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黑电平校正#xff08;BLC#xff09;数字增益调整#xff08;DGain#xff09;自动白平衡#xff08;AWB#xff09;局部色调映射#xff08;LTM#xff09;坏点修复#xf…系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、RAW域二、RGB域三、YUV域总结 前言 一、RAW域
黑电平校正BLC数字增益调整DGain自动白平衡AWB局部色调映射LTM坏点修复DPC几何色差校正GCAC去马赛克Demosaic
1电平校正BLC - Black Level Correction 通过对传感器输出的 RAW 数据进行黑电平校正去除图像传感器带来的固定偏移噪声。
主要目的是消除传感器的偏置电压确保图像的暗部细节正常。 2. 数字增益调整DGain - Digital Gain 对经过黑电平校正后的图像应用数字增益特别是在低光环境中可以增强图像亮度。
此增益用于提高传感器的响应放大图像信号但同时会放大噪声。 3.自动白平衡AWB - Auto White Balance 根据图像的颜色信息调整红、绿、蓝三个通道的增益使图像中白色的显示更加自然。 调整每个颜色通道的增益来平衡颜色确保图像的色彩呈现准确。 4局部色调映射LTM - Local Tone Mapping 根据局部亮度对图像进行色调映射提升图像的动态范围增加亮部和暗部细节的表现。
主要用于增强图像对比度改善局部区域的亮度。 5.坏点修复DPC - Defective Pixel Correction 修复传感器中的坏点如死亡像素通过邻近像素的插值填充坏点。
目的是去除图像中由于传感器缺陷引起的黑点或亮点。 6.几何色差校正GCAC - Geometrical Chromatic Aberration Correction 校正镜头引入的色差特别是图像边缘区域的色彩错位现象。
校正因镜头光学特性引入的色彩不对齐问题避免图像边缘模糊和色彩失真。 7.去马赛克Demosaic 将 Bayer 格式的图像数据转换为完整的 RGB 图像。Bayer 格式中每个像素只有一种颜色通过去马赛克算法填充其他颜色的信息。
这是将原始的单通道 Bayer 图像数据转换为 RGB 三通道数据的关键步骤。
二、RGB域
颜色校正矩阵CCM 可选伽马校正 可选RGB 去噪与抖动处理 可选去雾处理
1. 颜色校正矩阵CCM - Color Correction Matrix
颜色校正矩阵用于修正由于传感器色彩响应不一致导致的颜色失真。通过应用一个 3x3 的颜色转换矩阵将图像中的红、绿、蓝通道进行线性变换使得图像的颜色更加准确。 这一步通常在 RGB 数据生成后立即应用以确保图像的色彩更贴近自然真实的场景。
2. 可选伽马校正Gamma Correction
伽马校正用于调整图像的亮度响应曲线使图像在显示设备上呈现出更自然的亮度分布。人眼对亮度的感知是非线性的伽马校正通过对亮度的非线性调整增强图像的亮暗对比避免过亮或过暗的区域丢失细节。 伽马校正是一个可选步骤根据具体的应用需求是否需要进行亮度调整。
RGB域的处理顺序通常是在生成 RGB 数据后立即进行的颜色校正矩阵CCM然后可以选择性地应用伽马校正、去噪、抖动和去雾处理。这些步骤旨在提高图像的色彩准确性、对比度和清晰度确保图像在显示设备上呈现出最佳效果。
3. 可选RGB 去噪与抖动处理RGB Dithering and Noise Reduction
这一步通常包括对图像进行去噪处理以及在量化过程中加入抖动处理以避免色带现象。抖动处理通过在颜色量化中加入小的随机噪声平滑色阶过渡区域减少量化引起的视觉失真。 去噪处理会减少图像中的随机噪声使图像更加干净
4. 可选去雾处理Dehaze
去雾处理用于提升在有雾霾或大气散射影响下的图像对比度。该步骤可以通过分析图像的亮度直方图增强图像的局部对比度改善在远景或恶劣天气下的视觉效果。 去雾处理可选用于特定场景需求比如户外或者监控系统中。
三、YUV域
颜色空间转换CSC 对比度提升与缩放CDS 锐化处理Sharpen YUV 3D 降噪YUV 3DNR 图像缩放Scaling YUV 抖动处理YUV Dithering
1. 颜色空间转换CSC - Color Space Conversion
将 RGB 颜色空间转换为 YUV 颜色空间。这是 YUV 处理的第一步RGB 三个通道分别表示红、绿、蓝的颜色信息而 YUV 则将亮度Y和色度U、V分离开来更适合用于压缩与传输。 颜色空间转换的主要目的是为了兼顾压缩效率和视觉效果YUV 格式在视频传输中应用广泛。
2. 对比度提升与缩放CDS - Contrast Enhancement and Scaling
在此步骤中图像会进行对比度调整提升亮暗对比使得细节更加明显。此外该步骤还可能包含缩放操作将图像调整到目标分辨率。 对比度调整能够增强图像的视觉冲击力提升暗部和亮部区域的细节表现。 缩放是为了匹配后续处理或显示需求。
3. 锐化处理Sharpen
在此步骤中图像的边缘细节会被增强使得图像看起来更加清晰。锐化处理通过增强边缘的对比度使边界更加分明提升图像的清晰度。 这一步常用于减少图像模糊尤其是在缩放后细节可能会丢失或变得模糊。
4. YUV 3D 降噪YUV 3DNR - 3D Noise Reduction
这是降噪操作通常在视频处理中使用通过结合时域和空间域的信息来去除图像噪声。YUV 3DNR 处理会综合多个帧的信息减少噪声同时保持运动区域的清晰度。 该步骤特别适合减少视频帧中的动态噪声以及在多帧图像中去除随时间变化的噪声。
5. 图像缩放Scaling
对图像进行多分辨率缩放生成不同尺寸的 YUV 图像以满足不同的应用场景。这一步根据需求缩小或放大图像。 缩放处理可以生成适用于不同设备的图像例如为高分辨率屏幕提供高清图像也可以为低分辨率设备生成小尺寸图像。
6. YUV 抖动处理YUV Dithering
抖动处理通过在颜色量化过程中加入噪声以减少色彩量化导致的颜色带现象。此步骤将颜色转换过程中可能出现的平滑区域进行处理使色彩过渡更加自然。 抖动处理对于图像和视频的视觉质量非常重要尤其是在低位深度的色彩空间中。 总结
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