158、VST（视觉灵敏度调优）在低照度场景下的噪声抑制与细节保留平衡
去年冬天在重庆做一个夜视项目，客户反馈说晚上楼道里拍出来人脸像“磨皮过度的蜡像”，但噪点又像雪花一样飘。我盯着示波器上的Raw图看了三个小时，最后发现是VST（Visual Sensitivity Tuning）的gamma曲线和降噪强度在低照度下打架了。这种问题在实验室里用标准灯箱永远复现不出来，只有到了真实场景——那种只有3 lux、墙面是粗糙水泥、远处有零星LED指示灯的环境——才会暴露。
低照度下的“视觉灵敏度”到底是什么
VST不是某个单独的模块，它是ISP pipeline里从sensor读出到最终YUV输出之间，所有跟“人眼感知”相关的调优策略的总称。在低照度场景下，VST的核心矛盾在于：sensor的信噪比已经崩了，但人眼对暗部细节的敏感度反而会提高——这是生理特性，我们没办法改。
我调试时习惯先看三个指标：暗部噪声的颗粒感形态、边缘过渡的断裂程度、色噪的分布规律。这三个东西在低照度下是互相牵制的。比如你为了压住色噪，把Cb/Cr通道的降噪强度拉到80%，结果边缘细节跟着糊了，人脸轮廓像水彩画。反过来，你为了保留纹理，降噪开小了，暗部又全是彩色噪点，像得了红眼病。
一个真实踩过的坑：全局降噪的“一刀切”陷阱
早期版本我犯过一个低级错误——在低照度下直接套用中高照度的降噪参数。当时想着“降噪嘛，强度大一点总没错”，结果在5