Основы ISP и камеры

Базовые знания камеры
структура камеры
Обыкновенно используемая структура показана в диаграмме ниже, главным образом включая объектив, основание, датчик и PCB.

Типы модулей камеры
CCM разделено в 4 типа: FF, MF, AF и СИГНАЛ. FF (фокус) починки, фотокамера жесткого типа, в настоящее время использовать камера в Китае, и использован в 300 000 и 1,3 миллионов продукты мобильного телефона. MF (микро- фокус), двухскоростная камера сигнала, главным образом использован для фото конца-вверх, как мобильные телефоны с опознаванием визитной карточки и опознаванием штрихкода, используемыми для 1,3 миллионов и 2 миллиона продукты мобильного телефона. AF (автоматический фокус), автоматическая камера сигнала, главным образом используемая в мобильных телефонах высоко-пиксела, также имеет функцию MF, используемую в 2 миллионов и 3 миллиона продукты мобильного телефона. Сигнал (автоматический сигнал), автоматическая цифровая камера сигнала, главным образом использован в телефонах камеры, подобных качеству изображений камеры, и использован в продуктах мобильного телефона с больше чем 3 миллиона.

Как работы камеры:
Оптически изображение произведенное сценой (SCE) через объектив (ОБЪЕКТИВ) запроектировано на поверхность датчика изображения (датчика), после этого преобразовало в электрический сигнал, преобразованный в сигнал цифрового изображения A/D (сетно-аналогов-к-цифровым преобразованием), и после этого отправленный в цифровой сигнал оно обработано в обрабатывая обломоке (DSP), и после этого переданный C.P.U. для обработки через интерфейс I/O, и изображение можно увидеть через ДИСПЛЕЙ.

Базовые знания датчика
Как работа датчиков
Роль объектива фильтровать вне невидимый свет, позволила видимому свету войти в, и проекту на датчик. Принцип работы датчика: свет --> обязанность --> слабое течение --> форма волны цифрового сигнала RGB --> сигнал цифрового сигнала YUV

Классификация датчика
Разные виды компонентов разделены в: CCD и CMOS. CCD (прибор соединенный обязанностью,) вообще лидирующий технический компонент используемый в фотографии и videography. Преимущества CCD высокая чувствительность, малошумная, и высокий коэффициент сигнал-шума. Однако, производственный процесс осложняет, цена высока, и расход энергии высок. CMOS (комплементарный металлоокисный полупроводник) использован в продуктах с более низким качеством изображения. Преимущества CMOS высокие интеграция, потребление низкой мощности (более менее чем 1/3 из CCD), и низкая цена. Однако, шум относительно большой и чувствительность низка. Для CMOS, она удобна для массового производства, быстра, и низка в цене, которая будет направлением развития ключевых компонентов цифровых фотокамер. Фоторецепторы CMOS постепенно заменяли фоторецепторы CCD, и ожидано, что будут фоторецепторами основного направления в ближайшее время.

Форма датчика упаковывая
2 типа упаковки для датчика: CSP и КОСТЬ. В обработке и изготовлять изготовителей модуля, процесс соответствие к CSP SMT, и процесс соответствие к КОСТИ УДАР.

Основная блок-схема датчика
Блок-схема датчика показана в диаграмме (принимая OV2718 в качестве примера):

Базовые знания ISPs
Определение ISP
ISP (процессор сигнала), т.е., обработка изображений изображения, основная функция к пост-процессу выход сигнала первоначальным датчиком изображения. Основные функции включают линейную коррекцию, удаление шума, удаление плохого пункта, интерполяцию, белый баланс, автоматическую установку экспозиции, etc. благодарят к ISP, ему возможны лучше для того чтобы восстановить детали сцены под различными оптически условиями.

Как работа ISPs
Изображение от стороны датчика изображение Bayer, после компенсации уровня черного сигнала, коррекция объектива, плохая коррекция пиксела, интерполяция цвета, удаление шума Bayer, белый баланс, коррекция цвета, коррекция гаммы, преобразование цветового пространства (RGB к YUV), внутри в цветовое пространство YUV, удаление шума цвета и повышение края, цвет и усиление контраста, автоматическая установка экспозиции, etc. выполнены в середине, и после этого данные в формате YUV (или RGB) выход, и после этого переданный C.P.U. через интерфейс I/O для обработки. (Примите OV495 в качестве примера)

Алгоритм обработки изображений ISP
AE (автоматическая выдержка)
Автоматическая выдержка ссылается автоматически для того чтобы отрегулировать выдержку согласно интенсивности света, предотвратить пересвет или underexposure, и достигнуть уровни яркости благодарности или так называемые уровни яркости цели в различных освещая условиях и сценах, так, что захваченные видео или изображение будут ни слишком темны ни слишком темны. Не слишком яркий.

Воображение динамического диапазона HDR (Высоко-динамического воображения ряда) высокое
Динамический диапазон датчика способность датчика отразить обе самые интересные и тени в изображении. В реальной ситуации в природе, динамический диапазон некоторых сцен больше чем dB 100, и динамический диапазон человеческого глаза может достигнуть dB 100. Цель воображения HDR правильно представить реальный интервал яркостей. Применимые сцены: Более соответствующее для пользы в сверхконтрастных сценах с освещает контржурным светом, как: не будут underexposed заходы солнца, крытые окна, так как не будут переэкспонированы сцены в ярких местах, и сцены в темных местах.

Баланс AWB (автоматического белого баланса) автоматический белый
Белый баланс найти белый блок в изображении под различными освещениями, и после этого отрегулировать коэффициент R/G/B для того чтобы возместить бросание цвета, и восстанавливает белый объект к белому объекту, делая его ближе к визуальным привычкам человеческого глаза.

(Коррекция цвета CCM матрицы коррекции цвета)
Коррекция цвета главным образом исправить ошибку цвета причиненную прониканием цвета между блоками цвета на фильтровальной пластинке. Общий процесс коррекции цвета сперва сравнить изображение захваченное датчиком изображения со стандартным изображением, и высчитывает матрицу коррекции основанную на этом. Эта матрица матрица коррекции цвета датчика изображения. Во время применения датчика изображения, матрицу можно использовать для того чтобы исправить все изображения захваченные датчиком изображения, для того чтобы получить изображение самое близкое к реальному цвету объекта.

Denoising DNS (Denoise)
Используя датчик CMOS для того чтобы приобрести изображение, уровни освещения и вопросы датчика основные факторы которые производят много шум в изображении. В то же время, когда сигнал пройдет через ADC, некоторый другой шум будет введен. Эти шумы запачкают изображение в целом и потеряют много детали, поэтому необходимо к denoise изображение. Традиционные методы пространственный denoising включают средний фильтровать и гауссовый фильтровать.