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??礎I-ISP技術在車載的應用場景

森思泰克 ? 來源:森思泰克 ? 2025-05-28 09:09 ? 次閱讀
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ISP(Image Signal Processing, 圖像信號處理器)是連接圖像傳感器與終端呈現(xiàn)的關鍵樞紐。車載攝像頭的傳統(tǒng) ISP 通過一系列數(shù)字圖像處理算法(運行在PipeLine),對圖像傳感器輸出的原始信號進行優(yōu)化,處理圖像噪聲、亮度、色彩等要素,實現(xiàn)攝像頭畫面的校正、色彩還原、圖像增強、3A統(tǒng)計等基礎處理。但面對復雜場景下更完美畫質(zhì)的追求,傳統(tǒng) ISP的技術瓶頸逐漸顯現(xiàn) — 例如傳統(tǒng)ISP無法抑制Sensor或者ISP高增益模式下的噪點,因此一般其增益會限制在36dB,最大不超過42dB,從而會影響攝像頭的可見性,在低照場景下能見度低,難以在極暗光環(huán)境下實現(xiàn)清晰成像。

為了解決行業(yè)痛點,眾多廠家開始探索AI在ISP的應用。例如安防行業(yè)先期推出的AI-ISP能夠在NPU上進行深度學習處理,NPU核上能夠完成降噪、超分辨率、去霧等深度學習算法,深度學習處理后接回ISP-PipeLine完成后續(xù)處理。使用這類AI-ISP后,能夠利用其超強的降噪能力,增加增益使用范圍,從而獲得更好的可見性,低照下也能取得極好的能見度,并且可以大幅增加產(chǎn)品的信噪比,對于非絕對低照環(huán)境也可以提升畫質(zhì):

但上述AI-ISP由于算法處理鏈路較長(涉及NPU-DDR-ISP)增加了延時,為了降低延時更適應車載應用,??刀ㄖ频能囕dAI-ISP創(chuàng)新地把AI模塊串到ISP-Pipeline中,其深度學習算法直接在ISP-Pipeline中運行,大幅節(jié)省了處理時間,可做到時延小于5ms(約1/10FPS)。

海康定制的車載AI-ISP可以應用到車載多類攝像頭產(chǎn)品當中,比如環(huán)視攝像頭、OMC攝像頭、流媒體攝像頭等,使得用戶獲得更好的觀感體驗。

AI-ISP在車載的應用場景

3M環(huán)視攝像頭(低照場景)

傳統(tǒng)ISP無法抑制Sensor高增益模式下的噪點;車載AI-ISP在顯著提升感光度的同時精準抑制噪聲,達成亮度與畫質(zhì)的雙重躍升。

全彩OMC攝像頭(低照場景)

傳統(tǒng)OMC Sensor選用RGB-IR方案,由于低照度效果受限需要開啟紅外補光,在紅外模式下,使用IR來感光,不僅失去了色彩信息,且感光分辨率也只有全畫幅的1/4;全彩OMC使用AI-ISP取消了紅外模式,既保證了低照度效果,又保留了色彩信息,并且感光分辨率能夠保留全畫幅提升畫面清晰度。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:AI技術在車載的應用—AI-ISP點亮黑夜

文章出處:【微信號:WHSTsensor,微信公眾號:森思泰克】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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