ملاحظات مهندس الصورة، الجزء 4: تحليل عميق من تقنية ISP

البيانات الحمراء التي يتم تسجيلها من قبل محركات الصورة هي، في الأساس، فقط الإشارات الرقمية الباردة. لتحول هذه البيانات إلى الصور الحية التي نراها على الشاشات، يجب أن تتحملها عملية معقدة. يعمل خدمة الإنترنت مثل غرفة الظلام الرقمية ، والتي تنتهي بثلاثة عشرات من العمليات الفلكية في وقت قصير جدا.في هذه المقالة سوف تأخذ القراء في هذه الخزائن السوداء لاستكشاف رحلة السحر من البيانات الصلبة إلى الصور الجميلة. Image Signal Processor (ISP) تحليل عميق لخطوات ISP الأساسية إن خطة معالجة ISP التقليدية هي عملية سلسة عالية، حيث تستخدم إنتاج كل مرحلة كدخول للخطوة التالية.الخطوط التالية تشير إلى تدفق الكامل من البيانات الخضراء إلى إنتاج الصورة النهائية، ثم تحليل مفصل لكل خطوة. 1 - INPUT (بيانات RAW) نقطة بداية معالجة الصورة هي البيانات الخضراء التي يتم تسجيلها من قبل المؤلف. كما هو موضح في قاعدة Bayer في الشكل، يتم تنظيم هذه البيانات عادة في نموذج Bayer، حيث يتم تركيب ملفات الحمراء والخضراء والأزرق. إصلاح مستوى الأسود كما هو موضح من خلال التغيير الهرموني في الشكل، يهدف هذا الخطوة إلى تصحيح التغيير الأساسي الذي تم إنشاؤه من قبل الجهاز في ظروف مظلمة تمامًا، مما يضمن أن "الزرقاء" في الصورة أصبح حقًا صفر، وبالتالي تعزيز التناقض. التطبيق: عادة ما تتميز أطراف المحرر بـ "الكترونيات السوداء البصرية" التي تحتفظ بشكل جسدي من الضوء، ويقرأ خدمة الإنترنت القيمة المتوسطة لهذه الكترونيات كقيمة استئناف ومراجعة هذه القيمة من جميع القيم الكترونية في جميع الصورة. التحديات الهندسية: تختلف مستويات الأسود مع درجة الحرارة والارتفاع، مما يحتاج إلى آليات مكافحة ديناميكية. التقييم والتبادل: الحد الأكبر هو التقييم.إذا كان التقييم مرتفعًا جدًا، فإن التفاصيل الحمراء سيتم تقسيمها، مما يؤدي إلى "الملابس السوداء"؛ إذا كان منخفضًا جدًا، فإن المناطق الحمراء سوف تبدو خضراء، مما يؤدي إلى انخفاض في التفاؤل العام. DPC (إصلاح النقاط الخاطئة) كما تظهر الأقراص المضغوطة التي تستبدل الأقراص الحمراء في الشكل، فإن مهمة هذه الخطوة هي تحديد وتصحيح الأقراص المضغوطة على الحاسوب (مثل الأقراص الضوئية الدائمة أو الأقراص الضوئية غير المؤثرة) التي تسببها أخطاء التصنيع أو الشيخوخة. التنفيذ: يتم تقسيمها إلى "إصلاحات ثابتة" (إحصاء وتسجيل تقييمات الكترونات الخاطئة في المصنع) و"إصلاحات ديناميكية" (إكتشاف الكترونات التي تختلف بشكل كبير عن أقاربها من خلال الكترونات). التحديات الهندسية: تحتاج إلى التمييز بالطبع بين "التفاصيل الحقيقية في التكرار العالي" و "الكيكسيلات الخاطئة" لتجنب تدهور الصورة بطريقة خاطئة. تخصيصات وتغييرات: الحد الأدنى هو الحد الأقصى. يحدد الحد الأقصى الذي يقلل من الحد الأقصى عن طريق الخطأ التفاصيل العالية (مثل النصوص أو الألوان) في الصورة كالكترونات الخاطئة، مما يؤدي إلى الارتباك، ويحدد الحد الأقصى الذي يزيد عن الحد الأقصى عن الحد الأقصى لن يتم اكتشافه وتصحيحه بشكل فعال. LSC (Lens Shading Correction) إصلاح الضوء كما يظهر مقارنة قبل وبعد الصورة من الصورة الجغرافية ، يهدف هذا الخطوة إلى مكافحة تدهور الضوء (الضغط) وتغيير اللون المحتمل في أطراف الصورة نتيجة لمميزات الضوء الضوئي ، مما يضمن توزيع الضوء وتوزيع اللون بشكل أكثر تعقيداً في جميع أنحاء الصورة. هذا هو الخصائص الفيزيائية المرتبطة بالسياسات البصرية ، والتي تشير إلى انخفاض طبيعي للطاقة الضوئية من الوسط إلى الجانب من الضوء ، مقارنة بالقدرة الرابعة من الكوزين من زاوية الضوء. Cos⁴ Falloff: يسبب التخبط الفيزيائي للضوء على الأطراف من قبل بنيتين داخليتين (مثل الأقراص المفتوحة أو الحبوب). Mechanical Vignetting: يتم تصميم ميكروشيز على المحرك لتلبية الضوء في زوايا محددة.إذا كانت زاوية الصوت الرئيسي (CRA) من الضوء التي تنتهي من المحرك غير متوافقة مع زاوية وصول ميكروشيز المثالية، فإن ذلك يؤدي إلى انخفاض كفاءة جمع الضوء من الورق. CRA Mismatch (Chief Ray Angle Mismatch): وتؤدي هذه العوامل معاً إلى تدهور الضوء والألوان في أطراف الصورة ، ويهدف LSC إلى مكافحة هذه الآثار بشكل دقيق. توزيع: يتوفر خدمة الإنترنت قبل تخزين خريطة كفاءة التعديل. هناك طرق أساسية للتخزين: 1 - بناء على الحجم: يفترض أن الفينيتينسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسيكسي التحديات الهندسية: تغيرات اللون تختلف تحت مصادر الضوء المختلفة ، مما يحتاج إلى مجموعة متعددة من النماذج للتبديل بينها. التقييم والتبادل: الحد الأساسي هو قوة الفوز.إذا كانت القوة منخفضة للغاية، فلا يمكن التكافؤ بالكامل، والصور لا تزال غير متساوية، وإذا كانت مرتفعة للغاية، فإنه سيزيد من قوة الضوء الساحق في الوقت نفسه تشديد الصوت في هذا المجال، مما يؤدي إلى انخفاض العائدات. 5 - التوازن الأبيض تثبيت الحد الأدنى من درجات حرارة الألوان في الشبكة يثبت بدقة الوظيفة الأساسية لزيادة توازن الألوان: تثبيت المعايير الأساسية للألوان الأصفر والأزرق في الصورة وفقا لدرجة حرارة الألوان من مصدر الضوء في السيناريو، مما يضمن أن الأشياء الأبيض تظهر بألوان أليمة في الصورة.القانون هو أن مصادر الضوء المختلفة (على سبيل المثال 2800K لونغستن و6500K لون يومي) لديها توزيعات متنوعة مختلفة. Common algorithms include "Gray World Assumption" and "Perfect Reflector." The core is to calculate R gain and B gain (usually based on G) and apply them to the entire image. In recent years, machine learning (ML) techniques, especially Convolutional Neural Networks (CNNs), have also been widely applied to white balance. Through training on large amounts of image data, ML models can more accurately estimate color temperatures in complex or mixed lighting environments and perform scene classification, thereby achieving smarter and more human-perceptual white balance effects. Implementation: Mixed light sources, lack of white reference objects, and color preferences are the main challenges faced by white balance. Engineering Challenges: The main parameters are R/G Gain and B/G Gain. If R/G Gain is too high, the image will appear reddish and warm; if B/G Gain is too high, the image will appear bluish and cool. Precise matching is required to restore neutral colors in the scene. Tuning and Trade-offs: ملاحظة: للحصول على معلومات مفصلة عن توازن الأبيض، يرجى ملاحظة "تفاصيل المهندسين الصناعيين #3: تقييم تلقائي، توازن الأبيض، تركيز تلقائي - تثبيت ألغاز الكاميرا "المعرفة القرار" 3A". ملاحظة: للحصول على معلومات مفصلة عن توازن الأبيض، يرجى ملاحظة "تفاصيل المهندسين الصناعيين #3: تقييم تلقائي، توازن الأبيض، تركيز تلقائي - تثبيت ألغاز الكاميرا "المعرفة القرار" 3A". 6 - الديموقراطية كما هو موضح في الشكل، يتم بناء هذه الخطوة على البيانات الأصلية البسيطة في نموذج بيير إلى صورة RGB باللون كامل حيث تحتوي كل بيكسل على معلومات الألوان الكاملة من اللون الأحمر والأزرق والأزرق.لأن كل بيكسل في نموذج بيير يحتوي على معلومات الألوان البسيطة فقط، فمن الضروري استخدام التوازن الإقليمي، والترجمة إلى النماذج المحيطة لتقرير المعلومات الألوان المفقودة لكل بيكسل. التطبيق: تتراوح من "الإثارة الثنائية" البسيطة إلى "الإثارة الثنائية" المعقدة "الإثارة الثنائية" (الذي يكتشف أولا إرشادات الجانب المحلي والإثارة على طول هذه الإرشادات للحفاظ على تركيز الجانب وتقليل الألوان الخاطئة). التحديات الهندسية: قادرة على إنتاج نموذجات موير وفعاليات زيبير عند معالجة الأقمار الصناعية العالية. تقييمات التقييم والتقييم: هي المعايير الرئيسية الحد الأقصى والتخفيف من الألوان الخاطئة الحد الأقصى الذي يقلل من مستوى الحد الأقصى قد يحدد بالخطأ الصوت كالحدود، مما يخلق تركيزات خطيرة، وتقييم الألوان الخاطئ الذي يزيد من مستوى الحد الأقصى قد يلجأ إلى تقييم الألوان العادية، مما يؤدي إلى الألوان الخاطئة. CCM (Matrix Correction of Colour) (ماتريك إصلاح اللون) يتضح مقارنة الخلفيات اللينة قبل وبعدها في الشكل دور CCM: تحويل مساحة اللون المكتوبة من جهاز الكمبيوتر إلى مساحة لون معيّنة (مثل sRGB) التي هي أكثر تعقيداً مع رؤية البشرية، لتعديل مزيج اللون والرمق بشكل دقيق. التطبيق: يحصل على القيم الأساسية الحمراء والخضراء والأزرق التي يتم قراءةها من قبل الذاكرة، وبعد سلسلة من الحسابات المتقدمة، يتم إعادة إرسالها إلى مساحة الألوان المستهدفة. التحديات الهندسية: الإجابة غير اللفظية، والتلوث عبر الألوان، والتعزيز الضوئي هي التحديات الرئيسية التي تواجه CCM. تقييمات و تقييمات: هو المبدأ من تقييم CCM هو تقييم مساحة تحول 3x3. العناصر المقطوعة في مساحة المساحة تسيطر بشكل رئيسي على اكتساب كل قناة لون، مما يؤثر على التوازن الكلي للرطوبة والضوء في الصورة؛ العناصر المقطوعة هي المسؤولة عن التوازن بين الألوان، والتي تستخدم لتقييم الألوان وتقييم الألوان. تقييم دقيق لهذه العناصر المقطوعة يتطلب تقييم التوازن في البحث عن الألوان الحارة، وتكوين لون الجلد دقيق، وتقسيم الضوء. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي زيادة كبيرة في التوازن إلى قطع الألوان في المناطق الضوئية، في حين أن التقييم الدقيق غير 8 - تعديل غامو تُبيّن خطوط الدخول/الخلفية في الشكل بطيئاً عملية تصحيح الاندماج الاندماجي: تطبيق خطوط غير خطية لتصحيح قيمة الضوء من الصورة. التطبيق: يزيل هذا الموجة المناطق الأكثر ظلامًا من الصورة لخلق التفاصيل أكثر وضوحًا، في حين تخفيف المناطق الضوئية لتجنب التعرض المفرط، مما يجعل الانتقالات النهائية من الضوء إلى الضوء والتراكيب أكثر تعقيدًا مع الإدراك البشري. التحديات الهندسية: تزايد المناطق الظلامية يؤثر بشكل كبير على الصوت، وفي الوقت نفسه، يمكن أن يؤدي التعامل غير الصحيح مع التفاصيل الضوئية إلى تقليص الضوء أو الألوان، مما يؤدي إلى أن المناطق ذات الضوء العالي مثل السماء والضوء يفقد شعورها بالمعاني العميقة. تقييمات التقييم والتقييم: هو المقياس الرئيسي هو شكل الكورنيش. تقييم الكورنيش الأثري يزيد من تناقض الصورة ولكن قد يفقد التفاصيل في المناطق الضوئية والخفيفة؛ يمكن أن يزيد من التقييم التقييم، ولكن قد يجعل الصورة تبدو متساوية. 9 - تقليل الضوضاء كما يظهر مقارنة قبل وبعد صور الوجه البشري ، يهدف تقليل الصوت إلى إزالة الصوت الحقيقي الذي يسبب ضوءًا منخفضًا و ISO عالية ، وتحسين نظافة الصورة. التطبيق: يتم تقسيم تقسيم الضوء بشكل رئيسي إلى تقسيم الضوء الإقليمي (2DNR) و تقسيم الضوء الإقليمي (3DNR). في خطوط الإنترنت العملاقة العملية، فإن شكل اللون لمجابهة كل منهما ليس ردًا ثابتًا واحدًا ولكن يعتمد على وضع المنتج (على سبيل المثال، الهاتف المحمول، كاميرات الويب، السيارات)، ميزانية الأداء، وإستراتيجية نوعية الصورة. 2DNR (Spatial NR) - What Color Format is Typically Used? Common Position 1: Bayer Domain (Raw Domain) Raw Bayer (RGrGbB) Processing Format: Before Demosaic Timing: Can directly model sensor read noise and shot noise; not affected by demosaic interpolation; best SNR Advantages: improvement. Algorithm design is more complex (needs to consider CFA pattern); commonly found in high-quality ISPs Disadvantages: (e.g., mobile phones, automotive). Common Position 2: YUV Domain (Luma & Chroma Separate Processing) : YUV (can process Luma Y and Chroma UV separately) Processing Format After Demosaic + CCM Timing: Lower computational load; can separate Luma and Chroma noise for targeted processing. Luma Denoise Advantages: focuses on preserving details, while Chroma Denoise can use stronger filtering to eliminate large color blotches. Noise has already been amplified or mixed by demosaic; excessive Chroma Denoise strength may lead to Disadvantages: color bleeding; commonly found in webcams or low-power ISPs. 3DNR (Temporal NR) - What Color Format is Typically Used? Common Position: Almost exclusively in the YUV Domain YUV (mostly performs motion detection on Luma Y + temporal filtering) Processing Format: After 2DNR Timing: Motion detection is most stable on the Luma Y channel; the human eye is most sensitive to brightness changes; Reasons: lower memory and computational load. Why is 3DNR rarely done in the RAW Domain? RAW data has not undergone color correction, making cross-frame Theoretically possible, but practically challenging: alignment difficult; motion estimation on a Bayer pattern is complex; high memory bandwidth requirements. Some high-end mobile phone ISPs may perform RAW Temporal NR, or consider HDR multi-frame merge as a form of RAW 3DNR. High-end Applications: التحديات الهندسية: الحرب الأبدية بين قوة تقليل الصوت وحفاظ التحتية. تقييمات التقييم والتقييم: هي المعايير الرئيسية هي القوة (القدرة على تقليل الصوت) ومركز الحركة (ل 3DNR). تقييم القوة المفرط يجعل الصورة نظيفة ولكن يفقد تفاصيل مثل صبغة الجلد بشدة، مما يخلق صورة "بلاستيكية".ل 3DNR، تقييم حدود الحركة مهم أيضًا؛ وهو القيمة المنخفضة للغاية يقلل من تأثير تقليل الصوت، في حين أن القيمة المنخفضة للغاية يمكن أن تؤدي إلى الإثارة أو الإثارة على الأشياء المتحركة. 10 - تحويل الفضاء اللون ويظهر تحويل الألوان RGB و YUV في الشكل الوظيفي الوظيفي الوظيفي لهذه الخطوة: تحويل صورة في شكل RGB إلى مساحات الألوان الأخرى، وهي الأكثر شيوعاً في شكل YUV. الهدف هو التخفيف التالي (مثل JPEG / H.264) والاتصال، من خلال تحويل الصورة إلى مساحة تختلف عن الضوء (Y) و الضوء (U / V). لأن العين البشري أكثر حساسية على الضوء من الضوء من الضوء، في الممارسة، U / V يمكن تحويلها إلى (على سبيل المثال إلى 4:2:0) لتخزين نطاق الشاشة دون التأثير بشكل كبير على جودة الصورة الذهنية. The main parameter is Chroma Subsampling format. The 4:4:4 format provides the highest color fidelity but has the largest bandwidth and storage requirements; 4:2:2 or 4:2:0 formats save bandwidth by reducing chrominance resolution, with minimal impact on human visual perception, but may produce slight aliasing at color edges in extreme cases. Tuning and Trade-offs: 11 - التخطيط كما أظهرت مقارنة الوجه البشري قبل وبعدها، يهدف تحفيز التحفيز إلى تعزيز التفاعل بين أطراف الوجه في الصورة لتعويض الارتباك الذي يسببه النظام البلاستيكي والتجهيز الرقمي، مما يجعل تفاصيل الصورة أكثر وضوحاً. Oversharpening produces white edges (Halo Artifacts). Engineering Challenges: The main parameter is Strength (sharpening strength). If the strength is too low, the image will appear blurry; if too high, it will produce noticeable white edges and amplify noise, making the image look unnatural. Tuning and Trade-offs: الرئيسية (الصور النهائية) كما هو موضح في الصورة النهائية للمناظر الطبيعية، بعد كل خطوات المعالجة أعلاه، يتم تحويل البيانات RAW الأصلية إلى صورة ذات جودة عالية جاهزة لتشغيلها أو تخزينها أو تطبيقها التالي. وجهات النظر العملية في الصناعة: رؤية عميقة من المهندسين الصناعيين لا يزال تركيب ISP عبارة عن صيغة علمية بسيطة، بل هي فن البحث عن الحل الأمثل بين القيود الفيزيائية والقدرة على الحاسب الآلي والمتطلبات التطبيقية.من وجهة نظر مهندس الصوت، فإن متطلبات ISP في الصناعات المختلفة تعكس الاختلافات في القيم الأساسية: الإلكترونيات المستهلكة: الانسحاب النهائي من الاهتمام في قطاع الأجهزة المحمولة ، تُقدّم "اللعب" من الصورة أكثر من "الإيجابية" لها.يستثمر المهندسين جهوداً كبرى في أبحاث التعرف على الجانب الفني والتعليق.لتحقيق نطاق ديناميكي عالية على محركات صغيرة للغاية ، تتكون تقنيات تخطيط الصوت المعقدة والمشاركة المتعددة الأبعاد من أساسيات.التحدي هنا هو إكمال الحسابات الكبيرة في غضون وقت قصير جداً وتطوير الصور "الخلفية" التي يمكن مشاركةها مباشرة على وسائل التواصل الاجتماعي. تعاون فيديو: توازن أصوات الجلد والبيئة لـ ويشكل التحدي الأساسي في تعقيدات الإضاءة الداخلية (مثل مزيج من الأضواء الضوئية في المكتب والضوء اليومي على النوافذ). يهدف التركيز إلى المهندسين في "تثبيت أصابع الجلد" و "السيطرة على التوازن الأبيض". في إطار ميزانية الطاقة محدودة، من الضروري التأكد من أن الأشخاص في المؤتمرات الفيديو تبدو مهنية وطبيعية. في الوقت نفسه، يجب أن يوفر 3DNR صورة نظيفة في ضوء الضوء المنخفض دون إنتاج أفكار الحركة المزعجة. PC platforms and video peripherals صورة السيارات: حريص على سلامة الحياة في مجال السيارات، لا تستخدم الصور لمشاهدة البشر، بل للكاميرات (ADAS / ألغاز القيادة الذاتية). المفاتيح هنا هي "العديد من المساحة الديناميكية العالية (HDR)" و "العديد من التوقعات المنخفضة". يجب على المهندسين التأكد من أن عند الدخول والخروج من المسارات أو مواجهة إضاءة الخلفية القوية، يمكن للمستخدمين الإنترنت إنتاج الصور مع تفاصيل واضحة في ميلي ثانية، دون أي أدوات يمكن أن تؤدي إلى أخطاء الألغاز. الطب والصناعات: الاختبار النهائي للتأكيد (على سبيل المثال، الأندرويد) تتطلب أقصى قدر من دقة الألوان، حيث يمكن أن يؤثر إزعاج الطبيب من أضرار الأنسجة. في هذه المجالات ، يحاول المهندسين عادةً إلغاء معظم ميزات "التعليق الجمالي" ، بدلاً من التركيز على التكرار والتحكم في البيانات من معالجة ISP. Medical imaging Industrial vision الأمن والسيطرة: القدرة على التعرف على جميع الطقس تحتاج المهندسين إلى استخراج ميزات كافية لتحديد الوجهات أو طرازات الترخيص في ظروف ضعيفة للغاية (حتى في ظروف ضوئية) من خلال تقليل الضوء القوي وتحقيق السيطرة. صناعة طائرات بدون طيار: التوازن النهائي من وجهة نظر الطيران المهندسين في الصورة مواجهة العديد من التحديات، أولاً • يواجه الرحلات الجوية غالباً الإضاءة الخلفية الشديدة والتركيز على الأرض ، مما يتطلب من ISP أن يكون لديه القدرة الكافية على معالجة HDR. · كيفية إنتاج الصور المستقرة دون تأثيرات الجليد من خلال ISP متكاملة مع الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد من الحد. · لضمان سلامة الطيران FPV (First Person View) والسيطرة على الوقت الحقيقي، يجب أن يكون معالجة ISP فعالًا للغاية لخفض تأخير الصورة. ويجب على المهندسين البحث عن التوازن المثالي بين جودة الصورة والطاقة الحاسوبية داخل عمر البطارية المحدود والظروف الحرارية ، مما يضمن جودة الصورة دون تضرر وقت الرحلة والتوثيق للمعدات. drone industry extreme lighting variation high-speed motion compensation low-latency video transmission requirement lightweight design and power consumption balance خلاصة من البيانات البيئية التي تم تخزينها من قبل جهاز الكمبيوتر إلى صورة نهائية غنية باللون والترفيه، هي رحلة رائعة تقوم بها ISP. وقد اكتشفت هذه المقالة خطوات مهمة من هذه الرحلة، من إصلاحات البدنية الأساسية إلى إعادة بناء الألوان الأساسية، وأخيرًا إلى تحسين جودة الصورة. لم نرَ سوى تحليل المبادئ التقنية والتحديات الهندسية في كل خطوة، ولكن أيضاً تم دمج التوازنات في تحديد المراحل، مما أدى إلى إظهار صعوبة تحديد الصورة. والأهم من ذلك، من خلال تحليل وجهات النظر العملية من مختلف الصناعات مثل الالكترونيات المستهلكة والبيئية والصيدليات، يمكننا أن نرى أن لا توجد "الحل المث النتيجة إن مهندس الصورة الناجح يجب أن يتعلم ليس فقط كل نموذج متكامل في خطوط ISP، ولكن أيضًا فهمًا عميقًا لـ "المتطلبات المستخدمة" خلف المنتج.في غرفة الظلام الرقمية، فإن ما نقوم به ليس فقط على النقاط والأرباح، ولكن على طرق مختلفة من الصناعات تفسير العالم الحقيقي. Disclaimer جميع الصور في هذه المقالة هي لأغراض فريدة من نوعها لتثقيف المفاهيم التقنية لـ ISP ولا تشير إلى أي علامة تجارية أو منتج محدد. . . ويهدف إلى النقاش التقني العام وتبادل الخبرة فقط. لا تشكل أي نصيحة أو إرشادات مهنية. ينبغي على القراء تقييم قابلية التطبيق بنفسهم ويكونوا مسؤولين عن أي تدابير تم اتخاذها بناء على محتوى هذه المقالة. Some images are AI-generated The content of this article is based on the author's years of practical experience in image engineering