为什么大家都在发力AI ISP?

ISP增强版

对比传统ISP，AI ISP在低照度、逆光等场景下的表现太亮眼啦~ 传统ISP根本没得打

AI ISP顾名思义,使用AI对图像进行效果增强,降噪效果好,副作用少
晚上可以达到白天效果,不需要增加白光灯补光
但是需要1个NPU核,需要算力支持
而且适配门槛高,不是所有sensor都能支持,只能高端上使用

AI ISP（人工智能图像信号处理器）和传统ISP（图像信号处理器）之间的主要区别在于其处理图像的方式和能力。

传统ISP主要依赖于固定的图像处理算法和硬件架构，用于对图像进行基本的处理、调整和编码。它们通常采用预定义的滤波器和调整参数，无法针对不同场景和需求进行自适应优化。这使得传统ISP在复杂环境下的性能受限，难以实现高级图像增强和深度学习等复杂任务。

AI ISP则利用了人工智能技术，在图像处理中引入了深度学习和神经网络等方法。它具备学习能力和自适应性，可以根据输入图像的特征和场景进行智能处理。AI ISP能够识别和理解图像中的内容，提供更高级的图像增强、噪声抑制、场景识别和对象检测等功能。通过训练和迭代，AI ISP可以不断优化性能，并适应各种复杂的视觉任务。

总的来说，AI ISP相比传统ISP具有更强大的图像处理能力和灵活性，能够实现更高级、个性化的图像处理效果，满足不断增长的人工智能应用需求。

AI ISP（Artificial Intelligence Image Signal Processor）是一种结合了人工智能技术的图像信号处理器，与传统ISP（Image Signal Processor）相比，具有以下区别和特点：

处理能力：AI ISP在处理图像时，引入了人工智能算法，具备更强大的计算能力。传统ISP主要通过固定的图像处理算法来处理图像，而AI ISP可以实现更复杂、更智能的图像处理任务，如目标检测、人脸识别、图像增强等。

智能功能：AI ISP与传统ISP相比，更加注重智能化功能的提升。传统ISP主要关注基础的图像处理功能，如白平衡校准、降噪、锐化等，而AI ISP则通过深度学习和神经网络等技术，使得图像处理具备更高级别的智能功能，能够进行场景分析、图像语义理解等。

灵活性：AI ISP提供了更大的灵活性和可编程性。传统ISP通常采用硬件固化的方式实现图像处理算法，难以适应不同场景和需求的变化。而AI ISP采用可编程架构，能够根据不同的应用场景和需求进行算法的快速更新和优化。

优点：
强大的计算能力：AI ISP能够处理更复杂、更智能的图像处理任务，提供高级别的图像分析和理解。
智能功能增强：AI ISP通过人工智能算法，使得图像处理具备更高级别的智能功能，能够实现目标检测、人脸识别等应用。
灵活性和可编程性：AI ISP采用可编程架构，能够适应不同场景和需求的变化，支持算法的快速更新和优化。

缺点：
资源需求较高：AI ISP对计算资源有较高的要求，包括处理器性能和内存容量。这可能导致硬件成本上升，并对功耗和散热产生一定压力。
算法优化挑战：AI ISP的算法设计和优化需要更多的研发投入和技术积累，以获得更好的性能和效果。
总体而言，AI ISP相比传统ISP在图像处理方面具备更强大的计算能力和智能功能，但同时也带来了一些挑战和额外的资源需求。对于需要进行复杂的图像分析和智能决策的应用场景，AI ISP能够提供更为高效和创新的解决方案

mark一下

1，ISP经过这么多年发展已经很成熟了。而且差距也越来越小。传统ISP的技术AF，AE，AWB等。在ISP里面主要功能之一就是降噪。如果在传感器不变，能提升信噪比那会获得更高图像收益。 2，2018年是AI和视觉结合元年，AI也是最开始在视觉领域落地最快的。AI在应用端发展很快速，发展到一定阶段AI应用端可突破的就遇到瓶颈了，不管在处理器和算法上，门槛逐渐降低，同质化也开始严重。一些厂家开始思考AI如何在降噪。 3，图像传感器本质是通过感光探测周围世界的，在夜晚光线减弱，进入传感器的信噪比就会加大，我们看到之前摄像机晚上看就是黑白的，并且噪点及其大，如果AI能预测噪点，并且针对某款传感器有在感光情况下的噪点曲线，就可以降低噪点。 4，传统ISP并不能被AI ISP取代。现在有人喜欢混淆概念，ISP是的很大范畴，里面技术点很多。如果真要叫AI ISP，里面AF，AWB，AE能不能AI？AI 3DNR，AI BNR 这个是有了。

以上理解仅供参考。

弱光下，噪声信号就会变大！

感谢大家回复

当涉及到图像处理时，ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）是一个关键的组件。它负责接收来自图像传感器的原始数据，并对其进行处理，以产生最终的图像输出。然而，随着人工智能（AI）的迅猛发展，出现了一种新的技术称为AI ISP（Artificial Intelligence Image Signal Processor，人工智能图像信号处理器）。下面是AI ISP与传统ISP的区别、优缺点的科普：

区别：

算法处理能力：传统ISP主要依赖于固定的图像处理算法来处理图像，而AI ISP集成了AI加速器，具备深度学习能力，可以执行更复杂的图像处理算法，例如图像增强、场景识别、人脸识别等。
灵活性：AI ISP通常具备更高的灵活性，可以通过软件升级来提供新的算法和功能，而传统ISP往往需要硬件升级才能引入新功能。
实时性能：AI ISP在实时处理方面可能具备更好的性能，可以快速地处理大量的图像数据并输出实时结果。
优点：

高级图像处理能力：AI ISP能够通过深度学习算法实现高级图像处理功能，例如场景识别、人脸识别、物体检测等，提供更丰富的图像处理体验。
灵活性和可升级性：AI ISP通过软件更新可以引入新的算法和功能，使得设备具备更多的图像处理能力，无需进行硬件改动。
实时性能：AI ISP能够以较快的速度处理大量的图像数据，适用于需要实时响应的应用场景，如智能监控、自动驾驶等。
缺点：

能耗：由于AI ISP需要进行更复杂的图像处理任务，其功耗可能会相对较高。
成本：与传统ISP相比，AI ISP的设计和开发成本可能较高，因为它需要集成AI加速器和相关的算法库。
算法复杂性：AI ISP的算法通常比传统ISP更复杂，需要更高的计算资源和算法优化，这可能会带来一定的挑战。
需要注意的是，AI ISP和传统ISP并不是对立的概念，而是在图像处理领域中的两个不同的技术方向。AI ISP在某些应用场景中能够提供更先进和强大的图像处理能力，但在其他场景下，传统ISP可能仍然是一个合适的选择。具体选择哪种方案需要根据应用需求、性能要求和成本等因素进行综合考量。

AI ISP是ISP的进阶版吧，功能要强大很多

值得称赞的ss928从来不说自己是ai isp，只说hnr！这就这些平台好用，严谨！

感觉噱头，传统ISP差异不大，搞点新赛道增加亮点

还没有深入研究，但是感觉单靠AI功能来猜图像肯定是不行的，同意上面网友的说法。跟与传统的ISP不是替代关系。感觉更像是依附在传统ISP上的一个photoshop。起到的作用就是美颜！

AI ISP更有效的针对场景进行智能识别，图像的还原度更高。特别是地找情况下的成像效果更好

AI ISP是末端AI的概念范畴，AI的落地至少需要感知（图像和触觉感知等）、运算（AI中心）和执行（机械控制）3个环节，不带，ISP只能实现捕获处理，对捕获进行AI处理，实现感知功能

AI ISP区别于传统的ISP之一是，它能通过数据训练，达到在某些条件下更好的还原成像及色彩。比如暗光下的夜视功能。

感谢各位 经过几天理解，总结一句话，可能不恰当。AI ISP 就是将ISP的功能AI化，让AI 给你匹配专家参数，从而降低工程师应用ISP的难度。现在主流几家宣传的AI ISP如david所说，主要解决弱光环境下降噪问题。

主要是通过深度学习网络模型（CNN、Transformer）在 RAW 域做降噪处理，例如 爱芯元智 他们公司的 AX630、AX620A/U、AX650A/N 都是具备 AI-3DNR 功能，在极低的光照下也能有很好的色彩还原能力。从 AX650 开始，同时也补上了传统ISP的功能，让终端用户能快速量产交付。