成像基础回顾：曝光三要素、传感器噪声与数字图像基础
各位同学，欢迎来到第二章。在动手写降噪算法之前，我们得先把成像的底子打牢。说白了，你连噪声从哪来的都不知道，怎么去消它？这一章我会带着大家把曝光三要素、传感器噪声模型，还有 RAW 和 JPEG 的区别彻底捋一遍。嗯，都是后面实战的硬前提。
曝光三要素：光圈、快门、ISO
这三兄弟共同决定了传感器接受到多少光。我见过不少新手只调 ISO，结果噪点满天飞。其实三者的关系很简单：
- 光圈：控制进光孔大小。f/1.4 比 f/8 进光多得多。但光圈越大，景深越浅，边缘画质也可能下降。
- 快门：控制曝光时间。1/1000 秒能凝固运动，1/30 秒就可能糊片。手持拍摄的安全快门一般是 1/焦距。
- ISO：传感器对光的敏感度。ISO 100 画质最干净，ISO 3200 噪点就开始扎眼了。
三者的关系可以用一个等价曝光公式来理解：曝光量 ∝ 光圈面积 × 快门时间 × ISO。但注意，ISO 本质是放大信号，不是真的「进光」。
核心记忆点：降噪算法能处理的是「信号」和「噪声」的比值。你曝光不足，信号弱，噪声就相对大。所以多帧降噪的第一步，往往是先保证单帧曝光别太差。
传感器噪声模型
噪声不是凭空来的。我当年在调试一款手机摄像头模组时，发现暗部全是彩色条纹，后来才搞清楚是读出噪声和热噪声叠加的结果。传感器噪声主要分两类：
| 噪声类型 | 来源 | 特性 | 与信号的关系 |
|---|---|---|---|
| 散粒噪声 | 光子到达的随机性 | 符合泊松分布 | 随信号增大而增大（√信号） |
| 读出噪声 | 模拟电路、ADC 转换 | 近似高斯分布 | 与信号无关，固定底噪 |
| 暗电流噪声 | 热激发产生的电子 | 随温度升高而加剧 | 与曝光时间成正比 |
| 固定模式噪声 | 像素间响应不一致 | 空间上固定 | 与信号无关 |
为什么多帧降噪有效？因为散粒噪声和读出噪声在时间上是随机的。你拍 4 帧，同一位置的噪声值不一样，平均一下就能消掉。但固定模式噪声每帧都一样，平均没用，得靠标定或暗场校正。
避坑指南：我曾经在夜景长曝光项目里忽略了暗电流噪声，结果 30 秒曝光后画面发紫。后来加了暗帧减法才解决。记住，长曝光一定要考虑热噪声。
数字图像基础：RAW vs JPEG
这是很多人的知识盲区。JPEG 是经过 ISP 处理后的成品，RAW 是传感器原始数据。做多帧降噪和 HDR 合成，必须用 RAW。
为什么？我直接列个对比：
| 对比项 | RAW | JPEG |
|---|---|---|
| 位深 | 10-14 bit | 8 bit |
| 色彩空间 | 传感器原生 Bayer | sRGB 已压缩 |
| 白平衡 | 未应用，可后期调整 | 已锁定 |
| 降噪 | 未处理，保留原始噪声 | 已做机内降噪，细节丢失 |
| 文件大小 | 大（无损或轻压缩） | 小（有损压缩） |
你想想看，JPEG 只有 8 bit，高光和暗部细节早就被切掉了。你拿它做 HDR 合成，能拉回来的动态范围极其有限。而 RAW 的 12 bit 数据，理论上能记录 4096 级亮度，这才是合成的底气。
重要提醒：市面上很多手机宣称的「夜景模式」，其实是在 RAW 域做的多帧对齐和降噪，最后才转成 JPEG。如果你直接拿 JPEG 做多帧平均，不仅噪声消不掉，还会因为压缩伪影产生新的问题。所以，我们的课程全程基于 RAW 数据。
知识体系总览
下面这张图把本章的核心逻辑串起来了。从曝光控制到噪声产生，再到数据格式选择，每一步都影响最终合成质量。
嗯，这一章的内容就到这里。曝光三要素是控制信号量的基础，噪声模型决定了我们用什么策略去消噪，而 RAW vs JPEG 的选择直接决定了算法的上限。把这些吃透了，后面讲多帧对齐和时域降噪时，你才能理解每一步为什么这么做。