Camera噪聲問題
Camera RGB 域的噪聲
以上部分屬于sensor processing，接下來的部分屬于color、luminance processing。
gamma
gamma是在RGB域設置一個gamma table去對應給每一個像素值增加一個適當?shù)脑鲆嫣岣甙祬^(qū)的亮度水平。gamma的由來是由古老的顯示屏來的，gamma校正基本上是為了提升暗部細節(jié)，可以理解為在數(shù)字gain增加，會顯著增加暗區(qū)的噪聲，針對不同平臺或者設備gamma的核心理念都是一樣的，只不過對于gamma LUT的數(shù)據(jù)大小有區(qū)別。
color correction
cc是將camera RGB 轉換為 s RGB，為了獲取更逼近人眼視覺的顏色。在圖像處理中是通過一個3*3矩陣運算的。分別是三個通道的調整。
R’ = m00 R + m01 G + m02 B
G’ = m10 R + m11 G + m12 B
B’ = m20 R + m21 G + m22 B
其中，R’,B’,G’是要得到的調整后的值，R,G,B是當前的三通道的值。最為重要的一點是每一行的三個值加起來應當為1，否則會影響到AWB。
這部分也會產生一些非線性噪聲。
Lens shading
為什么會有Lens Shading這個現(xiàn)象呢，其實從透鏡原理不難看出這是透鏡的光學特性導致的中間亮，四周暗的現(xiàn)象。當然由于波長不同的RGB散射之后四個通道不重合，所以導致出現(xiàn)color shading，經過rolloff這么一處理，現(xiàn)象就會改善很多。簡單提一下Tintless算法，會對不同的色溫加以計算，tune圖像的時候只需要用T光下的圖像即可。
Auto White Balance
有兩種方式去把sensor感知到的顏色還原到人眼心里感知的顏色。一種是灰世界假說，一種是白點法。簡而言之，白點法就是通過G值超出某一范圍的值，認為是白點，對白點進行顏色還原。灰世界是根據(jù)統(tǒng)計學對大量的灰點分布進行處理計算，判斷當前的色溫并還原。以上方法都基于色溫曲線的繪制（參考點的選取）。
Demosaic
當經過以上處理之后，現(xiàn)在的圖像還是在RAW域的，圖像還是分成R,G,G,B四個通道，需要將其進行還原，利用插值法計算每個pixel上的其它兩種顏色，具體計算方法在后面再介紹。Demosaic會對不同的顏色進行插值計算，在邊緣部分會形成結構噪聲。
bayer pattern
這個其實簡單理解就是分色濾色片，為了造價成本和一系列原因，讓每一個pixel只感受一種波段的光，即R,G,B中的一種。這樣在后面需要還原色彩的時候就要使用的另外的模塊進行插值運算。
關于RAW圖的存儲和計算，為了MIPI傳輸方便，一般采用16 bytes傳輸12個pixel的信息，而每個pixel的大小是由RAW來定義的，比如RAW10就是每個pixel都占用了8 bits。
計算RAW圖大小時需要明確以上兩點：pixel counts 和 pixel bits，以及傳輸協(xié)議以及字節(jié)對齊等。
black level correction
因為三極管本身特性，在光子信號量為0時，sensor本身感受到的電流并不為0，所以會形成一個暗電流。稱為black level，在全黑環(huán)境下，拍攝一張圖，圖像上會有部分白點，這部分即為暗電流引起的噪聲，在進行適當?shù)奶幚碇笕コ＿^大會使圖像信息丟失，過小會造成噪聲嚴重。
PDPC&BPC
在經過blc之后，會發(fā)現(xiàn)還是有一些特殊的‘噪點’，其實這些點就是bad pixel，bad pixel的分類也比較多，分為動態(tài)的和靜態(tài)的，靜態(tài)的，比如PDPC，通過拉普拉斯算子標記寫入的方式進行去除，動態(tài)的需要算法去檢測是否超出某一閾值而進行去除，去除掉該點的值后會通過獲取相鄰像素點的值對該點進行填充。
在RAW域不能對圖像進行大幅度的降噪，否則會引起信號量的丟失，對ISP的處理產生很重要的影響，而且RAW域的處理還是在時域空間，處理手法單一。
ABF
Adaptive bayer filter是對前面產生的噪聲去除的一個模塊，主要是針對于RAW域噪聲的去除，ABF主要是針對于常規(guī)2D卷積使圖像邊緣劣化的問題在降噪的同時不鈍化邊緣，主要原理是兩級低通濾波器，分別消除高低頻噪聲。ABF在VFE部分可以在線性域一定程度上降低噪聲，其余的一般由CPP部分的硬件小波降噪完成。
關于 Camera 的成像流程中的噪聲
camera成像在大的階段上分為RAW域的成像和RGB域的成像。中間的過渡是由Demosaic模塊完成的。
廣泛意義上的RAW 域的噪聲
通過查閱資料，RAW域的噪聲主要分為高斯噪聲和散粒噪聲兩種。高斯噪聲是不隨著光強變化的噪聲，散粒噪聲符合泊松分布，會隨著光強的增加而逐漸的增大。在Sensor直出的RAW圖中這兩種類型的噪聲都是包含在內的，所以直出RAW是隨著光強的增大而增大的，但是值得注意的是，在這個階段的信噪比也是增大的。
Camera 的 RAW 域噪聲
RAW圖是一種格式，在就不得不提一下Camera的處理流程。
由CSID進來的數(shù)據(jù)，會經過以下步驟的處理最終display。
在demosaic之前的格式為RAW格式，在demosaic之后的格式為RGB格式。
GTM，LTM
Global tone mapping和Local Tone mapping是對動態(tài)范圍有直接影響的兩個模塊，顧名思義，Global是全局影響，對全局的亮度加以調整，而LTM是對局部區(qū)域進行調整，使亮區(qū)不過曝，暗區(qū)亮度提升。
up current Luma
在后期希望將在暗環(huán)境下拍攝的圖片亮度拉高，通過exposure table查表，找到對應的gain值去補償當前的亮度值。這就會造成噪聲的引入，如果當前環(huán)境亮度值本身就較高的情況下則無需補償gain值去放大信號量，噪聲就不會增加那么明顯，所以在該部分把這部分噪聲的引入定義為up luma。
小波降噪
小波分析是傅立葉分析思想方法的發(fā)展與延拓。它自產生以來，就一直與傅立葉分析密
切相關。它的存在性證明，小波基的構造以及結果分析都依賴于傅立葉分析，二者是相輔相成的。小波變換把信號分解到各尺度中，在每一尺度下把屬于噪聲的小波系數(shù)去掉，保留并增強屬于信號的小波系數(shù)，最后再經過小波逆變換恢復檢測信號。之后會對WNR進行專門的敘述。
ASF
ASF是CPP硬件中使用高通濾波器增強邊緣，采用平滑處理來抑制非邊緣區(qū)域的噪聲水平。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Camera噪声问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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