数字成像系统【117413】ISP 信号处理基础
图像处理中的信号处理及其应用
图像处理中的信号处理及其应用信号处理在图像处理中起着至关重要的作用，为数字图像的处理、压缩、传输以及识别提供了基础性技术。
本文旨在深入了解图像处理中信号处理的基础知识、技术、应用以及未来发展趋势。
一、信号处理的基础知识信号处理可以分为连续信号处理和离散信号处理。
在图像处理中，数字图像是由离散信号组成的，因此离散信号处理是较为常用的。
离散信号变换是信号在离散时间下的处理方法，常用的有离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）和小波变换等。
其中，DCT在JPEG压缩和MPEG视频编码中广泛应用。
图像增强是图像处理中常用的技术之一，其目的是使图像更好地展示所需的信息。
图像增强的方法很多，其中利用直方图均衡化能够使图像在灰度方面更加均匀，增强对比度。
但是，直方图均衡化会引入噪声，导致图像细节失真。
因此，局部对比度增强是一种更常用的增强方法。
二、信号处理的技术1. 图像滤波图像滤波是对图像进行平滑和锐化处理的技术。
平滑处理可以去除图像中的噪点，提高图像质量。
常见的平滑滤波器有均值滤波和高斯滤波。
锐化处理可以增强图像细节，提高图像的观感效果。
常见的锐化滤波器有Sobel滤波器和拉普拉斯滤波器。
2. 图像分割图像分割是将图像中的像素按照不同属性分为不同的区域的过程。
常用的图像分割方法有基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割。
其中，基于区域的分割方法可以得到更加准确的分割结果。
3. 特征提取特征提取是将复杂的图像转化为简单特征的过程，是图像识别和分析的关键技术。
常用的特征提取方法有边缘检测、纹理特征提取和色彩特征提取等。
其中，边缘检测可以将图像中的物体轮廓提取出来，为后续的识别和分析提供基础。
三、信号处理的应用1. 图像识别和分类图像识别和分类是图像处理中最重要的应用之一。
利用图像处理技术可以将图像转换为数字信号，通过对信号进行分析和处理，可达到图像分类、物体检测和人脸识别等目的。
2. 图像压缩图像压缩是将图像数据压缩到更小的空间，以便存储和传输。
计算机像处理基础知识
计算机像处理基础知识计算机科学与技术的发展已经深刻地改变了我们的生活方式和工作方式。
而作为计算机科学中的重要基础，计算机像处理技术在实现图像处理、模式识别、计算机视觉等各个领域的应用中扮演着重要的角色。
本文将从计算机像处理的定义、基础知识和应用等方面展开讨论。
一、计算机像处理的定义计算机像处理是指对数字图像进行一系列算法和操作的过程，以提取出感兴趣的信息，并改善图像质量。
通过计算机像处理技术，我们可以实现图像的增强、降噪、分割、去除失真、特征提取等一系列操作，从而更好地满足人们对图像的需求。
二、计算机像处理的基础知识1. 数字图像表示：数字图像是用离散的像素点来表示连续图像的结果。
每个像素点都包含了光强度和颜色等信息。
常用的图像表示方法包括二值图像、灰度图像和彩色图像。
2. 图像增强：图像增强是通过一系列的算法和操作来改善图像质量，使得图像更加清晰、明亮和易于理解。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、滤波、锐化和对比度增强等。
3. 图像降噪：图像降噪是指通过去除图像中的噪声，以使图像更加干净和清晰。
降噪方法有平滑滤波器、中值滤波器和小波降噪等。
4. 图像分割：图像分割是将图像划分为若干个区域或对象的过程。
图像分割可以通过阈值分割、区域生长和边缘检测等方法来实现。
5. 特征提取：图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的信息，常用于图像识别、目标检测和模式识别等任务中。
常见的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取和形状描述等。
三、计算机像处理的应用1. 医学图像处理：医学图像处理广泛应用于医疗影像的诊断和分析中，如X光图像、CT扫描和MRI图像等。
医学图像处理可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。
2. 视频监控：计算机像处理技术在视频监控中起着重要作用，可以实现视频流的实时分析、物体检测和行为识别等功能。
通过视频监控可以提高安全性和有效性。
3. 图像合成：图像合成是指将多个图像进行合成，以生成一个新的图像。
数字成像系统【117414】数字成像系统介绍
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数字成像系统应用
监控相 机
机器视 觉
PC 摄 像头 数码相 机 无人机 照相机 手机照 相机
运动相 机
太空照 相 微波成 像
医学照 相
行车记 录仪
成像系统组成
闪光灯
sensor Lens IRIS IR 快 门
处理器/操作系统 显示
Images signal processor
存储
actuators 机器视觉 光源 自然光 人造光 闪光灯 光学 镜头 IR 机械 对焦马达 机械快门 电机光圈 Zoom马达 半导体 sensor ISP DSP VPU/Encoder 处理器 AE+AWB+AF+Tuning postprocessing Storage
该培训适用于：
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• • • • • • • • • • • • 数字成像系统介绍 CMOS image sensor基础 • • 镜头光学基础 颜色科学基础 • ISP 信号处理基础 • 3A概述 • 黑电平与线性化 • Green Imbalance • 坏点消除 • Vignetting与Color shading • SNR 与Raw Denoise Dynamic Range与Tone Mapping • • MTF与Demosaic • 色彩空间与色彩重建 Color Correction Matrix与3D LUT • • Gamma与对比度增强 • Sharpening • Color Space Conversion • 空域去噪 • 时域去噪 Color Aberrance Correction and • • Depurple ISP 的统计信息 自动曝光 自动白平衡 自动对焦 闪光灯 HDR Exif 和DNG Encoder 图像防抖 图像质量评价工具与方法 画质调优
数字影像处理技术的原理及其应用
数字影像处理技术的原理及其应用数字影像处理技术是指使用计算机将数字信号转换成可视化的影像，以及对影像进行各种处理和分析的技术。
数字影像处理技术广泛应用于医学、地质、气象、航空、军事等领域，具有非常广阔的应用前景。
数字影像处理技术的原理主要涉及数字信号、图像采集、图像增强、图像分割、特征提取和分类等技术。
其中最核心的技术是图像处理算法，该算法包括各种基本算法、特征识别算法和图像识别算法。
数字信号是通过数字采样、量化和编码等技术将连续信号转换成离散信号，这些离散信号可以使用计算机进行处理和存储。
在数字图像处理中，图像信号是通过设备采集的，如CCD和CMOS传感器，它们将光信号转换成电信号并记录下来。
与模拟信号相比，数字信号具有更高的精度和稳定性。
图像采集是指通过感光元件等设备记录下图像信息，它是数字影像处理技术的第一步。
目前主要使用的是CCD和CMOS传感器，它们具有高像素、高灵敏度、超高速和低噪音等优点。
数字影像处理技术能够大大提高影像的分辨率和质量，较好地解决了传统影像处理技术的局限性。
图像增强是指使用数字图像处理算法增强影像信息，从而更好地展现影像的细节和特征。
常见的图像增强方式包括灰度变换、直方图均衡、滤波和锐化等。
图像增强可以提高影像对医生和工程师的分析和判断能力，有利于对荧光显微镜像、CT、MRI等影像的分析和研究。
图像分割是指将原始影像划分成若干幅小图像，并将其分类为不同的图像区域。
其目的是从复杂背景中提取出感兴趣的图像元素，并将其用于特征提取或病变诊断。
目前，常用的图像分割算法包括有基于阈值、基于梯度和基于模型的算法等。
特征提取是指从原始影像中提取有用的、可识别特征，并用于分类和识别。
常见的特征提取算法包括边缘检测、纹理分析和形状分析等。
通过特征提取可以自动化地完成图像分析和病变诊断的过程，减轻医生和工程师的负担，提高医疗和工程领域的生产效率。
分类是指根据图像特征将其识别为某个类别，如良性和恶性病变。
数字图像处理的基础知识
数字图像处理的基础知识数字图像处理是一种以计算机为基础的处理图像的技术。
它的核心是数字信号处理技术，其中包括数字滤波、傅里叶变换、数字图像处理等等。
数字图像处理主要是针对图像进行数字信号处理和计算机算法处理，从而得到使图像更加美观、清晰，同时也可对其进行各种分析和处理。
数字图像处理的基础知识包括图像的获取、表示和处理。
在此，我们将分别阐述这些基础知识。
一、图像的获取图像的获取方式有很多种，包括摄影、扫描、数码相机等等。
这些方式都可以将图像转化为数字信号，以便于计算机的处理。
在数字相机中，传感器采集光线信息并将其转化为电信号，再经过模数转换后保存在内存卡中。
而在扫描仪中，可以通过光线照射样品，然后采集样品的反射信息，保存成数字图像的形式。
二、图像的表示图像可以用矩阵的形式进行表示，其中每个矩阵的元素都对应图像中的一个像素点。
这个像素值可以代表颜色、灰度和亮度等信息。
将图像信息存储成数字矩阵的方式称为栅格画。
在黑白影像中，每个像素点只有黑和白两种颜色，每个像素点都用1或0表示。
在彩色图像中，每个像素中则由红绿蓝三原色按一定比例混合而成的颜色值来表示，并用数值表示。
这些数值也可以是整数或浮点数等形式。
另外，还有图像的压缩技术。
图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩。
有损压缩会使压缩的图像失去一些细节，但能帮助减少图像的尺寸。
无损压缩则不会丢失图像的任何信息。
常见的无损压缩格式为PNG、BMP、TIFF等，常见的有损压缩格式为JPEG、GIF等。
三、图像的处理图像的处理包括预处理、增强、分割、检测和识别等等。
其中预处理指图像的去噪、灰度平衡、色彩校正等，以利用后续处理。
增强指通过调整图像的对比度、亮度等等，使图像更加清晰、唯美。
分割技术可以将图像分为多个区域，每个区域有独特的特征。
例如，我们可以用分割技术将人体和背景分开。
检测技术用于在图像中找到我们感兴趣的点，例如在医学图像中检测肿瘤。
识别技术允许计算机对图像中的对象进行分类，例如人脸识别技术和指纹识别技术等等。
数字成像系统【117410】CMOS image sensor基础
波长
感光过程
• 充电----reset
N P vd
e
• 感光
N P ΔV
• 放电
N P Δ Q = Ne x e x QE Q=VxC ΔV = ΔQ/C
V
读取过程
E->V
Analog Gain
ADC
Total_time = reset_time+exposure_time+readout_time
Crosstalk 对 noise的影响
R‘ =a11×R + a12xG+a13xB
加模型的噪声计算： ADD（N1,N2) =(N1^2+N2^2) ^0.5
N‘ =(a11×R)^2 + (a12xG)^2+(a13xB)^2 负的系数越大SNR越低
/Publications/Papers/2015%20JOS AA%20Color%20Filters.pdf
4.41E-19焦耳
Color filter
E=hc/ λ Total_Power = sum_of (all photons) QE = 1/3 in this case
e
与量子效率QE有关的几个重要概念
• QE是衡量某个颜色通道某个频率/波长的光子转换成电子的效率 • IR cutter----cut near IR QE • Crosstalk • Sensitivity 感光度=QE X Pixel_Size
Full Well
Reset
曝光
读取
时间轴
Sensor动态范围
ee ee ee ee
PCB
1：Full well Capacity 2：Dark Current 3：Fill Factor
数字图像处理数字图像处理基础
数字图像处理基础数字图像处理是在数字计算机上对数字图像进行操作和分析的一种技术。
它主要包括数字图像获取、数字图像处理、数字图像分析和数字图像输出等过程。
本文将介绍数字图像处理的基础知识。
数字图像获取数字图像获取是将真实世界中的图像转换为数字信号的过程。
数字图像通常由许多像素点组成，每个像素点都有一个灰度值或颜色值。
常用的数字图像获取设备包括数码相机、扫描仪、医学影像设备等。
数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行各种操作和处理的过程。
数字图像处理可以分为图像增强、图像压缩、图像复原和图像分割等几个方面。
图像增强图像增强是改善数字图像可视化效果，使其更适合用户观察和分析。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、拉普拉斯锐化和中值滤波等。
图像压缩图像压缩是减少数字图像占用的存储空间和传输带宽的操作。
数字图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。
图像复原图像复原是对数字图像进行噪声和失真修复的过程。
图像复原常用的算法包括逆滤波、维纳滤波和均值滤波等。
图像分割图像分割是将数字图像中的不同部分分离出来的过程，常用的图像分割方法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
数字图像分析数字图像分析是对数字图像进行各种计算和分析的过程，常用的数字图像分析方法包括形态学分析、特征提取和目标检测等。
形态学分析形态学分析是研究数字图像形态特征的一种方法。
形态学分析主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作。
特征提取特征提取是从数字图像中提取出具有实际意义的信息的过程，常用的特征提取方法包括滤波、边缘检测和纹理分析等。
目标检测目标检测是在数字图像中寻找具有特定性质的目标的过程，常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测和神经网络等。
数字图像输出数字图像输出是将数字图像转换为人类可以观察的形式的过程，常用的数字图像输出设备包括彩色打印机、液晶显示器和投影仪等。
数字图像处理是一种应用广泛的技术，它已经在医学、工业、军事等领域得到了广泛的应用。
si pi 知识点
si pi 知识点SIPI知识点SIPI（Signal and Image Processing Institute）是加州大学圣地亚哥分校的一个研究机构，专注于信号处理和图像处理领域。
在SIPI的研究中，涉及到了许多重要的知识点，本文将介绍其中一些重要的知识点。
一、信号处理的基本概念信号处理是指对信号进行采集、传输、处理和分析的过程。
信号可以是任何一种传递信息的形式，比如声音、图像、视频等。
在信号处理中，常用的技术包括滤波、变换、编码和解码等。
滤波是信号处理中常用的技术之一，它通过改变信号的频率特性来实现对信号的处理。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
滤波器可以用于去除噪声、增强信号等。
变换是信号处理中另一个重要的技术，它可以将信号从一个域转换到另一个域。
常见的变换包括傅里叶变换、小波变换等。
变换可以用于信号的分析和压缩等。
二、图像处理的基本概念图像处理是对图像进行采集、传输、处理和分析的过程。
图像是由像素组成的，每个像素都有一个灰度值或颜色值。
在图像处理中，常用的技术包括滤波、变换、分割和识别等。
滤波是图像处理中常用的技术之一，它可以改变图像的频率特性来实现对图像的处理。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
滤波器可以用于去除噪声、平滑图像等。
变换是图像处理中另一个重要的技术，它可以将图像从一个域转换到另一个域。
常见的变换包括傅里叶变换、小波变换等。
变换可以用于图像的压缩和增强等。
分割是图像处理中的一个重要任务，它将图像分成若干个区域，每个区域具有一定的特征。
常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
分割可以用于图像的目标检测和识别等。
识别是图像处理中的一个重要任务，它通过对图像进行特征提取和分类来实现对图像中目标的识别。
常见的识别方法包括模板匹配、神经网络和支持向量机等。
识别可以用于图像的自动检测和识别等。
三、SIPI的研究领域SIPI在信号处理和图像处理领域的研究非常广泛，涉及到了许多重要的研究方向。
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out=zeros(size( I)); for i=1:size(I,1) for j=1:size(I,2) out(i,j)=lut(I(i,j)+1); end end imtool(uint8(I)); imtool(uint8(out));
Filter convolution：滤波 卷积
数字成像系统
数字图像信号处理基础
Maver Jiang
讲师的CSDN博客地址
imaging algorithm specialist staff image quality engineer maver.jiang@
数字图像处理的基本概念与操作
1. 2. 3. 4.
图像的数字化与定点数，浮点数 直方图（histogram）/积分直方图 （cumulative histogram） /图像的直方图均衡 查找表（lookup table） 图像滤波（高通，低通滤波）
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P(i,j)= L;
P(i,j)= F(L,D,T,C,…);
数字图像处理的基本操作:图像读取
filename = 'C:\raw_plain16_test.raw’; f=fopen(filename); frame = fread(f,[1920 1080],’uint16=>uint16’); image signal processor原理培训 大户成像公众号,知乎专栏<all in camera>
内容目录
1. 数字成像系统介绍 2. CMOS image sensor基础 3. 光学基础 4. 颜色科学基础 5. ISP 信号处理基础 6. 3A概述 7. 黑电平与线性化 8. Green Imbalance 9. 坏点消除 10. Vignetting与Color shading 11. SNR 与Raw Denoise 12. Dynamic Range与Tone Mapping 13. MTF与Demosaic 14. 色彩空间与色彩重建 15. Color Correction Matrix与3D LUT 16. Gamma与对比度增强 17. Sharpening 18. Color Space Conversion 19. 空域去噪 20. 时域去噪 21. Color Aberrance Correction and Depurple 22. ISP 的统计信息 23. 自动曝光 24. 自动白平衡 25. 自动对焦 26. 闪光灯 27. HDR 28. Exif 和DNG 29. Encoder 30. 图像防抖 31. 图像质量评价工具与方法 32. 画质调优
https:///wiki/Kernel_(image_processing)
Filter 练习：低通，高通滤波器 h = ones(3,3)./9; %h=[-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1]; ff = imfilter(image,h); imtool(ff);
查找表 lookup table 应用1： thresholding
Input:
0 1
2
2 3 … …
252 253 254 255
0
0
Output:
0
0
0
252
253
254
255
查找表 lookup table 查找表练习：取反
clear all clc I=rgb2gray(imread(‘sample.jpg')); I=imresize(I,0.1); i=255:-1:0; lut=i;
图像的数字化+数字信号处理（ISP） 色彩重建 图像重建
https:///wiki/Floating-point_arithmetic N 原始2D连续信号 a(x,y) M https:///wiki/Fixed-point_arithmetic M行 N 列 2D离散数字信号 L= 0 ~ 1；float L=0~255; 8 bit fix point L=0~1023; 10 bit fix point L=0~4095; 12 bit fix point
直方图 histogram 与 积分直方图 Cumulative histogram
Mean Brightness
contrast
https:///wiki/Image_histogram
数字图像处理的基本操作:直方图 显示直方图 filename = 'C:\raw_plain16_test.raw’; f=fopen(filename); frame = fread(f,[1920 1080],'ubit16=>uint16’); imtool(frame’,[]); figure(11),histogram(frame); 显示积分直方图 image = double(image); image = image./4096; h = histogram(frame); cum = cumsum(h.Values); figure(22),plot(cum); 直方图均衡 jj = histeq(image); imtool(jj’,[]);