旷视科技商用端侧Raw图像降噪方案：技术解析与行业实践

一、背景与行业痛点

在移动端设备（如智能手机、安防摄像头、车载摄像头）的图像处理中，Raw图像降噪是提升画质的核心环节。Raw格式数据保留了传感器原始信息，但受限于硬件算力、功耗和实时性要求，传统降噪方案（如基于YUV域的后处理）往往面临以下痛点：

1. 信息损失：YUV转换过程会丢失部分色彩和细节信息，导致降噪后图像出现伪影或模糊；
2. 算力瓶颈：端侧设备（如低功耗摄像头）的CPU/NPU算力有限，难以支持复杂的多帧合成或深度学习模型；
3. 实时性要求：安防监控、自动驾驶等场景需在毫秒级完成降噪，传统方案难以满足低延迟需求；
4. 功耗压力：持续运行高负载降噪算法会显著增加设备发热和耗电，影响用户体验。

旷视科技针对上述痛点，推出商用端侧Raw图像降噪方案，通过算法优化与硬件协同设计，在保持低功耗的同时实现高质量实时降噪。

二、技术架构：从Raw到清晰图像的端到端优化

旷视的端侧Raw降噪方案采用“传感器适配+算法优化+硬件加速”的三层架构，覆盖从数据采集到输出的全流程。

1. 传感器适配层：原始数据的高效处理

Raw图像数据直接来自CMOS传感器，包含拜耳阵列（Bayer Pattern）的原始RGB信息。旷视方案首先对Raw数据进行去马赛克（Demosaicing）和坏点校正，同时通过动态范围压缩（DRC）保留高光和阴影细节。例如，针对低光照场景，算法会动态调整增益和偏移量，避免过曝或欠曝：

# 伪代码：动态增益调整示例
def dynamic_gain_adjustment(raw_data, target_brightness):
    current_brightness = calculate_brightness(raw_data)
    gain = target_brightness / current_brightness
    adjusted_data = raw_data * min(gain, 2.0)  # 限制最大增益为2倍
    return adjusted_data

2. 算法优化层：低功耗高效率的降噪核心

旷视采用多尺度特征融合与轻量化神经网络结合的方案，在保持模型精度的同时减少计算量。具体技术包括：

• 双分支降噪网络：一个分支处理低频结构信息（如边缘、轮廓），另一个分支处理高频噪声（如颗粒感），通过注意力机制融合特征；
• 知识蒸馏：将云端大模型（如ResNet-50）的降噪能力迁移到端侧轻量模型（如MobileNetV3），在参数量减少90%的情况下保持80%以上的性能；
• 量化优化：对模型权重进行8位整数量化，减少内存占用和计算延迟，同时通过混合精度训练保持精度。

3. 硬件加速层：与芯片的深度协同

旷视与主流芯片厂商（如高通、海思）合作，针对NPU（神经网络处理器）架构优化算子库。例如：

• Winograd卷积加速：将标准卷积转换为更高效的矩阵运算，减少计算量；
• 内存复用：通过重叠计算和存储，减少模型推理时的内存访问次数；
• 动态电压频率调整（DVFS）：根据场景复杂度动态调整NPU频率，平衡功耗与性能。

三、行业实践：从安防到自动驾驶的落地案例

旷视的端侧Raw降噪方案已在多个领域实现规模化应用，以下为典型场景：

1. 安防监控：低光照下的清晰成像

在夜间或弱光环境中，传统摄像头依赖高ISO和长曝光，但会引入大量噪声。旷视方案通过Raw域降噪，在ISO 3200下仍能输出低噪声图像。例如，某品牌智能摄像头采用旷视方案后，夜间人脸识别准确率提升25%，同时功耗降低18%。

2. 自动驾驶：实时感知的关键支撑

自动驾驶摄像头需在高速运动中捕捉清晰画面。旷视方案支持1080P分辨率下30fps的实时降噪，延迟低于10ms。某车企测试显示，在雨天或雾天场景中，方案将目标检测误报率降低40%。

3. 工业检测：缺陷识别的精度提升

在电子元件检测中，Raw域降噪可保留微小缺陷（如0.1mm级的划痕）的细节。某半导体厂商采用旷视方案后，检测良率提升12%，单日检测量增加30%。

四、开发者建议：如何快速集成与优化

对于希望集成旷视端侧Raw降噪方案的开发者，以下建议可提升实施效率：

1. 场景适配：根据应用场景（如安防、车载）调整噪声模型参数，例如车载场景需优先抑制运动模糊；
2. 硬件选型：优先选择支持NPU加速的芯片（如高通QCM6490、海思HI3559），避免纯CPU方案；
3. 数据闭环：通过实际场景数据持续优化模型，例如收集夜间、逆光等边缘案例；
4. 功耗监控：使用芯片厂商提供的功耗分析工具（如高通Trepn），定位算子级功耗热点。

五、未来展望：端侧AI与Raw处理的深度融合

随着端侧AI芯片算力的提升（如高通AI Engine 100TOPS），Raw图像处理将向更高分辨率（如8K）和更低延迟（如5ms）发展。旷视计划进一步探索：

• 多模态融合：结合Raw图像与激光雷达、毫米波雷达数据，提升自动驾驶感知鲁棒性；
• 自适应降噪：根据环境光照、运动速度动态调整降噪强度，实现“场景感知式”处理；
• 开源生态：推出轻量化Raw处理SDK，降低中小开发者集成门槛。

旷视科技的商用端侧Raw图像降噪方案，通过算法、硬件与场景的深度协同，为移动端设备提供了低功耗、高效率的图像处理能力。随着端侧AI的普及，该方案将在更多行业释放价值，推动“清晰视觉”从专业领域走向大众生活。