高级图像质量工程师（ISP / 内窥镜方向）

该职位来源于猎聘 岗位职责（按优先级排序） 1.【核心】ISP Pipeline调试与图像质量调优（占工作量60%以上） 负责内窥镜相机模组的全链路ISP调试，包括但不限于：黑电平校正、镜头阴影校正、坏点校正、去马赛克、自动白平衡（AWB）、自动曝光（AE）、自动对焦（AF）、色彩校正矩阵（CCM）、伽马校正、动态范围压缩、边缘增强、多帧降噪、3D降噪等。 使用Imatest、DxOMark Analyzer、Image Engineering等专业工具，对RAW图和RGB图进行客观指标测试（MTF、SNR、动态范围、色差、灰阶响应等），并输出标准化测试报告。 针对内窥镜特殊场景进行专项优化： 冷光源照明下的AWB稳定性（避免因光源色温漂移导致画面偏蓝/偏黄）。 光纤束纹理噪声抑制（消除摩尔纹和周期性伪影）。 窄带成像（NBI）/荧光成像模式的特殊tuning。 术中出血/烟雾场景下的AE策略（防止画面过曝或欠曝锁定）。 与Sensor厂商（SONY、OV）

及ISP芯片厂商（海思、安霸、TI、高通）

的FAE紧密合作，推动底层驱动、sensor寄存器配置、ISP固件的定制化修改。 2.【重要】图像质量评估体系建设 搭建内窥镜专用图像质量实验室，包括标准光源箱（D65、TL84、A光）、24色卡、灰阶卡、ISO 12233分辨率卡、动态范围卡等。 制定内部IQ评测标准，不仅依赖客观指标，还需结合临床医生的主观盲评（例如：黏膜纹理是否清晰、血管边界是否自然、器械边缘是否有振铃）。 建立自动化图像质量回归测试脚本（Python + OpenCV），每次ISP固件更新后自动跑测，防止引入退化。 3.【辅助】实时图像增强算法的工程实现 将已验证的图像增强算法（如去雾、高光抑制、CLAHE）在FPGA/DSP/ARM Neon上实现固化，而非重新发明算法。 配合嵌入式软件工程师，完成算法在硬件平台上的延迟优化（目标：＜1帧延迟）。 4.【未来可拓展】深度学习视觉算法 （此部分不作为入职硬性要求，仅作为未来团队发展方向） 若个人有兴趣，可参与解剖结构识别、器械跟踪等项目的模型轻量化与部署。 任职资格（硬性条件） 学历：光学工程、电子工程、图像处理、生物医学工程等相关专业本科及以上学历。 经验：5年以上相机ISP调试或图像质量工程经验，其中至少2年专注于医疗内窥镜、工业内窥镜或显微镜领域。 技能： 必须：精通ISP Pipeline每一级的原理，能独立完成从RAW到YUV的全链路调试。 必须：熟练使用Imatest、DxOMark或自研IQ测试工具。 必须：熟悉C/C++，能用Python/Matlab进行数据分析与自动化脚本编写。 必须：熟悉AWB/AE/AF算法原理，有实际调试案例。 加分：了解海思Hi3559/3519、安霸CV系列、TI TDA4、高通QCS8250等平台的ISP tuning工具链。 加分：有FPGA图像处理开发经验（Verilog/VHDL）。 加分：了解医学影像设备法规（IEC 60601、ISO 13485）中对图像性能的要求。