ISP算法从入门到精通：ISP算法实战与代码深度解析（二）

ISP算法实战与代码深度解析

ISP(Image Signal Processor)图像信号处理是数字成像系统的核心技术，负责将传感器捕获的原始数据转换为高质量的数字图像。本文将深入剖析ISP核心算法的实现原理、实战技巧和代码细节，涵盖从黑电平校正到高级降噪处理的完整处理流程。

一、ISP基础处理流程

1.1 黑电平校正(Black Level Correction)

黑电平校正是ISP处理的第一步，用于消除传感器暗电流引起的固定偏移。CMOS传感器在无光照时仍会输出一定电平(黑电平)，需要在数字域进行补偿。

算法原理：

• 计算或获取传感器的黑电平值(通常为16-64之间的数值)
• 从每个像素值中减去对应的黑电平值
• 对结果进行限幅处理，防止负值产生

Python实现代码：

import numpy as np
import cv2

def black_level_correction(raw, black_level=64, white_level=1023):
    """
    黑电平校正
    :param raw: 输入RAW图像(numpy数组)
    :param black_level: 黑电平值(单值或RGGB四分量)
    :param white_level: 白电平值(用于归一化)
    :return: 校正后的RAW图像
    """
    # 确保black_level为四分量数组(RGGB)
    if isinstance(black_level, (int, float)):
        black_level = np.array([black_level]*4, dtype=np.float32)
    
    # 转换为浮点计算
    raw = raw.astype(np.float32)
    
    # 分通道处理
    corrected = np.zeros_like(raw)
    corrected[::2, ::2] = raw[::2, ::2] - black_level[0]  # R
    corrected[::2, 1::2] = raw[::2, 1::2] - black_level[1]  # Gr
    corrected[1::2, ::2] = raw[1::2, ::2] - black_level[2]  # Gb
    corrected[1::2, 1::2] = raw[1::2, 1::2] - black_level[3]  # B
    
    # 归一化到0-white_level范围
    corrected = np.clip(corrected, 0, white_level)
    corrected = corrected * (white_level / (white_level - black_level.mean()))
    
    return np.clip(corrected, 0, white_level).astype(np.uint16)

实战技巧：

1. 黑电平值可通过拍摄全黑图像计算得到，取各通道均值
2. 不同ISO下黑电平可能不同，需建立ISO-黑电平查找表
3. 高温环境下暗电流增大，黑电平值会升高，需考虑温度补偿

1.2 坏点校正(Bad Pixel Correction)

传感器制造过程中会产生坏点(Dead/Hot Pixel)，表现为始终为最小值或最大值的像素点，需在早期处理阶段修正。

算法原理：

1. 坏点检测：

   • 静态坏点：通过校准获取固定位置的坏点
   • 动态坏点：基于邻域像素差异判断异常点

2. 坏点修正：

   • 中值滤波：用3x3或5x5邻域中值替换
   • 梯度加权：根据周围像素梯度方向选择插值方向

C++实现代码：

void bad_pixel_correction(cv::Mat& raw, const std::vector<cv::Point>& static_bad_pixels) {
   
    cv::Mat temp = raw.clone();
    int width = raw.cols;
    int height = raw.rows;
    
    // 修正静态坏点
    for (auto& pt : static_bad_pixels) {
   
        if (pt.x >= 1 && pt.x < width-1 && pt.y >= 1 && pt.y < height-1) {
   
            std::vector<ushort> neighbors;
            // 收集8邻域像素
            for (int i = -1; i <= 1; i++) {
   
                for (int j = -1; j <= 1; j++) {
   
                    if (i == 0 && j == 0) continue;
                    neighbors.push_back(raw.at<ushort>(pt.y + j, pt.x + i));
                }
            }
            // 取中值替换
            std::sort(neighbors.begin(), neighbors.end());
            temp.at<ushort>(pt.y, pt.x) = neighbors[neighbors.size()/2];
        }
    }
    
    // 动态坏点检测与修正
    for (int y = 2; y < height-2; y++) {
   
        for (int x = 2; x < width-2; x++) {
   
            ushort center = raw.at<ushort>(y, x);
            // 计算5x5邻域均值(排除中心)
            float mean = 0;
            int count = 0;
            for (int j = -2; j <= 2; j++) {
   
                for (int i = -2; i <= 2; i++) {
   
                    if (i == 0 && j == 0) continue;
                    mean += raw.at<ushort>(y+j, x+i);
                    count++;
                }
            }
            mean /= count;
            
            // 判断是否为坏点(与均值差异过大)
            if (abs(center - mean) > 3 * calculate_local_stddev(raw, x, y, 5)) {
   
                // 梯度自适应插值
                float h_grad = abs(raw.at<ushort>(y,x-1) - raw.at<ushort>(y,x