简单来说：
前处理 (Pre-Processing)：在RAW域进行的处理，主要目标是“校正”和“还原”，纠正传感器和光学系统引入的缺陷，为后续处理准备好高质量的原始数据。
后处理 (Post-Processing)：在RGB域或YUV域进行的处理，主要目标是“增强”和“优化”，根据最终用途（拍照、视频、预览）对图像进行美化和风格化。
下面我们进行详细的分解。
一、前处理 (Pre-Processing) - “RAW域处理”
前处理作用于图像传感器输出的最原始数据——Bayer RAW资料。每个像素点只包含R、G、B三种颜色中的一种，图像是马赛克状的。这里的处理是线性的、与图像内容无关的，主要纠正硬件层面的误差。
核心步骤包括：
黑电平补偿 (Black Level Compensation, BLC)
目的：图像传感器即使在完全黑暗环境下也会产生微弱的电流信号（暗电流），这会导致图像偏亮、噪点增多。
做法：测量并记录这个“黑电平”值，然后从每个像素的数值中减去它，使黑色的部分真正归零。
镜头阴影校正 (Lens Shading Correction)
目的：由于镜头的光学特性，光线到达传感器边缘和中心的角度和强度不同，造成画面中心亮、四角暗 （暗角）和色彩偏移。
做法：ISP会提前预存一组校正系数（LSC表），对画面不同区域的像素值进行增益补偿，使亮度均匀。
坏点校正 (Defective Pixel Correction)
目的：传感器上可能存在永久亮或永久暗的坏点。
做法：通过检测相邻像素，用正常像素的值来替换这些坏点的值。
降噪 (Noise Reduction)
目的 ：在RAW域进行初步降噪，此时噪声是相对轻松的随机噪声，处理效率高。
做法 ：运用时域降噪（多帧平均）或空域滤波（如高斯滤波）来抑制噪声，但同时要小心保留细节。
二、核心转换处理
ISP管线中最关键的一步。就是这是连接前处理和后处理的桥梁， 通常不被划入严格的前后处理，但它
去马赛克 (Demosaic)
目的：将Bayer格式（每个像素只有一种颜色）的RAW资料， 插值计算出每个像素点的R、G、B三个分量，从而得到一张全彩色的图像。
重要性：这个算法的优劣直接决定了最终图像的细节解析力和伪色（False Color）的多少。从这里开始，信息从RAW域进入了RGB域。
三、后处理 (Post-Processing) - “RGB/YUV域处理”
与图像内容相关的。就是经过Demosaic后，图像变为全彩RGB数据，后续的处理更侧重于图像质量的提升和风格化，很多处理
核心步骤包括：
色彩校正 (Color Correction)
目的：由于传感器对颜色的响应与人眼和显示设备不同，得转换色彩空间。
做法：通过一个3x3的色彩校正矩阵 (CCM) 对RGB值进行矩阵乘法运算，使颜色更加准确和鲜艳。
伽马校正 (Gamma Correction)
目的：人眼对暗部变化更敏感，而传感器是线性响应的。为了优化存储（更少带宽）和显示（符合人眼感知），要求对亮度进行非线性压缩。
做法：应用一个Vout =Vinγ 的幂律函数曲线，通常是将亮度值提升（γ<1），为显示做准备。
锐化 (Sharpening)
目的：补偿去马赛克和降噪过程中损失的细节，让图像看起来更清晰。
做法 ：使用非锐化掩模 (Unsharp Mask) 等算法，增强图像的边缘对比度。
高级降噪 (Advanced Noise Reduction)
目的：在RGB域或YUV域进行更复杂、更智能的降噪。
做法：可能会区分亮度噪声和色度噪声进行处理，并采用基于边缘保护的滤波算法，在降噪和保细节之间取得平衡。
色彩与对比度增强 (Color & Contrast Enhancement)
目的：让照片更吸引人。这不是还原，而是“美化”。
做法：调整饱和度、对比度、动态范围（HDR）、白平衡等，使天空更蓝、草地更绿、人脸更红润。这也是不同手机品牌形成自家“色彩风格”的关键环节。
缩放与输出 (Scaling & Output)
目的 ：将处理好的图像调整到目标分辨率（例如4K、1080P或预览小图），并转换为最终的输出格式（如JPEG、HEIC或视频流）。
总结与类比
为了帮助您更好地理解，我们可以做一个简单的类比：
前处理就像冲洗胶卷：
在暗房中进行的化学处理，纠正曝光不足、去除瑕疵，得到可用的底片（RAW数据）。这是一个基础且关键的还原过程。
去马赛克就像印相 ：
将底片（RAW）变成一张正像照片（RGB图像）。
后处理就像数码修图或暗房特技 ：
在照片（RGB图像）上进行调整饱和度、对比度、锐化、磨皮等执行，让照片最终变得好看、有风格。
现代ISP，尤其是AI ISP，正在将人工智能技术深度融入前处理和后处理中。例如，用AI模型进行更精准的降噪、更聪明的Demosaic、区域化的自适应锐化，以及自动场景识别后的个性化色彩增强，这些都让图像处理的效果和效率达到了新的高度。
