OV5640 sensor 偏绿调试记录

本文记录了基于ARM+FPGA构架的全景拍照平台中OV5640 Sensor的调试过程。通过分析YUV数据,发现图像偏绿的问题在于数据线连接错误,并给出了相应的解决方法。

最近在调试一个sensor,是基于ARM+FPGA构架的 8个sensor的一个全景拍照的平台。FPGA是EP3C25,基带处理芯片是海思的HI3518e。整个框架和原理设计都OK。后面就是调试sensor。

OV5640接口方式,我选用的是DC接口(数字摄像头标准接口,亦或叫DVP、CAMIF接口)。其中DC接口的标准时序是 PCLK,VS,HS,DB[7:0]。根据时序接口方式,调整PCLK,VS,HS等的沿有效性和极性。如果时序和极性不正确可能导致基带芯片无法采集到数据。出现空帧的情况。在实际调试过程中我发现,显示的照片偏绿如下图所示。是整体偏绿:

     这种问题我分析了比较长的时间。对应sensor,特别是OV5640这样的sensor,是pad上面用的。一般很少有人调试。资料相对来讲比较少。OV公司保密也比较强大,里面的寄存器讲得很粗糙。

后面我总结了一点我调试的思路,用来方便后面调试的人。

1.要分析数据,很多时候出现全偏录的情况。要分析YUV数据。YUV一般sensor的数据是YUV422.sensor输出的数据设置成YUYV。这样在数据线上面可以看到对应的YUV数据。下图是FPGA的采集到的数据用于分析。

2.其中有一个小技巧就是将sensor里面的test partner设置为黑色数据输出。如果设置为黑色,其中的RGB数据输出为 0 0 255,算出来的YUV就是 0 128 128。所以看到的上面fpga的数据YUV为 0x04 0x80 0x80。

3.根据上面输出的数据情况,和采样后保存的YUV数据。可以分析出是否是数据线有问题,还是存储格式有问题。一开始我以为是我的数据存储空间有问题。以为是YUV 中的UV顺序或是UV的值本来就有问题。因为单纯看Y的数据效果还可以。

4.后面经过仔细分析,发现不是这个问题。是数据线的问题。sensor出来的数据线是DB9~2,基带芯片处理的数据线是 DVI12~4;反向的连接数据线就对了。开始数据出来数据偏绿显示的YUV是, Y U V 0 64 64 。所以分析出来是数据线偏移了。

5.后来调整了数据线,图像正常了。这是我调试后的画面。

照片是晚上照的 效果不是很好。这个问题终于解决了。下面可以开始后面的开发了。

在使用OV传感器时,不同曝光行下出现的色彩分层问题通常是由于传感器动态范围不足、曝光控制不均匀或信号处理算法不完善所导致的。这种现象会影响图像的整体质量,尤其是在高对比度场景中表现更为明显。 ### 动态范围与色彩分层的关系 OV传感器的动态范围有限,在面对复杂光照条件时,可能会导致某些区域过曝或欠曝,从而引发色彩分层的现象。为了缓解这一问题,可以采用HDR(High Dynamic Range)技术,通过多帧合成的方式扩展动态范围[^1]。具体实现可以通过调整曝光时间,拍摄多张不同曝光的照片,并将它们合并成一张具有更高动态范围的图像。 ```python # 示例代码:HDR图像合成(简化版) import cv2 import numpy as np # 读取三张不同曝光的图片 img_exposure_low = cv2.imread('low_exposure.jpg') img_exposure_medium = cv2.imread('medium_exposure.jpg') img_exposure_high = cv2.imread('high_exposure.jpg') # 创建一个HDR合并器 merge_mertens = cv2.createMergeMertens() # 合并图像 hdr_image = merge_mertens.process([img_exposure_low, img_exposure_medium, img_exposure_high]) # 将HDR图像转换为8位图像以便显示 tone_mapped = cv2.normalize(hdr_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) # 显示结果 cv2.imshow('Tone Mapped HDR Image', tone_mapped) cv2.waitKey(0) ``` ### 曝光控制优化 针对不同曝光行的问题,可以尝试优化曝光控制逻辑。例如,确保每个像素行的曝光时间一致,或者根据实际光照条件动态调整曝光参数。此外,还可以通过校准传感器的增益和积分时间来减少色彩分层的发生。 ### 信号处理算法改进 色彩分层也可能与后端的信号处理有关,例如去噪、白平衡调整和色彩空间转换等环节。可以引入更先进的图像处理算法,如基于机器学习的色彩校正模型,以提升图像质量。同时,对于传感器输出的RAW数据进行预处理,去除噪声干扰,也有助于改善色彩分层问题。 ### 硬件层面的解决方案 如果软件优化无法完全解决问题,可能需要从硬件层面入手。例如,检查传感器与镜头之间的匹配情况,如引用[1]中提到的情况,LENS与SENSOR不匹配会导致现象,更换合适的镜头可以有效解决类似问题。此外,还可以考虑升级到更高性能的传感器,以获得更好的动态范围和色彩还原能力。 ### 调试建议 在调试过程中,建议逐步调整参数并观察效果。例如,先固定曝光时间,调整增益;再根据实际效果微调其他参数。同时,记录每次调整后的图像质量变化,有助于找到最佳的参数组合。
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