相机图像质量概述

1、成像产品的分类

2、图像质量分类

审美型 （  人眼评判 ）：

根据图像质量需求的成像产品分类：

3、成像产品的图像质量要求

审美类成像产品的图像质量要求

• 单反相机 -- 真实的还原现实世界，需要遵循一定的客观成像标准CIPA，ISO，如有艺术创作的需要可以用PS等软件对照片进行后处理；

• 手机相机 -- 偏向于人眼视觉，对人/人脸的拍摄有一定要求；

• 无人机/ 运动相机 -- 视频的稳定性（防抖、不允许画面突变），对人/人脸的拍摄有一定要求；

• 监控相机 -- 低照度噪声（时域，空域）、HDR、高锐度、对人/人脸的拍摄有一定要求；  

信息类成像产品的图像质量要求

• 机器视觉相机 -- 人/人脸、 高感光度；

• Home Camera -- 家用相机，和监控相机类似，对人脸识别有一定要求；

• 车载相机 -- 高动态范围、高感光度、高帧率、motion artefacts、stitching artifacts、满足一定的人眼视觉（有前视/后视的摄像头是人眼来看的）；

4、成像系统组成

要理解图像质量，就必须要了解整个成像系统的组成，搞清楚整个成像系统中有哪些模块会影响图像质量，如上以成像过程来描述，

光源（包含人造光、自然光、闪光灯）照到物体上，光线反射进入成像系统，经过镜头（对于变焦镜头有驱动马达调整镜片位置，实现变焦）、光圈、滤光片、快门到达Sensor上成像，

接着出来数字信号传到ISP进行图像处理，ISP输出YUV格式的数据，用于显示或者经过编码后进行存储，又或者用于机器视觉；所以影响图像质量的因素有很多，包括光源、镜头、滤光片、Sensor、ISP、显示器的显示、编码 ........

理解一下就是光源、镜头、光圈、滤光片、快门、Sensor构成了一个完整的光学成像系统，但由于光学和半导体的缺陷与局限会导致成像的一系列问题，

就需要经过ISP，用数字信号处理的方法去克服光学，半导体的缺陷导致的成像问题，处理完并得到较好的图像后，就用来进行图像的显示、存储、或者机器视觉的检测识别等应用；

总结：整个成像系统是一个软硬结合、光机电结合的复杂系统，做有些系统架构和硬件架构的人，有必要了解整个系统，才能够设计出正确的架构，包括做图像质量的也是从系统角度去处理问题，同样要了解整个系统，才能更好的完成工作；

5、成像系统的两条基本主线

图像重建要克服的光学缺陷与局限：MTF、像差、场曲、vignetting（光晕，暗角）/luma shading（亮度阴影）、glare（眩光）、Geometry Distortion（几何失真）；

图像重建要克服的半导体缺陷与局限：defect pixel、sensitivity、dynamic range、noise：temperal noise、fix pattern noise、color noise、spatial noise；

色彩重建要克服的光学缺陷与局限：Color shading、chromatic aberration、purple fringe；

色彩重建要克服的半导体缺陷与局限：Cross talk、balck level；

6、成像系统的实时控制

ISP中，关于图像质量的控制，包含如下3部分：

• 系统的静态参数标定：如black level、shading、noise profile、white balance、chromatic aberration correction、etc，主要是针对不同的硬件拍出的raw图，去做Calibration；
  

• AE\AWB\AF（自动曝光、自动白平衡、自动对焦）：主要是软件的3A算法去控制，要求达到曝光/白平衡/对焦的“快”、“准”、“稳”；

• 系统的动态参数调整：基于上述的静态标定参数，在各个场景下去调整ISP中相应模块的动态参数，以达到满意的效果输出，如shading，CCM， black level，noise reduction，sharpening、etc；

注：一般从硬件厂商那边拿到的相同产品，成像效果都是差不多的，所以要有更好的用户体验就必须在软件上面增加自己的优化，如3A算法、后处理算法；