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大话成像公众号文章阅读学习（二）— 下一代 AI-ISP会更好
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- 系列文章目录
- 前言
- 一、AI-ISP
- 1.1 定义与工作原理
- 1.2 应用场景
- 二、展望
- 总结
前言
这篇是 下一代 AI-ISP会更好
文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/N3YnkXF_stvP6k3jRTKCpQ
一、AI-ISP
1.1 定义与工作原理
定义：AI-ISP（Artificial Intelligence Image Signal Processor）是一种利用人工智能算法和图像处理技术相结合的图像信号处理技术。
工作原理：AI-ISP技术通过智能算法对图像数据进行分析和识别，进而对图像进行优化和增强。具体来说，它利用深度学习等AI技术，对图像进行降噪、对比度增强、色彩校正等处理，以提高图像的清晰度和质量。同时，AI-ISP还能根据场景的不同，自动调整图像处理参数，实现更加精准的图像优化。
1.2 应用场景
AI-ISP技术在多个领域有广泛应用，包括但不限于：
- 智能手机：在智能手机中，AI-ISP技术可以自动识别拍摄场景，进行实时的图像优化，使拍摄的照片更加清晰、色彩更加鲜艳。同时，它还能实现实时美颜和肤色优化功能，提升用户的自拍体验。
- 监控摄像头：在监控摄像头中，AI-ISP技术可以通过识别和跟踪目标物体，提供更加清晰和准确的图像信息，从而提高监控的效果和安全性。
- 夜视成像：AI-ISP技术在夜视成像领域也有显著优势，能够在低光照条件下实现全彩夜视，提高夜间工作的能力。这一技术在安防、交通管理、环保监测等领域有重要应用。
- 自动驾驶：在自动驾驶领域，AI-ISP技术可以处理车载摄像头拍摄到的图像和视频数据，实现智能驾驶、车道偏离预警等功能，提高行车安全性。
AI ISP技术主要建立在卷积神经网络（CNN）的架构之上，突破了传统成像算法未能触及的限制。
其实我的理解就是用AI替代传统ISP中的某些模块。精确选择重要模块进行AI化，极大地推动了AIISP的真实量产和向全场景应用迈进。
可以参考 《Learning to See in the Dark》论文超详细解读（翻译＋精读）
https://blog.csdn.net/m0_52275819/article/details/139443824
最初，一些产品和芯片公司试图直接应用《learning to see in the dark》中提出的方法来实现RAW到RGB的转换和夜景降噪。这些尝试的确实现了一定的拍照和抓拍功能。然而，由于当时的算力和技术限制，这些初步的功能相对单一，缺乏灵活性，因而主要限定于特定的使用场景。并且它们并不适合广泛的日常使用场景，其中的限制导致了在更通用的应用场景中的局限性。
AIISP，特别是在低光成像（AINR）方面，已经实现了在信噪比（SNR）上6至12 dB的显著提升，这意味着它突破了不同像素尺寸传感器之间的限制，并大幅度降低了成本。当同等硬件条件下，AIISP与传统ISP的比较显示，AIISP不仅提高了画质性能，而且在成本效益上也表现出巨大的优势。
最新的SCUNET ，它被人们誉为可以“Say Goodbye to Image Noise”。这句话凸显了SCUNET在降噪方面的显著表现，它通过利用复杂的注意力机制，可能比传统的CNN在去噪图像方面更为有效，提供了更清晰的视觉体验。随着这些先进的技术不断发展，我们可以期待未来图像处理将变得更加智能，更能满足用户对高质量图像的需求。
二、展望
下一代AIISP很大概率将会采用类似于注意力机制这样的新兴技术，来进一步增强其处理能力。随着大模型如Transformer的性能提升，未来的图像处理可能会整合到一个更加强大的平台上，这样的硬件平台可能会统一图像处理、图形处理等功能，不再仅限于传统意义上的ISP。到那时，我们可能会将其称为AI vision engine。
总结
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AI ISP 相关论文推荐 https://mp.weixin.qq.com/s/PlJrxWMkEzg3d-qu2rAmSA
