分，就有简单空域滤波(比如高斯)，考虑像素值相识性(如双边)，变换域去噪(如小波)，考虑图像块内容结构相似性(如nlm，bm3d)，加入时域信息(mfnr)，基于聚类训练(如各类字典或者RAISR等)，基于nn网络等。

去噪算法这块，有兴趣的后面慢慢折腾讲，这里展开讲的话，相对于isp来说，就有点太发散了。我们这里重点只讲下isp raw当前这个节点去噪的明显优势。

去噪之前，首先我们需要知道噪声产生原因：噪声一般是 sensor 接收光子，然后转化成 RAW 图的过程中产生的，通常由这几个阶段参数:

1、sensor接收到光粒子，光粒子激发电子时候，会产生 photon noise，该噪声服从泊松分布。

2、sensor本身发热产生暗电流，引入dark noise 或者热噪声，该噪声服从泊松分布。

3、电子产生电流再被模拟放大器放大信号时候，产生read noise噪声，属于加性噪声。

4、模拟信号进行ADC模数转换,得到离散照度值时候，会产生adc 噪声，也属于加性噪声。

总结下来，Raw图像上一共应该会有两类噪声：泊松和加性噪声。设备在实验室特定环境下，拍摄特定场景并通过计算，可以直接估算出这两类的噪声参数，参考资料：计算摄影：噪声模型与噪声估计_低照度噪声的关系-CSDN博客。

将这些噪声参数，引入去噪算法中，比如nlm之类权重计算时候，加入这些参数引导去噪，可以进一步改善算法去噪效果。更明显优势是：当我们有了sensor的噪声参数之后，就可以根据这些参数数据，生成符合该sensor噪声形态的无数噪声图像数据，这些噪声叠加到干净gt图像上之后，就有了无数训练数据对，nn去类算法最头痛的训练数据问题在这里得到解决，并且nn训练时候只需要学会对这类噪声形态去噪，泛化性要求明显降低，对去噪效果提升和模型小型化非常友好，参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/237734097 ,

但是如果Raw图像经过了后续的Demosiac/gamma/ltm之类操作之后，那么噪声形态会被严重破坏，导致无法估算sensor的噪声参数。所以后续阶段上做去噪，不止无法使用噪声参数这个先验信息，还将面对更复杂的噪声形态。

五、ISP之AWB

AWB(Auto White Balance)也就是自动白平衡，该模块存在的原因在于，人眼本身拥有视觉矫正功能，它可以在不同光源情况下，还原识别出物体本身的颜色。

但是sensor没有这个能力，光源变化产生的颜色变化，会对sensor带来一样的变化影响，不同色温环境下，拍出来的图像颜色会随着色温变化而变化（如暖色温情况下，排出的结果图会偏红)。

自动白平衡就是给sensor加上人眼的视觉矫正功能，简单实现来说，就是计算出当前场景的偏色情况，然后方向补偿，将偏色强行拉回到正常颜色上。最暴力的做法，在需要矫正的环境光线下拍一张灰卡，灰卡在实际场景上拍摄出来的偏色层度，就是WB需要反向补偿矫正的强度。

如下图，左边为矫正前，右边为矫正后：

AWB也是发展了若干年了，很多大佬们已经详细讲解过很多了，细节我这里也略过了，后面有兴趣研究这块算法了再慢慢展开探索，感兴趣细节的小伙伴们，可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/395206555 等文章，如上展示图片也来自该文章。

六、ISP之Demosaic

Demosaic也就是去马赛克，该模块存在价值，主要是为了节约sensor成本，理论上来说，将拍摄现实场景画面，使用三个sensor同时收集r,g,b通道信息，并保证r，g，b通道像素点对齐的话(其实不保证也应该没关系，配准算法后端对齐后也能用)，就不需要Demosaic，直接可以得到rgb彩色图像了。比如使用如下结构的sensor设计(图片引用来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/170610956)：

基于成本考虑，上图这种设计，通常用的不太多，常用的sensor设计如下图这样(图片引用来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/170610956)：

使用如上这类sensor，可以只使用一个感光芯片，并且不需要考虑棱镜分光之类复杂设计，缺点嘛，就是图像质量差了亿点点，并且需要额外使用Demosaic之类技术进行通道插值，合成全彩色图像。

相关插值技术有很多，常见的比如：最近邻，双线性，色差/色比法，沿边缘方向加权等，最近发展也出现了很多nn Demosaic之类技术，效果挺好的，很多小伙伴也已经写过这方面细节了，可以参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/170610956

https://zhuanlan.zhihu.com/p/510682315

等相关文章，这里就不展开了。等后面有兴趣研究这块技术时候，在单独慢慢整理。

七、小结

经过如上六步，图像信息完成从收集光子激发电流，到电流转换为离散照度值(Raw图像数据) ，再到RGB彩色图像的转换，Raw图像上相关操作基本到此结束。