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191、影像系统全链路质量评估体系:从 Sensor 原始数据到最终成片的客观指标链
191、影像系统全链路质量评估体系:从 Sensor 原始数据到最终成片的客观指标链去年Q3,我接手一个旗舰机项目,Sensor是IMX989,平台是骁龙8 Gen2。调试到第三周,PM突然甩过来一张夜景样张——画面噪点炸裂,但ISP降噪参数已经拉到极限。我盯着RAW域数据看了两小时,发现Sensor读出噪声在暗电流补偿后反而被放大了。这个坑让我意识到:影像质量评估不能只看最终成片,必须建立从Sensor到ISP再到编码的全链路客观指标链。今天就把这套体系拆开揉碎讲清楚。一、Sensor RAW域:源头决定天花板Sensor输出RAW数据时,最容易被忽视的指标是读出噪声和暗电流非均匀性。很多工程师只盯着SNR,但SNR是综合结果,无法定位问题根源。读出噪声(Read Noise)的测量方法:盖上镜头盖,用最短曝光时间采集多帧RAW,计算像素值标准差。这里有个坑——必须扣除固定模式噪声(FPN)。我见过团队直接用原始标准差,结果把FPN当成了读出噪声,降噪算法过度压制导致细节丢失。正确做法是先做帧间差分,再算标准差。代码里这样写:// 采集N帧暗场RAW,每帧减去均值后再算标准差// 别这样写:直接stddev(raw_frame
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