学习原文：ISP算法概述(图像信号处理)、工作原理、架构、处理过程 视频学习： 可食用视频原址~
提取关键内容
概念部分
ISP：Image Signal Processor 图像信号处理器号处理器。 ISP一般用于处理Image Sensor(图像传感器)，如做AEC(自动曝光控制)，AGC(自动增益控制)，AWB(自动白平衡)，色彩校正，Lens Shading、Gamma 校正，消除坏点，Auto Black Level、Auto White Level等功能处理。
DSP：Digital Signal Processor 缩写，即数字信号处理器。 DSP你可以拍一些照片和显示（JPEG编解码)、视频和回放（Video 编解码)，H.编解码264，还有很多其他方面的处理，总之是处理数字信号。ISP图像信号的特殊处理是一种DSP。
CPU处理器包括：AP、BP、CP。 其中BP：基带处理器，AP：应用处理器，CP：多媒体加速器。
ISP控制结构
1、ISP逻辑 ：除了部分算法处理外，逻辑单元还可以统计当前图像的实时信息。 2.在上面操作firmware：Firmware 通过获取ISP 逻辑图像统计信息，重新计算，反馈控制lens、sensor 和ISP 实现图像质量自动调节的目的。 包括三个部分：
- ISP 控制单元和基本算法库
- AE/AWB/AF 算法库
- sensor 库
ISP 处理流程
图像生成过程：景物通过 Lens 生成的光学图像投射到 sensor 表面上， 将光电转换为模拟电信号， 消噪后经过 A/D 数字图像信号转换后， 然后送到数字信号处理芯片（ DSP） 中加工。 因此，，黑电平补偿 （black level compensation）、镜头矫正（lens shading correction）、坏像素矫正（bad pixel correction）、颜色插值 （demosaic）、Bayer 噪声去除、 白平衡（awb） 矫正、 色彩矫正（color correction）、gamma 矫正，色彩空间转换（RGB 转换为 YUV）、在YUV 色彩空间上的色噪去除和边缘增强，色彩和对比度增强，自动曝光控制应在中间进行， 然后输出 YUV（或者RGB） 格式数据， 再通过 I/O 接口
流程：光->物体->镜头（lens）->sensor(光电转换，电数字信号转换)->ISP/DSP(算法处理)->RGB图片
Bayer
使用bayer数据原因：传感器通常分别接收红色， 绿、 蓝三重信息， 然后将红、 绿、 蓝色三重信息合成彩色图像。 该方案需要三个滤镜， 这个价格贵，不容易制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。 bayer通过在的基础上， 增加图像的彩色信息， 处理彩色信息， 您可以获得逼真的彩色图像。通常，覆盖彩色图像传感器表面的滤波器称为（Color Filter Arrays，CFA）。 最常用的滤镜阵列是棋盘格式，绝大多数相机产品使用原色贝尔模板彩色滤波阵列（Bayer Pattern CFA）。，所以在 Bayer CFA 中，，然后根据该通过获得全色图像。【】
常见算法简介
坏点检测
一般情况下， RGB 信号应与景物亮度呈线性响应， 但由于 Senor 部分 pixel 不良导致输出信号异常， 有白点或黑点。
Black level Correction(黑电平补偿)
由于暗电流的影响， 传感器的实际原始数据不是我们需要的黑平衡(数据不是0)。
Demosaic颜色插值 (抵马赛克)
LSC(镜头矫正)
由于镜头本身的物理性质， 造，而且，因为图像光是通过镜头照射的 pixel 上时，边角处的焦点夹角大于中心焦点夹角，导致边角失光。图像的效果是亮度从图像中心逐渐衰减到周围， 离图像中心越远，亮度越暗。
AWB(Automatic White Balance)(自动白平衡)
白平衡的基本原理是在任何环境下， 将白色物体还原为白色物体， 也就是说，在图像中找到白块， 然后调整R/G/B 的比例
色温可能产生 当光线通过 Bayer型 CFA（Color Filter Arrays） 阵列之后， 传感器上的单色光，每个像素都是单色光，所以理想Bayer 图是一个较为昏暗的马赛克图。首先要解释的是demosaiced它不是为了去除电影中的一些马赛克图像，而是为了在数字图像处理中从不完整color samples插值生成完整color samples(因为bayer pattern看起来像马赛克，所以叫去马赛克)。 就是去马赛克bayer格式到RGB图中左半部分的转换过程，仔细观察每个小方块都有一个软干的小格子，里面是bayer数据值。
Color Correction(色彩矫正)
由于人眼可见光的频谱响应与半导体传感器的频谱响应不同，以及透镜的影响， 得到的RGB 颜色值会有偏差， 因此必须对颜色进行校正， 通常的做法是通过3x3 颜色变化矩阵进行颜色矫正。 将颜色矫正为真实颜色
Gamma Correction(伽马矫正)
人眼对外界光源的感光值和输入光强， 而是呈的。 ， 随着照度的增加，人眼不容易区分亮度的变化。， 为方便人眼辨识图像， 相机采集的图像需要进行gamma 矫正。
Edge Enhance(边缘增强)
边缘增强，物体之间的对比增强