AI ISP是人工智能技术与ISP的结合体，旨在通过智能算法提升图像质量和性能。
颜色管理：AI ISP可以利用深度学习模型进行更精细的颜色管理。这些模型可以学习不同场景和光照条件下的颜色变化规律，从而更准确地调整图像的颜色。 色彩增强：AI ISP可以通过智能算法识别图像中的关键区域和细节，并对其进行有针对性的色彩增强。这有助于提升图像的视觉效果和吸引力。 光谱重建：AI ISP还可以利用深度学习算法进行光谱重建，即从输入的RGB图像中恢复出更丰富的光谱信息。这有助于提升图像的色彩准确性和真实性。 总之，无论是传统算法、深度学习算法还是AI ISP，都在不断提升图像和视频处理的质量和性能。随着技术的不断进步和创新，我们可以期待未来会有更多更优秀的算法和解决方案出现。
ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）是相机成像流程中的关键组成部分。它负责处理从相机传感器读取的原始图像数据，并生成最终的RGB图像输出。这个处理流程通常包括一系列算法步骤，用于改善图像质量、校正传感器缺陷以及增强视觉效果。
根据您提供的包结构，该ISP包包含了一系列用于处理图像信号的算法，分别对应不同的处理阶段。以下是对每个处理阶段的简要说明：
- Black Level Correction（黑电平校正）
这个步骤用于消除图像中的固定模式噪声，特别是由于传感器暗电流引起的噪声。通过从每个像素值中减去一个固定的黑电平值，可以消除这种噪声，使图像更加清晰。
- Vignetting / Lens Shading Correction（渐晕/镜头阴影校正）
镜头在边缘区域的光照强度通常较低，导致图像边缘出现暗角或阴影。这个步骤通过应用一种补偿算法来减少或消除这种渐晕效果，确保整个图像的亮度均匀。
- Bad Pixel Correction（坏像素校正）
由于传感器制造过程中的缺陷或使用过程中的损伤，图像中可能出现坏像素。这些像素可能表现出异常的亮度或颜色值。该算法能够检测和替换这些坏像素，以减少图像中的噪声和失真。
- Channel Gain White Balance（通道增益白平衡）
白平衡是调整图像中不同颜色通道的相对增益，以消除光源颜色对图像的影响。这个步骤确保图像在不同光照条件下都能呈现出自然的白色。
- Bayer Denoise（Bayer去噪）
Bayer去噪用于减少图像中的噪声，特别是在低光条件下。它通常涉及对图像进行滤波或应用其他算法来平滑像素值并减少噪声。
- Demosaic（去马赛克）
相机传感器通常以Bayer模式捕获图像，这意味着每个像素只记录一种颜色信息（红色、绿色或蓝色）。去马赛克算法用于插值缺失的颜色信息，生成完整的RGB图像。
- Demosaic Artifact Reduction（去马赛克伪影减少）
在去马赛克过程中，有时会出现伪影或色彩边缘失真。这个步骤旨在减少这些伪影，提高图像质量。
- Color Correction（色彩校正）
这个步骤用于调整图像的色彩平衡和饱和度，以改善视觉效果或符合特定的颜色风格。
- Gamma（伽马校正）
伽马校正用于调整图像的亮度分布，以改善图像的对比度和视觉效果。
- Chromatic Aberration Correction（色散校正）
色散是由于镜头对不同颜色光线的折射率不同而引起的图像模糊。这个步骤通过算法校正来减少色散，提高图像清晰度。
- Tone Mapping（色调映射）
在高动态范围（HDR）图像处理中，色调映射用于将宽范围的亮度值映射到显示设备能够显示的有限范围内，同时保持图像的细节和对比度。
- Memory Color Enhancement（记忆色增强）
这个步骤通过增强特定颜色（如天空的蓝色或皮肤的色调）来改善图像的视觉吸引力。
- Noise Reduction（降噪）
降噪算法用于进一步减少图像中的噪声，特别是在低光或高ISO设置下。
- Sharpening（锐化）
锐化算法用于增强图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰和锐利。
- Distortion Correction（畸变校正）
镜头畸变（如桶形畸变或枕形畸变）会导致图像形状失真。这个步骤通过应用畸变校正算法来纠正这些失真。
This package delivers algorithms for a camera pipeline, where the pipeline starts by reading the raw image and metadata information, and generating an output rgb image.
Currently the package contains at least one algorithm for the following sections:
=> Black level correction[e]
=> Vignetting / lens shading correction[e]
=> Bad pixel correction[e]
=> Channel gain white balance[e]
=> Bayer denoise[d]
=> Demosaic[m]
=> Demosaic artifact reduction [m]
=> Color correction[e]
=> Gamma[e]
=> Chromatic aberration correction [m]
=> Tone mapping[e]
=> Memory color enhancement [m]
=> Noise reduction[e]
=> Sharpening[e]
=> Distortion correction[e]
where, [e], [m], and [d] denote currently algorithmically easy, moderate, or difficult, respectively.
In this package several raw images are given in the "images" folder. Some tables are given in the "tables" folder, and demo images are given in the "demo_images" folder.
Code is written in python3 and tested in mac. This link can help to install python3: https://stackoverflow.com/questions/24615005/how-to-install-numpy-for-python-3-3-5-on-mac-osx-10-9.
Following packages need to be installed: numpy, scipy, matplotlib, pypng. The packages can be installed via "pip3 install packagename" command in the terminal. Once packages are installed run the main.py file by typing "python3 main.py" command in terminal.
Please leave your thoughts and comments: mushfiqulalam@gmail.com