第三章 RAW图数据格式：RAW12/RAW10/RAW8格式解析、Bayer模式与黑电平
各位同学，今天我们来聊聊RAW图。很多刚入行的朋友问我，为什么非要搞这么复杂的RAW格式？直接输出RGB不好吗？嗯，这个问题我当年也问过我的导师。
说白了，RAW图就是传感器最原始的“底片”。它记录了每个像素点捕捉到的光子数量，没有任何加工。你想想看，如果一开始就做白平衡、伽马校正，后面再想调整画质，信息已经丢失了。所以，ISP调优的第一步，就是跟RAW图打交道。
3.1 RAW数据格式：RAW12、RAW10、RAW8
传感器输出的数据，每个像素点用多少比特来表示，这就是位深。常见的车载摄像头，位深有8bit、10bit、12bit。我个人的习惯是，能选12bit就别选10bit，能选10bit就别选8bit。为什么？
因为位深决定了动态范围。8bit只能表示0-255的灰度，而12bit可以表示0-4095。在夜间或者隧道这种大光比场景，8bit很容易出现暗部死黑、亮部过曝。我在项目中遇到过，某款车规级摄像头为了省带宽用了RAW8，结果晚上拍出来的车牌根本看不清——后来改成了RAW10，效果立竿见影。
不过，位深越高，数据量也越大。我们来看看实际的数据量对比：
| 格式 | 每像素比特数 | 灰度等级 | 典型应用场景 |
|---|---|---|---|
| RAW8 | 8bit | 256 | 低端摄像头、玩具 |
| RAW10 | 10bit | 1024 | 主流车载摄像头 |
| RAW12 | 12bit | 4096 | 高端ADAS、激光雷达融合 |
这里有个细节要注意。RAW10和RAW12在存储时，并不是简单地每个像素占10bit或12bit。为了对齐字节，厂商通常会做packing。比如RAW10，4个像素打包成5个字节（40bit）。RAW12则是2个像素打包成3个字节（24bit）。
重要提示：在做ISP调试时，一定要确认好数据格式的packing方式。我曾经见过一个团队，因为搞错了RAW10的字节对齐，整个图像都是错位的，排查了整整两天。
3.2 Bayer模式：RGGB、GBRG、GRBG、BGGR
接下来是Bayer模式。这是彩色图像的基础。传感器上的每个像素只能感知光的强度，不能感知颜色。那怎么得到彩色图像呢？答案是在像素表面覆盖一层彩色滤光片，形成Bayer阵列。
最常见的Bayer模式是RGGB，也就是第一行是R、G、R、G...，第二行是G、B、G、B...。但不同的传感器厂商，排列方式可能不同。比如索尼喜欢用RGGB，而安森美有些型号用GBRG。
你可能会问，为什么绿色像素占了一半？因为人眼对绿色最敏感。这个设计很巧妙，说白了就是模仿人眼的视觉特性。
我建议大家在调试前，先确认好Bayer模式。怎么确认？很简单，拍一张纯色画面，比如蓝色天空。如果图像偏绿，那可能是Bayer模式搞反了。我曾经在调试一个项目时，客户给的文档写的是RGGB，但实际传感器是GBRG。结果我调了一整天白平衡都不对，最后发现是Bayer模式错了——嗯，从那以后我每次都会先做Bayer模式验证。
调试技巧：可以用一个简单的方法验证Bayer模式。拍一张纯红色画面，如果图像中红色像素的位置符合预期，那就对了。否则，尝试其他三种排列。
3.3 黑电平与暗电流
黑电平，英文叫Black Level。这个概念很多人容易忽略，但它直接影响图像的暗部表现。
理想情况下，传感器在没有光照时，输出应该是0。但实际不是这样。由于暗电流的存在，即使完全遮光，传感器也会产生一定的电荷。这个电荷会叠加到信号上，导致暗部发灰。
暗电流是什么？说白了，就是热噪声。温度越高，暗电流越大。车载摄像头工作环境温度范围很宽，从-40°C到85°C甚至更高。夏天暴晒后，车内温度可能达到70°C以上，暗电流会显著增加。
黑电平校正的目的，就是减去这个底噪。通常的做法是，在传感器边缘设置一些遮光像素（OB像素，Optical Black），这些像素不感光，只输出暗电流。然后取这些像素的平均值，作为黑电平值。
注意：黑电平不是固定值。它会随温度、增益、曝光时间变化。我建议在ISP中做动态黑电平校正，而不是用固定值。否则，温度变化时，暗部会出现偏色或噪声。
具体怎么操作？以RAW10为例，假设黑电平是64，那么每个像素值减去64，得到的就是校正后的信号。但要注意，减法后可能出现负值，需要做截断处理。
// 黑电平校正示例（C语言伪代码）
uint16_t raw_pixel = get_raw_pixel();
uint16_t black_level = get_black_level(); // 动态获取
int16_t corrected = (int16_t)raw_pixel - (int16_t)black_level;
if (corrected < 0) corrected = 0;
if (corrected > 1023) corrected = 1023; // RAW10最大值
这里有个坑。有些传感器输出的黑电平不是整数，而是带小数的。比如黑电平是63.5。这时候需要做四舍五入或者用定点数处理。我个人的习惯是，用16位精度做中间计算，最后再截断到10位或12位。
3.4 实战中的注意事项
最后，我总结几个实战中容易踩的坑：
- Bayer模式搞错：图像会出现严重的伪色。我曾经在调试一个环视系统时，四个摄像头用了不同的Bayer模式，结果拼接出来的图像色彩混乱。后来统一了Bayer模式，问题解决。
- 黑电平未校正：暗部发灰，动态范围损失。尤其是在夜间，黑电平不准确会导致噪点放大。
- RAW格式解析错误：比如把RAW10当成RAW8解析，图像会过曝。把RAW12当成RAW10，图像会偏暗。
- 忽略温度影响：实验室调试好的参数，上车后因为温度变化，黑电平漂移，图像质量下降。
好了，这一章的内容就到这里。RAW图是ISP调优的起点，把基础打牢，后面才能事半功倍。下一章我们会讲去噪算法，到时候再聊。