這篇文章是我從事ISP研究數年來的一些經驗總結，沒有用到深奧的理論知識，有的只是根據實際狀況來處理的一些常規方法，以及曾經犯過的錯誤總結。我想把ISP function的原理用簡單淺顯的語言描述出來，希望對初學者有所幫助。這里的ISP主要是指從CMOS sensor輸出的bayer pattern，到轉換成通用的YUV或者YCbCr格式的過程，通常用于USB攝像頭/監控攝像頭/手機/平板等芯片設計中。
　　在IC設計中，受限于處理速度，像素級的ISP算法都相對簡單，只會用到加/減/乘/比較等基本運算，通常不會用到除法、指數、對數、平方根、三角函數等復雜運算。以1080p 30fps的視頻為例，像素處理速度為1080*1920*30=62M pixel/s，每個pixel都需要非常多的基本運算，用pipeline的方式實現連續高速計算。像除法，指數運算或者三角函數，則較多的時鐘周期才能完成一次計算，因此不適用于ISP的像素級處理，在算法設計中要盡量避免這些復雜運算。ISP中也有針對整幅圖像處理的運算（非像素級），例如白平衡AWB，自動曝光AE和自動對焦AF，這些算法比較靈活，處理速度要求不高，通常由CPU來處理的，任何復雜運算都可以用，只要CPU性能足夠。
　　研究ISP算法是一件充滿樂趣的事情，原因在于ISP算法沒有標準答案，任何ISP算法都沒有一個標準協議，每個人都可以自由發揮自己的想象力，目的只有一個，讓人眼看得舒服，大家看著好，才是真的好。每個人的想象力各不相同，算法復雜度也是無窮盡，評價ISP算法的優劣，主要就是一個性價比：在一定復雜度要求的條件下，達到最好的圖像質量。在學習ISP相關的paper的時候，要關注的重點是算法的原理，或者說出發點，而不是計算公式，因為公式中通常都是復雜運算，難以實際用起來，在理解了原理之后，可以找近似的替代算法來達到相近的效果。
　　從視覺感受來分，我把ISP大致分成亮度，色彩和細節三個部分。亮度是指對圖像整體的亮度調整，涉及到的算法有自動曝光Auto Exposure，黑電平校正Black Level Correction，鏡頭陰影校正Lens Shading Correction，Gamma，High Dynamic Ranger等。涉及到色彩的有白平衡Auto White Balance，色彩校正Color Correction Matrix，飽和度Saturation，色相Hue等。細節的算法主要的去噪Denoise，插值interpolation，縮放zoom，邊緣增強edge enhance等。還有一些其他相對特殊的算法，例如自動對焦Auto Focus，防閃爍anti-flick等。一個簡化的ISP算法框架如下圖。
　　
　　Figure 0.1 ISP簡單框架
　　ISP各個基本算法是相對獨立的，但是在整體效果呈現上，又是相互關聯的。舉例來說，Lens Shading Correction這個算法把要圖像四周的拉亮，這就導致圖像四周的Noise比較大， 而Noise較大的話，edge enhance就要對四周的像素做特殊處理，使得Noise不會被放大，這會導致圖像中心相對清晰，四周相對模糊。經常調校ISP的人，對此可能深有體會。諸多ISP算法模塊，內在是有一些確定的邏輯關系的，上圖中的框架結構，有些順序是可以改變，有些則不可以改變， 有些改變會導致算法復雜度提升。ISP算法中有不少特性是相互對立矛盾的，例如清晰度和噪聲，AWB中的穩定度和精確度，AE中的收斂穩定性和收斂速度等，這些對立的特性，就像天平的兩端，需要根據客戶需求或者實際應用場景去做平衡。
　　對ISP的研究學習過程，既有符合構想預期的情況，也有充滿意外的時候，同時感嘆一下人眼或者說人腦的高復雜度和高靈敏度。ISP的各種數學運算，最終是要讓CMOS sensor感應到的圖像，轉化模擬成人眼/人腦感受到的圖像，通過不斷的學習和嘗試，讓各種ISP模塊中的數學計算，能夠得出期望的圖像效果，或者從圖像效果反推出算法中的原因所在。一個有經驗的ISP算法研究工程師，就是建立起數學計算和圖像效果之間的映射關系。
　　接下來，我將從圖像format開始，然后再從圖像亮度，色彩和細節三個方面來一一介紹ISP中各個function。