13 MTF与Demosaic
MTF调制传递函数
- Color filter array:色彩滤镜阵列。
- Bayer filter:贝尔滤镜。50%绿,25%红,25%蓝。用了Bayer才要用demosaic。
Bayer相当于采样,demosaic相当于重建。
CFA
NIR:近红外
RCCC sensor
采样定理:采样频率要的大于信号最高频率的2倍。一般要保证5~10倍的采样频率。采样定理又叫奈奎斯特定理。
Aliasing:如果不能满足采样定理的信号会重叠。
摩尔纹
Demosaic的步骤:
- 判断插值的方向;
- 在判定的方向上进行插值;
- 后处理。不是必须的。
基础点:
- Green-based demosaicking
- Edge-based demosaicking
- 相关性原理
插值方法:Hamilton and Adams原理。色差恒定法。
demosaic很重要,跟denoise差不多。
难点:
- 摩尔纹
- noise:放大噪声。会影响判断。
- 模糊
- false color:伪彩色。
思考题:怎么平衡noise和demosaic?
参考
MTF(调制传递函数)_百度百科
https://baike.baidu.com/item/MTF/261610
Optical transfer function - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_transfer_function
14 色彩空间&色彩重建
三个概念:
- Color model
- Color space / color working space
- Color management:ICC profile
color model
RGB
additive system加性色彩系统
imaging,display,eye
CMYK
subtractive system减性色彩系统
dye,paint,print
RGB和CMYK不是具体的色彩空间。
color space
色彩空间。也是color model,但用准确的量化来描述坐标系,量化范围,白点数据以及非线性转换特性。
设备无关:CIE XYZ, CIE LAB
设备相关:sRGB,Adobe RGB
色彩空间基本元素:
- 参考白点
- 几何描述
- Gamma
显示器默认sRGB?
ICC profile
成像、打印……
加性色彩重建系统的几个重要概念
- Color Gamut色域
- Tone Mapping Function
- Color Balance
- Intensity Resolution
好的色彩重建的基本要求basic principles of good color reproduction
- 正确映射白色和中性色,灰色
- 控制彩色
- 正确映射天空、树叶、肤色
- 控制contrast和brightness
色彩重建的过程
scene exposure——Optics,filters,and sensor——Correction for offset……
色彩重建的数学表达
- CSC:color space conversion,
- CSM:color space matrix
15 Color Correction Matrix与3D LUT
CCM的目的:将camera rgb色彩空间转换为sRGB色彩空间。
camera_rgb->XYZ->sRGB
CCM的评价标准:
通过CIE LAB色彩空间来计算color error
CIE LAB(1976),1994,2000
注:
- awb常用HSV?
- ……
注意事项:
- 饱和值处理
- CCM一般在gamma前面(重要!)
计算方法:
1.
……
4.
附加功能:
- ccm各patch的权重
- 可以考虑噪声等选项;
- 可以提高或者降低饱和度。
调试CCM的注意事项:
- 计算ccm时曝光需要正常。
- ccm会增强彩噪,在高ISO时需要降低ccm的saturation,甚至关闭ccm模块。
- gamma变动时
劣势
3D lut基本原理
16 Gamma与对比度增强
gamma是一种数学变换
gamma矫正:输入亮度和输出亮度的非线性变换关系。
scene——sensor——encoding gamma——存储——display gamma——display
为什么要gamma?
- 微博理论(JND):人眼对暗区的变化更加敏感。
- 存储、传输、显示图像的手段是有带宽限制的。
存储的时候把更多的bit分配给暗区。
encoder gamma和display gamma一定是相乘为1吗?不是。
gamma对亮度、色彩的影响:
- gamma会降低色彩的饱和度(ccm)
- 不同gamma不同亮度
几种gamma
-
srgb gamma
-
P3 display
-
REC709
-
local contrast
-
global contrast
动态gamma校正与contrast
直方图分析和AE——场景判断——对比度增强——生成gamma——gamma映射
思考题:
HDR10对于gamma的设计和调试有什么新的需求和变化?
17 Sharpening
锐化
仅次于降噪的一个模块。很难设计
边缘变化更陡峭。
信号=低频+中频+高频+噪声
S=SL+SM+SH+Sn
unsharp masking(USM)
一般算法
- overshoot
- undershoot
filter一般都是高斯滤波器。滤波器决定了最终锐化的频率,对sharpening影响最大。
难点:
- ring effect。光晕控制
- 噪声变大
- aliasing的影响。奈奎斯特频率信号区域增强。增强摩尔纹、锯齿
要增强中高频,而不是低频和奈奎斯特频率。
sharpen会增加MTF值。
注意事项:
- 针对不同行业,调节不同的overshoot和undershoot,并保证MTF等达到要求。
- 尽量不要增强噪声。
- 不能引起Nyquist以上的频率出现artifact。
- 边缘尽量平整、均匀。
- sharpening和focus/MTF等互相影响,需要控制好其他变量。
18 CSC/CSM
- CSC:color space conversion
- CSM:color space matrix
sRGB变成编码格式
CSM在硬件ISP中的位置
RGB——CSM:3x3+offset——YCbCr——JPEG或video encoder
- Y=亮度信号(黑白、彩色电视)
- UV=色度信号(彩色电视)
- PAL制:YPbPr
- NTSC制:YIQ
- SECAM:YDbDr
- YCbCr
- BT601
- BT709
JPEG标准里的CSM
Conversion to and from RGB
三不管地带?
19 空域降噪与频域降噪
spatial denoise
噪声类型:
- 高斯噪声。高斯+possion
- 椒盐噪声。DBC去掉了。
- FPN。有专门模块。
空域降噪
加权平均一些相似像素,去得到噪声更小的像素值。
怎么计算两个像素的相似性权重。
三类算法:
- 局部的线性 :高斯降噪。
- ……
- ……
高斯降噪和像素值无关,和距离有关。
双边滤波,会抹掉小细节,属于smooth领域。
非局部算法,根据图像块的相似性来计算像素的相似性权重。
频域降噪
- 傅里叶降噪
- 小波降噪
- DCT降噪
噪声图像——频域变换——……
小波收缩 软收缩 硬收缩
BM3D,降噪算法,结合了两种优势。计算量大。思想好。
20 时域去噪
是普通的空域噪声,在时间域上会波动。
FIR & IIR filter
FIR,图像上用的多。计算量少。
IIR,视频上用的多。
motion detection:检测当前像素是否移动
motion estimation:求得motion vector
时域降噪核心模块。
- 像素值差判断,单点或block
- 光流
- 时域降噪和encoder。ME
motion compsensation运动补偿
做得不好:
- 运动当成不运动,有拖影
- 把不运动误判为运动的,导致噪声消除不干净
fusion
难点:
- 平衡拖影和降噪效果
- 在硬件设计中需要平衡带宽和片上mem的关系。帧读入读出消耗很大。
- 手机中平衡运动补偿和降噪效果。
拖影最难
21 Color Aberrance Correction and Depurple
色散与去紫边。可能是其他颜色。
安防、全景相机比较多
纵向和横向色差
成因:不同波长的光线焦距不同,或者镜头对不同波长光线放大程度不同。
如何矫正CA
ISP:chromatic abberance correction、depurple
dot chart
标定+矫正
类似distortion
拍摄多张点状图——获取点状图每个点的圆心——根据R G B的圆心坐标……
purple finge的其他特定:
- 出现在边界等对比度高的地方
- 颜色基本在一定范围内
难点:
- 硬件设计line buffer很大
- depurple后饱和度降低,会产生artifact
- 误检测
CA与demosaic
思考题:为什么demosaic会使CA变大?
22 ISP的统计信息
典型的ISP pipeline
sensor——BLC——Degamma——NR——LSC——WB——demosaic——CCM——gamma——sharpening——CSM——YUV NR/Sharpening
3A统计信息位置
流行的配置
AE统计信息典型举例
计算亮度
AWB
ROI,除了鱼眼镜头
CDAF
很多个格。focus value,luminance
FIR filter,IIR filter
其他
MV
23 自动曝光
AE:auto exposure
不等同于自动亮度控制。
感光度、光圈、快门速度
- sensor analog gain
- sensor digital gain
- ISP digital gain
- exposure time
- integration time:lines
曝光 = ISO x 光圈 x 曝光时间
工业界和学术界对亮度控制界定有区别。
什么是合适的曝光?
- 亮度
- 直方图
曝光误差的量化
色卡22,18%中性灰,反射率122,122,121
3种计算方法
- AE target:均值法
曝光误差=曝光误差22
18% reflection rate hypothesis failure
白加黑减,背景黑白
- 均值法AE的改进:
AE loop,闭环,自动控制
AE program
EV,shutter,aperture,参数值分配表,策略。增加曝光,晚上加大光圈,白天减慢快门
flickering reduction
50Hz光源,频闪
24 自动白平衡
AWB
为什么要做白平衡?
在不同光源下白色物体成像在sensor上
- CCT——10000K,艳阳天的阴影下
- 7000K,阴天
- 5000K,大晴天
- 3000K,钨丝灯
- 2000K,烛光
R G B各不同,需要乘以gain。人眼看R G B等值。
怎么算RGB gain?
手动计算gain
需要找到白吗?
不需要:
- 灰世界:最简单。大部分场景合适。
- 完美反射
- color gamut maximization
- ……
要:
- 白点法
- 白块法
- 灰边法
- ……
需要校准吗?
怎么找到白?
- 早期的白点法
- 改进白点法
- 现在普遍应用的加权白点法
- 统计加权白点法
思考题:基于校准白平衡方法与不基于校准的方法优缺点?