sensor作为人工智能的最前端设备，负责将外部光信号转换为电子系统可以处理的电信号。以下是后续电信号处理设计中最重要的指标。

sensor感光原理的基础是光电效应。sensor感光单元，即像素单元，在接受外部光刺激后，会产生一定的电信号，经过处理后，可以显示外部图像信息。

图像的发展史，从黑白照片到彩色图像，那么如何获得彩色图像呢？这就需要对像素单元作一定的处理，根据RGB三原色原理可以在像素单元上方覆盖滤光膜，使像素单元只接受某种颜色的入射光（Red单元、Green单元、Blue单元)，按一定规则排列像素单元，然后通过插值等方法还原颜色信息。

不同的sensor滤膜可以设计成不同的布局，以下是几种常见的布局 Sensor实际像点的数量通常比标准图像分辨率(如2048x1536，1920x1080等)要大一些，多出来的像点主要有两个功能，

黑像素，即dark pixel，不透明金属覆盖在像点上方，相当于零输入，用于检测像素的暗电流水平 滤波像素，即filter pixel，很多ISP算法会使用3x3或5x5大小的滤波窗需要在输出分辨率的基础上增加几行，使滤波窗充满有效像素

YUV：luma(Y) chroma(UV)格式(亮度、色度)sensor支持YUV422格式，即Y-U-Y-V按顺序输出数据。 RGB：传统的红绿蓝格式，如RGB565，5bit R 6bit G 5bit B，G多一个是因为人眼对绿色比较敏感。 RAW RGB：sensor每个像素对应一个彩色滤光片，滤光片按Bayer Pattern(拜耳模板)分布，直接输出每个像素的数据，即Raw RGB Data。 JPEG：有些sensor，特别是低分辨率，它自带JPEG engine，压缩后可直接输出jpg格式数据。