061、移动 ISP 架构总览：从 RAW 到 YUV 的完整 Pipe 拆解与数据流分析
061、移动 ISP 架构总览：从 RAW 到 YUV 的完整 Pipe 拆解与数据流分析
去年在调试某款旗舰机型的夜景模式时，遇到一个诡异现象：暗光下预览画面边缘出现周期性条纹，像水波纹一样缓慢滚动。翻遍sensor datasheet和ISP寄存器手册，最后发现是RAW域的黑电平校正（BLC）模块在特定增益下触发了溢出，导致后续的demosaic算法把噪声放大成了伪影。这个坑让我意识到，ISP pipeline不是简单的“输入RAW输出YUV”，每个模块的边界条件、数据精度、时序配合都可能成为暗雷。
RAW域：传感器原始数据的“第一道防线”
从sensor出来的RAW数据，本质是拜耳阵列的电荷信号，每个像素只记录R/G/B中的一个通道。这个阶段的数据最“纯净”，也最脆弱。ISP的第一件事就是做黑电平校正（BLC）——减去sensor暗电流带来的固定偏置。这里有个容易忽略的点：BLC的参考值不是全局统一的，sensor不同行、不同通道的暗电流可能有差异。我见过某方案直接写死一个值，结果画面四角发绿，因为角落像素的暗电流比中心高。
紧接着是线性化（Linearization）。sensor的响应曲线在低照度下往往是非线性的，需要查表校正。这个LUT（查找表）通常由sensor厂商提供，但实际调试时你会发现，不同色温下的非线性特性不同——D65和A光源下，低端sensor的响应曲线能差出5%。所以好的ISP会做多色温线性化，而不是一表走天下。
然后是去噪（Denoise）和坏点校正（DPC）。RAW域的去噪主要针对固定模