图像处理器

图像处理器 - 也称为图像处理引擎、图像处理处理器或图像处理系统 - 是视频和数码相机最重要的组件之一。 除了镜头和图像传感器之外，它在获取数字图像方面起着至关重要的作用。 图像处理器是硬件（处理器）和软件（算法）的结合。

一项重要任务是 B. 传感器数据的处理：大多数图像传感器的光电二极管只能识别灰色阴影。 为了获得颜色信息，使用滤色器对各个像素进行过滤，例如 B. 红绿蓝（RGB）或CYMK。 RGB 滤波器通常根据拜耳矩阵排列。 即有一个红色、一个蓝色和两个绿色像素。 由于每个光电二极管仅记录三种颜色信息中的一种，因此如果没有图像处理器，则只能看到这些红色、蓝色和绿色像素。 图像处理器的一项任务是拜耳转换，通俗地称为“去拜耳”或去马赛克。 图像处理器还做了非均匀性校正，即消除固定模式噪声，这是由传感器像素的灵敏度不同引起的。 颜色校正是另一项任务：例如，它使用图像传感器提供的关于单个像素的色度（色调和颜色饱和度）和亮度（亮度）的数据，为每个像素计算正确的颜色和亮度值。 使用的算法越好，颜色越自然，对比度越平衡。

这种图像数据处理过程极其复杂，涉及许多不同的过程。 它的成功本质上取决于所使用算法的“智能”。

图像处理器评估每个单独像素的颜色和亮度值，并将信息与相邻像素的信息进行比较。 一个复杂的算法计算出每个像素的正确颜色和亮度。 同时，图像处理器分析整个图像以确定正确的对比度分布。 通过调整 Gamma 值（增加或减少图像中间调的对比度范围），可以更逼真地显示精细的颜色渐变（例如在人体皮肤或天空的蓝色中发现的渐变）。

噪声是用于描述所有电子电路中发生的干扰的术语。 图像噪声以不规则出现的像素形式出现在数码照片上，这些像素在颜色和/或亮度方面偏离周围环境。 更高的环境温度、更长的曝光时间或更高的 ISO 设置会加剧这种影响。

高ISO值（=传感器的高灵敏度），图像传感器中的电子信号增加，同时噪声增加，从而降低信噪比。 图像处理器试图将图像和噪声信号彼此分离，从而抑制噪声。 这在具有精细细节结构的图像区域中尤其困难。 如果这些被图形处理器错误地视为噪声，它们就会失去定义。

在对每个像素的颜色和亮度值进行插值后，图像处理器会稍微柔化图像以补偿单个像素中的任何颜色偏差。

为了仍然获得清晰和详细的图像，然后锐化边缘和轮廓。 结果的质量取决于图像处理器如何识别边缘并平滑地再现它们，而不会过度锐化。

图像处理器的处理速度越来越重要，特别是考虑到数码相机中百万像素数量的稳步增长。 为了尽可能排除工作过程中的等待时间，还必须在速度方面不断优化。