ISP图像算法面试准备(1)

2024-06-15 22:44
文章标签 算法 面试 图像 准备 isp

本文主要是介绍ISP图像算法面试准备(1),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

ISP图像算法面试准备

ISP图像算法面试准备(1)


文章目录

  • ISP图像算法面试准备
  • 前言
  • 一、ISP流程
  • 二、重点关注
    • 1. AWB必须在Demosaic之后进行。
    • 2. Gamma矫正通常在CCM之前进行
  • 三、如何实现ISP参数自动化调试
  • 四、AE,即自动曝光(Auto Exposure)
  • 总结


前言

ISP专注于底层图像任务,了解ISP pipeline流程,对图像理解很有帮助

个人理解:对于ISP图像算法的学习,一般需要专注于:

  1. 光学成像技术,了解CMOS传感器工作原理;
  2. 传统图像处理算法,即数字图像处理相关内容,了解在空域频域如何进行图像运算等;
  3. 图像质量评价,能够准确评估图像的清洗度,对比度,色彩准确性等。
  4. 现在大多注重由传统方法进阶到深度学习算法,所以了解深度学习相关图像处理算法也是很有必要的。

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一、ISP流程

ISP(Image Signal Processing),图像信号处理器
主要步骤包括:

  1. 光线经过lens镜头,投射到sensor上。
  2. 光线在sensor上进行光电转换成模拟电信号
  3. 模拟电信号通过A/D转换成数字信号
  4. 数字信号进入ISP芯片进行一系列处理,包括:Raw域 RGB域 YUV域

在这里插入图片描述

光线通过镜头进入相机,CMOS作为传感器,将现实世界的光线转换为电信号,经过信号放大和噪声过滤等基本处理后得到一张照片的原始数据(Raw图),ISP对Raw图进行灰度补偿,色彩插值,平滑处理,色彩校正等,将其转换为可供显示的RGB图像,或者YUV格式,最终将图片压缩成一个彩色的JPEG格式的图像,便于存储和传输。

在这里插入图片描述

需要使用ISP模块的原因有两个方面,一个是镜头和Sensor的物理缺陷导致的。
第二是拍摄光线条件多样,镜头和Sensor需要根据环境做适应。

二、重点关注

1. AWB必须在Demosaic之后进行。

在ISP流程中,AWB和Demosaic的顺序是固定的。Demosaic是将Bayer Pattern的原始图像数据转换成RGB全彩色图像的过程,而AWB是在全彩色图像上进行调整,确保“白色”物体在图像中呈现为白色。所以AWB要在Demosaic之后。

2. Gamma矫正通常在CCM之前进行

Gamma矫正:人眼对暗部和亮部的敏感度不同,Gamma矫正可以调整图像的亮度分布,使其更符合人眼的视觉特性。

CCM:在Gamma矫正之后,图像的亮度信息已经得到了正确的处理,此时进行CCM色彩校正可以确保在色彩调整时,不会因为亮度信息的不准确而影响到最终的色彩效果。

三、如何实现ISP参数自动化调试

ISP参数自动化调试通常通过编写自动化测试脚本来实现,具体步骤如下:

  1. 实时获取影响ISP算法参数的值(如YUV数值、快门、增益、iris等)作为基准数据。
  2. 在一段时间后,再次获取这些参数的值,并与基准数据做比较。
  3. 如果参数值发生变化,调用ISP算法接口,截取一帧的数据转换为JPEG格式保存,并记录当前的参数值。
  4. 重复上述步骤,持续记录ISP算法的变化和图像质量情况。
  5. 根据算法的变化曲线和图像质量情况,对算法进行优化。

四、AE,即自动曝光(Auto Exposure)

相机根据外界光线的强弱自动调整曝光量和增益的一种机制。这一机制能够防止曝光过度或者不足,从而确保图像质量。AE不仅是3A算法的重要组成部分,而且在整个相机调试模块中占有重要地位。

自动曝光的影响因素

自动曝光的主要影响因素包括ISO(感光度)、光圈大小和曝光时间。这些因素的调整都会直接影响到图像的亮度和质量。例如,增加ISO会使图像变亮,但可能会增加噪点;光圈控制着瞬时进光量;而曝光时间则是感光芯片的采样时间,过长或过短都会影响图像质量。

运动曝光表中AE的实现

在运动曝光表中实现AE,通常涉及以下步骤:

  1. AE统计模块:这是一个硬件模块,需要强大的运算能力。它负责统计图像的亮度直方图、亮度区域统计值等关键信息,这些信息是后续曝光参数调整的基础。
  2. AE算法模块:根据AE统计模块提供的数据,进行实时计算,以确定合适的曝光参数。这些参数包括光圈大小、曝光时间和ISO感光度等。算法的目标是确保图像达到合适的亮度水平,同时避免过度曝光或曝光不足。
  3. 曝光标准与计算:通常以“18%中性灰”作为人眼可以接受的标准亮度。AE算法会计算当前帧的亮度与目标亮度的差异,即曝光误差,并根据这个误差来调整曝光参数,使图像亮度逐渐趋近于目标亮度。
  4. 实时调整与收敛:AE系统需要能够快速、准确地收敛到合适的曝光参数。这要求AE算法不仅要快速响应光线变化,还要保证收敛过程的平滑性和稳定性。

总结

每个模块的具体功能,可以观看ISP Pipeline

这篇关于ISP图像算法面试准备(1)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1064791

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