从传感器到屏幕：深度解析RAW、RGB、YUV图像格式的存储、传输与处理全链路

1. 图像格式的底层逻辑：为什么需要这么多格式？

第一次接触图像格式时，我完全被RAW、RGB、YUV这些术语搞晕了。直到在摄像头项目上踩了坑才明白，不同格式其实是针对不同场景的"专用工具"。就像修车时不会用扳手拧螺丝，图像处理也要选对"工具"。

传感器采集的原始数据就像刚挖出来的矿石（RAW），ISP处理相当于矿石精炼（RGB），而最终显示和传输则要考虑效率（YUV）。每种转换都涉及三个关键指标：图像质量、处理速度和带宽占用。举个例子，做实时视频通话时，如果全程用RGB格式，你的手机五分钟就会烫到能煎鸡蛋——这就是为什么YUV420成为视频编码的标配。

2. RAW格式：传感器的"原始日记"

2.1 Bayer阵列的绿色秘密

拆开过相机传感器的朋友会发现，每个像素点实际只能捕获一种颜色。这就像用单色铅笔作画，却要还原彩色世界。Bayer阵列的巧妙之处在于RGGB等排列方式，通过增加绿色采样点（人眼对绿色最敏感）来"欺骗"大脑。我做过对比实验：同样的8MP传感器，使用RGGB比RRBB排列的成像细节多保留约15%。

RAW数据保存的是最原始的电压值，相当于照片的"数字底片"。最近调试IMX586传感器时发现，其RAW10格式每个像素用10bit记录亮度，但实际存储时：

• Unpacked模式：占用16bit（浪费6bit）
• Packed模式：4个像素拼成5字节（40bit=4×10bit）

c复制// MIPI RAW10 Packed数据解析示例
void unpack_raw10(uint8_t *packed, uint16_t *unpacked, uint32_t len) {
    for(int i=0; i<len/5; i++) {
        unpacked[i*4]   = ((packed[i*5] << 2) | (packed[i*5+4] & 0x3));
        unpacked[i*4+1] = ((packed[i*5+1] << 2) | ((packed[i*5+4]>>2) & 0x3));
        unpacked[i*4+2] = ((packed[i*5+2] << 2) | ((packed[i*5+4]>>4) & 0x3)