【Tunning】ISO GAIN值 EV(exposure value)三者关系

一、ISO / Gain / EV 基本定义

参数	含义说明
Gain	图像传感器对光信号的放大倍数（模拟或数字），直接作用于原始信号，影响图像亮度和噪声水平
ISO	是 Gain 的用户抽象表现，代表感光度，值越高图像越亮，噪点越多
EV	曝光值（Exposure Value），衡量整体曝光亮度的单位，结合 ISO 和曝光时间共同决定图像亮度

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二、数学公式与计算示例

1. ISO 与 Gain 的关系

多数平台采用近似线性关系： 但是有的平台不是 比如 高通和sony！！！

ISO ≈ Gain × BaseISO

示例：

• BaseISO = 100
• Gain = 2x → ISO = 2 × 100 = 200
• Gain = 4x → ISO = 400

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2. EV 的基本公式（简化）

当光圈固定时：

EV = log₂(曝光时间 × ISO / 标准值)

• 曝光时间：单位秒
• ISO：感光度
• 标准值通常设为 100，仅作归一化参考

示例：

• 曝光时间 = 1/50 秒（=0.02 秒）
• ISO = 400
• EV = log₂(0.02 × 400) = log₂(8) ≈ 3

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三、Python 伪代码及逐行解释

import math

# 计算 ISO 值：Gain 是底层输入，BaseISO 是平台给出的基础 ISO，一般为 100
def calc_iso(gain, base_iso=100):
    return gain * base_iso

# 计算 EV 值：根据曝光时间（单位：ms）和 ISO，估算图像亮度的指数级值
def calc_ev(exposure_time_ms, iso):
    exp_time_s = exposure_time_ms / 1000.0  # 将曝光时间从毫秒转换为秒
    return math.log2(exp_time_s * iso)      # 计算 EV = log₂(曝光量)

# 示例输入值
gain = 2.0                     # 2 倍模拟/数字增益
exposure_time = 20            # 曝光时间为 20ms
base_iso = 100                # 假设基础 ISO 是 100

iso = calc_iso(gain, base_iso)      # 计算对应的 ISO：2.0 × 100 = 200
ev = calc_ev(exposure_time, iso)    # 计算 EV：log₂(0.02 × 200) = log₂(4) = 2.0

# 打印结果
print(f"Gain: {gain}x, ISO: {iso}, EV: {ev:.2f}")

代码解释总结：

• 函数 calc_iso() 用于将传感器增益值转换为实际 ISO 值。
• 函数 calc_ev() 用于根据曝光时间和 ISO 估算图像的亮度等级。
• EV 值越大，图像越亮；但同时也要关注噪声与过曝问题。

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四、ISO / Gain / EV 在影像调试与测试中的实际作用

场景 / 功能模块	参数判定作用	举例说明
AE 自动曝光调试	EV 决定目标曝光水平，Gain/ISO 决定增益调节方式	设定 EV_target = 10，系统自动选择适合的 Gain/ISO
图像质量对比分析	固定 ISO 对比不同曝光，或固定 EV 观察增益影响	测试图像噪声与细节随 ISO 增加而变化
平台硬件配置校准	Gain 与 ISO 的映射关系用于校准算法线性	检查 log 输出 Gain 与实际 ISO 是否匹配
RAW 数据一致性验证	通过比对 EV 确认不同拍摄条件下是否一致曝光	用相同 EV 设置拍摄不同模组图像，进行图像亮度对比

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五、平台输出与应用对比表

平台	ISO / Gain 设置方式	EV 应用点	参数输出方式	特殊说明
MTK	Sensor HAL 或 AE 模块控制 Gain	AE 算法中用于亮度目标判断	AE debug log、ISP meta 信息	Gain 通常以 1024 为 1x
高通	sensor_lib / chromatix 文件配置	AEC 模块控制 EV 曲线	QXDM 工具、logcat 输出	区分 analog / digital gain
海思	VI ISP 驱动 + sensor I2C 配置	AE engine 控制目标曝光值	raw_tool 工具输出、debug log	常用于安防，EV 目标更加保守

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六、总结关键点

• Gain 是硬件级别调节，越高亮度越高，但噪声也增加
• ISO 是 Gain 的表现形式，方便软件系统理解和控制
• EV 是曝光“总评分”，用于判断图像整体是否曝光正确

调试中可以：

• 固定 ISO，调节曝光时间，验证曝光对图像的影响
• 固定 EV，在不同模组或平台下采集图像，分析一致性
• 对比不同 gain/EV 设置下的噪声、曝光、色彩一致性

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这是一个非常专业的问题，涉及到不同平台对 Gain 与 ISO 的映射方式。虽然大多数平台采用了近似的线性关系（ISO ≈ Gain × BaseISO），但也有部分平台或特定模式下使用的是非线性或分段线性映射。以下是相关平台的差异说明：

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一、使用非线性或混合映射的主流平台（或情况）

平台 / 模块	特点描述
高通 Qualcomm	在 AEC（自动曝光控制）中使用了 LUT（查找表）进行 Gain→ISO 映射，可能是分段线性或插值，特别是在 HDR 模式下
索尼传感器 ISP（自带 ISP 的 IMX 系列）	Analog Gain 和 Digital Gain 是分开的，ISO 计算中存在非线性转换关系
海思 Hisilicon	在低照度模式下对 Gain 做了动态拉伸处理（例如增强低亮图），导致 ISO 与 Gain 映射出现非线性
某些 MTK 平台（低端平台或特定模式）	在 YUV pipeline 或 Tuning Tool 中 Gain → ISO 的显示存在差值压缩，不是简单乘法
AR/VR 平台（Google/Meta 定制）	为了画质稳定和时序控制，有些平台在 ISO 报告时进行了“曲线拟合”或曲线压缩

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二、非线性映射背后的原因

1. 兼容不同 sensor 的增益范围与线性区间（有些 sensor 在高增益时信号不再线性）
2. 便于 AE 曲线拟合，提升动态曝光响应
3. 通过 LUT 控制图像亮度的渐进性，提升画质体验
4. 在 HDR、多帧合成场景中进行特殊处理（如 TetraCell、Quad Bayer 模式）

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三、实际调试中的判断方式

判断某平台是否采用非线性 ISO 映射方法，可以通过以下方式识别：

方法	说明
查 AEC/AWB 的 log 输出	比较 log 中 Gain 与 ISO 的比例是否恒定
拍摄固定 EV 的图像对比	如果在不同 Gain 下图像亮度跳变异常，可能存在非线性
查 chromatix 或 tuning 文件	高通平台可直接看到 gain-to-iso LUT 表配置
sensor datasheet 查询	部分高端 sensor 明确列出 ISO/Gain curve

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四、建议使用策略

1. 算法中不要强依赖线性换算关系，尽量使用平台输出的实际 ISO。
2. 若做跨平台图像一致性比对，建议以 EV 值作为统一标准，而非单看 ISO 或 Gain。
3. 在 HDR 场景中，务必检查 sensor analog gain 与 digital gain 的分配方式，以免误解曝光量。

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