简述安霸pipeline及其关键参数–raw域模块
何为pipeline：
sensor输出是一种叫Bayer 格式的RAW数据图像。ISP 对RAW数据图像的处理流程就是我们说的ISP PipeLine。通过PipeLine的处理,我们可以从一副RAW图得到RGB格式图像，再到YUV格式的图像，也就是我们在屏幕上所看到的图像。
下面，将结合下图为大家介绍一下安霸ISP PipeLine的详细情况。
输入：安霸ISP PipeLine的输入是一个有效位为16位的RAW图（12位的数据左移4位），raw图有不同的Baye 格式，常用的Bayer格式有RGGB,、GRBG、GBRG等多种。
sensor的每一个像素点上都有一个rgb三原色的滤镜。红色的滤镜透过红色的波长，绿色的滤镜透过绿色的波长，蓝色的滤镜透过蓝色的波长。人眼对绿色比较敏感，所以一般bayer格式的图片绿色格式的像素是是r和g像素的和。那么根据Sensor的滤镜排列，则会生成不同格式的RAW图。
Raw域的处理主要是static_black_level(BLC)， li_auto_bad_pixel_correction(DPC),contrast_enhance，li_cfa_noise_filter等模块。
RGB域的处理主要是demosaic，tone_curve(类似于gama曲线)
YUV域的处理主要是rgb_to_yuv_matrix，chroma_scale，ASF，MCTF，SharpenB
RAW域处理模块的详细介绍：
static_black_level(BLC)：这个模块称为黑电平矫正，安霸ISP PipeLine对RAW图处理的第一个模块。黑电平是指图像数据为0时（没有光信号到达sensor）对应的信号电平，但是黑电平常常不为0，原因为如下：
一是由于sensor本身会存在暗电流，导致在没有光照进来的条件下pixel也有电压输出。还有一个原因是因为sensor进行模数转换时精度不够，以8bit为例，每个pixel有效范围是0-255，sensor可能无法将接近于0的信息转化出来，由于人眼特性（对暗处细节比较敏感，）所以sensor厂商一般在转换时会加一个固定的偏移量使像素输出在5（非固定值）—255之间，然后传输在ISP端再做一个减法，将5（非固定值）变为0。所以可以从已获得的图像信号中减去一定的电平信号，使暗处得到黑平衡。
安霸的黑电平矫正参数如下：
对bayer格式得四个通道分别减去一定得电平信号。这个参数得具体数值是由标定得到的。标定的一些流程如下：
- 将光圈、曝光时间设置为最小，最好是再将镜头用遮光片捂住，保证没有光线进入sensor。在这种环境下从0db开始到60db每隔6db拍取一张raw图，用来做BLC标定材料。
- 打开安霸工具IQ Lab导入上诉raw图，导入时需要填写raw的Baye 格式，分辨率，BLC等。刚开始标定时可以都写0。
- 导入图片后，点击file info，点击Ref并记录下黑电平数值。
li_auto_bad_pixel_correction(DPC）：坏点矫正，安霸的ISP PipeLine将此模块放在BLC之后。Sensor上像素点的阵列工艺可能会存在缺陷，或光信号进行转化的过程中出现错误，会造成图像上有些像素的信息有误，导致图像中的像素值不准确，这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。
坏点的分类有以下几种：
静态坏点：
亮点：一般来说像素点的亮度值是正比于入射光的，而亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，并且随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；
暗点：无论在什么入射光下，该点的值接近于0；
动态坏点：在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的比周围像素要亮。与sensor 温度、增益有关，sensor 温度升高或者gain 值增 大时，动态坏点会变的更加明显。
安霸的静态坏点的矫正主要依赖于工具的标定，用生成的Bad Pixel Bitmap（静态坏点表）去处理静态坏点。
安霸的动态坏点矫正参数如下：
其中hot_pixel_detection_strength代表亮点坏点的检测阈值，值越大则越容易被判断为亮点坏点。dark_pixel_detection_strength则是暗点坏点的检测阈值。值越大则越容易被判断为暗点坏点。
Correction_method则是坏点的矫正强度，取值范围为0-1。值越大矫正力度越强。如果要对亮点坏点和暗点坏点进行不同的矫正力度，就要通过enable参数调节，其取值范围为0-4。1st的矫正力度较小，2nd的矫正力度更大。
注意事项：对于坏点的矫正虽然能降低图像上的噪点，但是不能使用太强的矫正强度。否则会抹去过多的信息，使得图像细节损失。
contrast_enhance：安霸ISP PipeLine中的重要模块，其中完成了动态范围压缩，细节增强。
首先Guided Filter 将图像分为Detail层和Base层，涉及的参数如下，越大就会有越多的信号进行细节增强处理。
radius、epsilon这两个参数的越大，coring_gain_*对画面的细节增强越明显。
Fir_enable 是一个低通滤波的开关，关闭后会有更多的高频信息。
通过luma_avg将画面分为64个亮度不同的区域，Coring_table数组内的成员是这64个区域的细节增益。值越大则细节越强。
Coring_gain_*_strength这组参数是以亮度为横坐标的细节增强曲线，其中coring_gain_low，coring_gain_high这两个数值会将横坐标分为低亮区、中亮区、高亮区。对不同亮度区域可使用不同的增益强度。Coring_gain*_strength。
最后coring_gain_*_strength 乘上Coring_table则是对图像detail层的细节增强增益。
Boost_table是一个64元素的数组，第一个元素对应luma=0，最后一个元素对应luma最大值。增强这个参数的数值，可增强图像的动态范围。
CFA Noise Filter:是作用与raw域的降噪模块，采用中心像素与周围像素做加权平均的思路进行降噪。Filter将图像分为平坦区域（使用Regular滤波）和细节部分（使用Fine滤波）进行各自的降噪设置。
Noise_level_blue/green/red作为R/G/B三个通道的Regular降噪滤波门限，低于这组参数的值会被判定为平坦区，采用Regular滤波。该门限的值越高，则滤波强度越强。
Noise_level_blue/green/red乘以strength_fine_blue/green/red作为R/G/B三个通道的Fine滤波的门限。低于这组参数的值会被判定为细节区，使用Fine滤波，高于这个门限的不做处理。
Extern_fine_blue/green/red是Fine滤波的滤波半径。Extern_Regular_blue/green/red是Regular滤波的滤波半径。
Noise_level越强，降噪越强。并可根据R/G/B区分通道，单独处理。Extern越强，加权平均的radius越大，则降噪能力越强。一般不建议在raw域上使用很强的降噪强度，这样会抹去很多细节，后面难以复原。
