191、影像系统全链路质量评估体系：从 Sensor 原始数据到最终成片的客观指标链

191、影像系统全链路质量评估体系：从 Sensor 原始数据到最终成片的客观指标链

去年Q3，我接手一个旗舰机项目，Sensor是IMX989，平台是骁龙8 Gen2。调试到第三周，PM突然甩过来一张夜景样张——画面噪点炸裂，但ISP降噪参数已经拉到极限。我盯着RAW域数据看了两小时，发现Sensor读出噪声在暗电流补偿后反而被放大了。这个坑让我意识到：影像质量评估不能只看最终成片，必须建立从Sensor到ISP再到编码的全链路客观指标链。今天就把这套体系拆开揉碎讲清楚。

一、Sensor RAW域：源头决定天花板

Sensor输出RAW数据时，最容易被忽视的指标是读出噪声和暗电流非均匀性。很多工程师只盯着SNR，但SNR是综合结果，无法定位问题根源。

读出噪声（Read Noise）的测量方法：盖上镜头盖，用最短曝光时间采集多帧RAW，计算像素值标准差。这里有个坑——必须扣除固定模式噪声（FPN）。我见过团队直接用原始标准差，结果把FPN当成了读出噪声，降噪算法过度压制导致细节丢失。正确做法是先做帧间差分，再算标准差。代码里这样写：

// 采集N帧暗场RAW，每帧减去均值后再算标准差// 别这样写：直接stddev(raw_frame