081、空间降噪（Spatial Denoise）实战：双边滤波、非局部均值与BM3D在ISP中的调优

081、空间降噪（Spatial Denoise）实战：双边滤波、非局部均值与BM3D在ISP中的调优

去年夏天，某款旗舰机在夜景模式下翻车了——暗部噪点像撒了一把芝麻，但更诡异的是，打开降噪后，人脸皮肤变成了塑料质感，边缘还出现了“水彩画”一样的伪影。Debug了三天，最后发现是双边滤波的sigma参数在低照度场景下没做自适应。这个坑，我至今记得。

空间降噪是ISP pipeline里最容易被低估的模块。很多人觉得“不就是个滤波嘛”，但真正调起来，你会发现它和后面的3A、HDR、甚至防抖都有耦合。今天这篇笔记，我把这些年踩过的坑、试过的参数、以及从双边滤波到BM3D的实战调优经验，拆开揉碎了讲。

双边滤波：别被“保边”两个字骗了

双边滤波的原理不复杂：空间域权重加像素值域权重。但实际调试时，最容易翻车的是sigma_r（值域标准差）和sigma_s（空间标准差）的配合。

踩坑案例：某次在车载夜视场景，为了压制暗部噪点，我把sigma_r设到了0.3（归一化后）。结果呢？车灯边缘出现了光晕，像戴了老花镜。后来发现，sigma_r太大时，高对比度边缘的像素值差异会被强行平滑，导致边缘模糊。正确的做法是：sigma_r不要超过0.15，除非你确定场景中没有任何高对比度边缘。

别这样写代码：

// 错误示范：s