图像信号处理芯片设计原理----01 概论

本系列主要介绍图像信号处理器 (ISP, Image Signal Processor) 中各核心算法模块的设计以及相关的前沿研究，以典型的相机成像系统为基础，涉及的内容包括各类缺陷校正，去马赛克，去噪，3A算法（自动对焦，自动曝光，自动白平衡），超分，HDR，风格迁移等主题。

本文为概论部分，将简要介绍图像信号处理器的基础知识，分为数字图像处理背景，相机成像系统两个方面。

数字图像处理背景

数字图像：一幅图像可以由一个二维函数表示（如下图[1]），其中是空间（平面）坐标，空间坐标对处的幅值称为图像在该点的强度或灰度。当用有限的离散数值表示时，就称该图像为数字图像，空间位置的最小单位称为像素，这种数据格式就可以交由通用计算机或专用数字电路进行存储和处理。

图[1]

数字图像处理是对数字图像进行去噪、锐化、增强、复原、分割等操作，使得数字图像更有助于人类理解或者进一步处理等。数字图像处理经久不衰的主要原因在于：随着信息时代的高速发展，视觉作为人类最高级别的感知，以图像视频作为信息载体可以创造出丰富多彩的应用；同时理论知识的不断更新，为数字图像处理奠定了扎实的数理基础，使得数字图像处理广泛的应用在医学、农学、航天学、军事、工业等各个领域。

相机成像系统

相机是最典型的数字成像系统，基本任务是要原始记录和美化我们所看到的世界，因此它的设计参考了我们人类的视觉系统。

对人类视觉系统特性的研究，深刻影响了数字图像标准及其处理发展。比如，因为人眼有三种感应颜色的锥状体细胞，形成的是三色视觉系统。基于此，想要模拟出人眼所能感知的颜色，只需要精心选择3种单色光来刺激锥状体细胞，这就是经典的三色加法模型。最终选择的三色便我们熟知的光学三原色：红，绿，蓝。再比如，人类视觉系统能够在各种不同的光照条件下识别物体的颜色，这种自动排除光源影响的能力称为色彩恒常性 (Color Constancy)，这一特点对应着ISP中的白平衡模块；参考人类视觉系统对亮度和色度不同的空间分辨能力，指导了去噪，锐化等算法的设计。

由下图可以看到，经典的相机系统结构是充分参考人类视觉系统来设计的。

下图[2]展示了一个标准的相机系统结构。它通常包含相机镜头模组 (LENS) /光学系统，图像传感器 (Sensor)，图像信号处理器 (ISP) 以及配套的软件工具，如图像质量调优工具 (PQ Tools)。

图[2]

在相机中，镜头模组 (LENS) 构成了光学系统，作为相机系统的信号采集端，镜头的品质不仅显著影响成像质量，而且直接影响后续模块的处理性能，比如进光量，视场（视野范围），图像清晰度等。

图像传感器 (Sensor) 完成从光信号到电信号的光电转换，光的强弱影响着传感器每个感光单元电荷的分布，电荷的分布变化又影响着电流的强弱（光越强，电流越大），之后再根据电流强弱转换为对应的数字图像信号。而要得到场景的色彩信息，还需要在传感器上增加一层色彩滤波阵列 (CFA, Color Filter Array)，让传感器上每个感光单元仅得到一种颜色光的信息。

经过这样的设计，传感器采集到的图像就是RAW图像（如下图[3]），即图像每个像素位置仅有一种色彩信息。要恢复真实场景中的色彩，就是图像信号处理器 (ISP) 中的去马赛克模块的任务了。

图[3]

图像信号处理器 (ISP) 会对传感器输出的图像信号进行优化处理以及对相机系统的调节，因此，ISP会设计出多个功能模块去控制各种影响图像质量的关键因素，如清晰度，噪声，色彩，运动，动态范围等，主要的功能模块包括自动对焦、自动白平衡、自动曝光、坏点去除、镜头阴影矫正、去马赛克、颜色矫正、伽马矫正、边缘增强与降噪处理等，同时承担着图像数据的压缩和存储任务。

下图展示了我们所设计的一款开源ISP的简化版流水线结构，其中各个算法模块将在本系列后续文章中展开介绍。

图片引用来源：

[1] Brown M S. Understanding color & the in-camera image processing pipeline for computer vision[J]. Lassonde, 2019.

[2] https://blog.csdn.net/a1809032425/

article/details/81272965

[3] https://www.cambridgeincolour.com/

tutorials/camera-sensors.htm