Video NR 与 Preview NR 路径分流机制实战解析：平台实现策略与工程调优路径
关键词：
ISP NR 路径分流、视频去噪、预览降噪、TNR/SNR、分流架构、平台差异、高通、MTK、帧率控制、调试实战
摘要：
在现代移动图像系统中，Video NR 与 Preview NR 常需并行工作以支持不同用途的数据路径，例如视频录制、预览画面、AI识别与快照缓存等。由于这两条路径在帧率、目标质量、功耗和处理时间上需求差异显著，因此主流平台（如 Qualcomm、MTK、HiSilicon）普遍采用“路径分流”机制对其执行逻辑进行隔离调度。本文围绕 Video NR 与 Preview NR 的数据路径设计、分流策略、TNR/SNR 模块绑定方式与工程调试经验进行详尽解析，帮助开发者理解高实时性任务与低噪声路径的协同机制与优化策略。
目录
NR 模块多路径架构设计概述
Video NR 与 Preview NR 的帧率与图像质量目标差异
路径分流机制的底层触发条件与实现逻辑
TNR/SNR 在两路径下的配置策略与调试实践
并发任务调度策略：录制 + 预览 + 快照协调逻辑
平台差异分析：高通 Spectra vs 联发科 Imagiq 架构对比
实战调试案例分析：高ISO视频录制下的NR路径配置
面向未来的路径融合优化策略与平台演进建议
第一章：NR 模块多路径架构设计概述
在现代 ISP 图像信号处理架构中，为应对 Preview、Video、ZSL（Zero Shutter Lag）与 Snapshot 等多种实时与非实时任务，厂商普遍采用多路图像路径并行的处理机制。其中，Video Path 与 Preview Path 最为核心，往往拥有独立的 NR 处理单元、帧缓冲结构与输出接口。
Preview Path 特征：
处理目标：尽快完成低延迟画面渲染以支持 EV 控制、屏幕显示与 UI 联动；
典型帧率：30~60fps；
NR 特征：偏向边缘保留、轻度 TNR、低功耗控制；
输出路径：供 HAL 层 AF、AE、AWB 反馈，供应用层 EV 调整。
Video Path 特征：
处理目标：保证动态场景下的降噪一致性、避免帧抖动；
典型帧率：30fps 固定（或 60fps 高帧录制）；
NR 特征：稳定性优先、融合长时间窗口 TNR、容忍更高计算负载；
输出路径：编码器流入、MediaCodec 推流、录像回写等。
为满足两条路径差异化目标，芯片厂商往往将 TNR 与 SNR 处理单元分别挂接到 Preview 和 Video Pipe 上，在注册阶段即通过 HAL Metadata 设置各路径的 NR 模式。
第二章：Video NR 与 Preview NR 的帧率与图像质量目标差异
理解两条路径的目标差异是调优的核心前提：
| 指标类别 | Preview Path | Video Path |
|---|---|---|
| 目标 | 快速响应、低延迟 | 图像稳定性、降噪一致性 |
| 帧率要求 | 可变帧率（动态调节） | 固定帧率（30fps/60fps） |
| NR 核心指标 | 视觉锐度、边缘保留 | 时间一致性、噪声平滑性 |
| TNR 窗口大小 | 一般为 2~3 帧 | 可达 4~6 帧 |
| SNR 强度 | 中等，主要去除高频纹理噪声 | 强降噪 + 运动保护 |
| Buffer 结构 | 短缓存，允许快速刷新 | 环形缓存，追求帧间关系稳定 |
| 与 AI 接口 | 支持快速 ROI 回传、调光联动 | 视频人像背景模糊、人脸增强等特效路径 |
例如在高通平台中，Preview Path 对接的是 LPM（Low Power Mode）路径，通常绑定轻量化的 NR 配置与快速输出模式；而 Video Path 在 Spectra ISP 中则拥有完整的 TNR 链与 Temporal Filtering 模块，支持更长缓存与更复杂的边缘保留机制。
第三章：路径分流机制的底层触发条件与实现逻辑
路径分流机制的本质，是通过图像任务的不同调度目标（实时性 vs 降噪质量）来指导 ISP 在图像数据入流阶段就划分出独立的数据通路，绑定不同的降噪配置集与处理模块。在 Qualcomm 和 MTK 平台中，这一机制主要通过以下几种底层逻辑触发：
1. Pipeline Routing Decision
当应用层通过 Camera HAL 传入 Preview、Record 或 Snapshot 请求时，驱动层（如 Camera Daemon）会根据 usecase 类型（例如 VIDEO_RECORDING 或 CAMERA_PREVIEW）决定走哪条 pipeline：
Preview usecase ➜ 分配到 Preview Pipe，启用轻量 TNR；
Video usecase ➜ 分配到 Video Pipe，启用高强度 TNR、边缘保护、长时间窗口；
ZSL usecase ➜ 分配到 Snapshot Pipe，单独走缓存路径，具备回溯能力。
2. Frame Request Flag 与 Metadata 联动控制
HAL 层在传递 capture request 时，会通过 metadata tag 设置：
android.control.videoStabilizationMode
android.noiseReduction.mode
vendor.qti.tnr.mode
vendor.mtk.nr.tuning_index
这些 flag 会触发 ISP 配置不同的降噪模式（如 FAST, HIGH_QUALITY, MINIMAL），并绑定相应的参数表或 TNR 栈。
3. Buffer Queue 与 ISP Resource Mapper 映射策略
ISP 通常将不同路径下的流绑定到不同的 buffer pool。例如：
Stream[Preview] ➜ Buffer Group A ➜ Pipe 0
Stream[Video] ➜ Buffer Group B ➜ Pipe 1
每个 buffer group 会触发独立 ISP instance 配置，TNR/SNR/LTM（Local Tone Mapping）链路也会区分开配置。
4. 使用平台内核驱动的“路径感知调度器”
在联发科平台上，其 Imagiq ISP 具备 NR_Path_Manager 子模块，在底层帧队列调度时做路径识别和 NR 分流，实现：
对于视频流使用 NR_MODE_VIDEO
对于预览流使用 NR_MODE_PREVIEW
对于 Snapshot ZSL 回溯流使用 NR_MODE_SNAPSHOT
这种方式保证了高帧率视频流不会因为 NR 模块过载而掉帧，同时 Snapshot 在合成之前也可以独立开启 NR 处理。
第四章：TNR/SNR 在两路径下的配置策略与调试实践
TNR（Temporal Noise Reduction）与 SNR（Spatial Noise Reduction）在 Preview 与 Video 路径中的配置策略存在明显差异，具体表现如下：
1. TNR 配置对比
| 参数项 | Preview Path 配置 | Video Path 配置 |
|---|---|---|
| 时间窗口大小 | 2~3 帧 | 4~6 帧（可适配运动强度调整） |
| 权重策略 | 高边缘保留权重，快速响应 | 背景平滑权重提升，边缘保持需精调 |
| 运算复杂度 | 低~中，适配移动 SoC 算力限制 | 高，可调用 VPU/NPU 做特定区域增强 |
| 平台模块示例 | TNR_PREVIEW_MODULE@QCOM |
TNR_VIDEO_MODULE@QCOM |
调试时，建议使用工具链（如 MTK ADB Dump NR 参数、QTI 的 TNR Viewer）抓取 frame_id 对应的 TNR gain map，分析噪声变化趋势是否与运动矢量、帧时间戳一致。
2. SNR 配置对比
| 参数项 | Preview Path | Video Path |
|---|---|---|
| 滤波核尺寸 | 小（3×3/5×5） | 中（5×5/7×7） |
| 权重调节方式 | 基于亮度 LUT，快速调节 | 亮度+纹理双通道 LUT，含边缘门限控制 |
| 是否开启边缘保护 | 一般开启，防止 Preview 模糊 | 强制开启，尤其在人脸/AI路径中对清晰度要求高 |
| 成本约束 | 低功耗，低延迟 | 中等延迟允许，需稳定输出 |
工程实践中，常遇到的问题是：
Preview NR 过强，导致 UI 图像模糊；
Video NR 配置失败，导致边缘抖动、编码异常；
HAL 配置错位，TNR 参数被 Preview 复用，造成降噪过弱或严重涂抹。
建议在平台 bring-up 阶段即明确配置链路，并建立参数配置 diff 工具，对比实际运行配置与设计一致性。
第五章：并发任务调度策略：录制 + 预览 + 快照协调逻辑
现代手机 SoC 中的 ISP 架构已普遍支持多通路并发数据处理能力，以满足用户在“边拍边录”、“预览+ZSL+拍照”等复杂交互场景下的实时需求。并发调度的核心目标是：在不牺牲实时性与画质前提下，合理划分资源，动态切换处理链路。典型场景如下：
1. 并发场景拆解
| 并发模式 | 通常涉及路径 | 关键处理链路 |
|---|---|---|
| Preview + Video | TNR/SNR/Edge NR | 实时 Preview 流调度 & 录制流稳定性保障 |
| Preview + ZSL Snapshot | LSC/BPC/TNR 合并 | 快门瞬间回溯缓存图像，触发 ZSL Pipeline |
| Video + Snapshot | 帧缓冲资源冲突 | Snapshot 使用独立 RAW 通道并短时间调度 |
2. 任务调度核心机制
路径绑定方式
多平台均支持 ISP 内置的多数据路径划分（QCOM: CAMIF_0/1/2；MTK: RAW0/RAW1/P2），通过 HAL 层配置流类型绑定：
camera3_stream_t stream_preview;
camera3_stream_t stream_video;
camera3_stream_t stream_snapshot;
每个流有独立的 buffer queue 与 NR 设置。
帧调度优先级控制
Preview（预览）具有最高实时性需求；Snapshot（ZSL）优先保证画质，使用 RAW Frame 缓存回溯一帧数据；Video 则依赖稳定帧率和低延迟处理。
调度时通过 ISP 的帧路由器（Frame Router）模块进行动态优先级判定，关键指标有：
帧号是否为 request frame；
HAL 设置的 Stream priority；
ISP 时钟资源空闲情况。
典型策略案例：高通平台
使用 Stream Manager 控制 Snapshot 在 Video + Preview 并发中“蹭拍”不影响其他流；
ISP 中每条 Path 有各自 TNR / Denoise 模块，配置 LUT 分离；
Snapshot 走独立 ZSL Frame Capture 模块，调取历史帧合成。
第六章：平台差异分析：高通 Spectra vs 联发科 Imagiq 架构对比
多路并发调度能力的实现，严重依赖底层 ISP 架构与硬件设计的弹性。以下为当前两大主流平台在 ISP 并发调度方面的对比分析：
1. 架构层级设计
| 模块 | Qualcomm Spectra 780/ISP | MTK Imagiq 890/ISP |
|---|---|---|
| 并发路径结构 | 支持 CAMIF ×3 路，Preview/Video/Snapshot 分离 | 支持 RAW ×2 路，P2 全面负责 NR / HDR 等任务 |
| 缓存机制 | 内建 Line Buffer + Frame Buffer，ZSL 独立 |
ZSL 使用 VPU Buffer 缓冲，P2 提供调度 |
| NR 分流能力 | TNR_PREVIEW、TNR_VIDEO 独立配置 | TNR_INDEX 通过 usecase + scene index 分配 |
2. 配置接口差异
高通平台：
通过 QCamera3Stream::setBundleConfig() 设置 snapshot path；
TNR 参数分为 Preview NR Table 与 Video NR Table，动态切换；
Snapshot 可与 Video 并发，Snapshot path 拥有更强制的 ISP 访问权。
MTK 平台：
所有图像处理均由 RAW + P2 Pipeline 完成；
Preview + Snapshot 共享 ISP 主 path（P2），通过 scene index 分离配置；
多流调度通过 MDP Path Switch 实现，部分低端平台不支持 Video + Snapshot 并发。
3. 实战经验总结
| 现象 | 高通应对方式 | MTK 应对方式 |
|---|---|---|
| Snapshot 并发下视频帧率抖动 | TNR offload 到专用核心处理 | 优化 ZSL snapshot 所占资源，延迟压缩 |
| 预览画面拉伸或滞后 | 拍照过程中降低 NR 等级 | 降低 P2 模块配置复杂度、短暂切帧 |
| 拍照成功率低 | 多帧合成失败 fallback 到单帧 | 降低 HDR 模式分辨率、启用 AI 快速路径 |
第七章：实战调试案例分析：高 ISO 视频录制下的 NR 路径配置
在夜景或低照度环境下进行视频录制时，为了保证亮度和细节，ISP 必须配合 Sensor 拉高模拟或数字增益（ISO），此时图像信号中的噪声将显著上升，尤其在中暗区域更为明显。此类场景对 TNR/SNR 的调试要求极高，以下以高通平台（Spectra ISP）为例，结合真实调试路径详解 NR 配置优化流程。
1. 场景复现条件
设备平台：Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2（Spectra 680 ISP）
Sensor：IMX766，最大 ISO 达到 6400+
视频分辨率：4K 30fps + EIS 开启
NR 模块状态：
TNR：开启，路径为 Video-only
SNR：默认动态调节，支持 LUT 配置
2. 现象描述
在极暗环境下：
视频画面出现“动态颗粒”噪声；
局部出现“水波纹”动态模糊；
人脸边缘存在轮廓抖动或油画涂抹感；
帧率稳定，但主观清晰度不佳。
3. 分析路径
TNR 配置冲突：初始 TNR 权重配置默认使用中等权重，在高 ISO 条件下不够强力，无法抑制 Sensor 本底噪声；
SNR 触发门限过高：SNR 的纹理权重策略未及时调低，导致暗区残噪仍然保留；
Edge Mask 错误匹配：边缘保护策略未动态适配高噪声图像，造成“误保护”即伪边缘强化；
视频 Path 与 Snapshot Path 混用 NR 表：部分平台默认共享 NR LUT，未进行模式分离配置。
4. 实战调优策略
| 模块 | 优化配置 | 效果说明 |
|---|---|---|
| TNR | 增加权重 LUT 值，提升低频融合强度 | 动态颗粒感显著减少，整体画面趋于平滑 |
| SNR | 调整 LUT，使中暗区域启用高强度滤波 | 人脸区域纹理过度被修复，需搭配 Edge Mask 优化 |
| Edge NR | 边缘门限下调 + 手动标定 Gradient Mask | 结构清晰度提升，水波纹现象消除 |
| LUT 分离 | 为 Video 配置专用 TNR/SNR 表，与 Preview 分离 | 防止路径干扰，提升调优一致性 |
5. 关键配置接口（QCOM 平台）
set_video_tnr_lut(iso_level, weight_lut);
set_video_snr_lut(iso_level, edge_thresholds);
update_edge_mask_lut(gradient_bins, enable_flag);
6. 验证结果
Frame Loss：无
视频主观评分（1~5）：从 2.5 提升至 4.3
调整总时长：约 2 工时
配置文件更新：NR_TNR_video.dat + NR_SNR_video.cfg + edge_mask_tbl.bin
第八章：面向未来的路径融合优化策略与平台演进建议
随着多路径图像处理需求持续提升，ISP 对路径分流、NR 配置、硬件资源调度等提出了更高的要求。未来在 ISP 架构、算法融合与调试流程上，呈现如下趋势：
1. 融合式路径架构设计
统一 TNR/SNR 核心 + 路径感知配置：不再硬分 Preview/Video NR，而是构建统一核心支持多路径感知的动态调度；
模块化 Edge Preserve NR 引擎：可由多路径共用并根据实际通路动态激活，减少资源冗余；
AI NR 路径浮动策略：结合实时分析图像内容，判断使用 Video TNR 还是 Snapshot TNR 的最佳模型。
2. 平台级优化方向
| 项目 | 当前机制 | 未来趋势 |
|---|---|---|
| TNR/SNR LUT 分离 | 静态预设或 Mode 绑定 | 动态感知 ISO / Scene / Content，融合 AI 权重调整 |
| 通路分配 | 按 usecase 静态划分 | 流式调度，基于 QoS + 帧率动态切换 |
| 调试策略 | 手动配置 + 验证 | 半自动分析工具（如 Snapshot vs Preview overlay 测试） |
| NR 模型 | 传统边缘 Mask + LUT 滤波 | 基于 Scene Analysis 的 AI 降噪网络融合路径 |
3. 架构推荐：三路径智能融合机制
结构：预览路径 + 录制路径 + Snapshot 路径 → 共享 NR 核心 → 配置分支动态切换
策略：引入帧评分系统（帧内容复杂度、光照变化）决定实际配置路径
目标：减小调试冗余、提升一致性、增强异常容错能力
未来 ISP 将逐步过渡到“可学习”“可配置”“自适应”的 NR 管理系统，配合 Sensor 自校准、AI 降噪模型，将进一步提升图像质量一致性与功耗控制效率。
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