海思平台isp之awb标定

已于 2023-12-14 13:53:07 修改
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分类专栏： 海思开发专栏 文章标签： 算法
于 2023-11-13 15:03:59 首次发布
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本文详细介绍了海思平台isp的awb（自动白平衡）标定过程，包括raw图采集标准，awb标定步骤，以及如何进行标定效果优化。在标定过程中，强调了raw图的亮度校准、色温和黑电平设置，以及通过调整awb参数来提升图像质量。

文章目录

1、raw图采集

  • raw图采集标准：在这里插入图片描述
    如果raw是12bit，即raw12，那么Block9 块的亮度就是40960.8 = 3276.8左右。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    勾上Dump Raw，我这里raw10，即Depth为10bit，那么Block19的亮度应该为1024    0.8 = 819.2左右，调整曝光Exposure Attr:

在这里插入图片描述
全部改为OP_TYPE_MANUAL，即手动调整，将Block19亮度调整到819左右，如图：

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海思ISP awb统计信息调试
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<think>好的，我现在需要帮用户查找关于海思ISP中AWB统计信息的调试方法或资料。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关信息。用户提供的引用中有几个涉及AWB调试，特别是引用3和4提到了AWB标定和参数调整。引用3提到可以通过调整alg_type和标定模式来优化AWB效果，而引用4讨论了光源问题和权重调整。 接下来，我需要确定用户的具体需求是AWB统计信息的调试，这可能涉及如何获取统计信息、如何配置统计参数以及如何根据统计数据进行调整。根据引用2，海思提供了HI_MPI_ISP_GetStatisticsConfig和HI_MPI_ISP_SetStatisticsConfig这两个API，这可能与统计信息相关。虽然引用2是用于AE模块，但类似的API可能也适用于AWB模块。 用户可能想知道如何获取AWB的统计信息，比如色温分布、白点坐标等，以及如何利用这些信息调整参数。需要参考官方文档（如引用1提到的海思MPP实现框架）中的AWB部分，查看是否有相关配置说明。此外，引用3提到标定时采集raw图，可能统计信息与raw图处理有关，需要确认统计信息的来源和处理流程。 还需要考虑用户可能遇到的常见问题，例如统计信息不准确、如何设置权重、如何调整色温参数等。引用4中提到调整权重使曲线正常，这可能涉及到统计信息的权重配置。因此，在回答中需要包括获取统计信息的API、配置统计参数的方法，以及基于统计数据的调整步骤。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明调试方法，并引用相关的引用来源。同时生成相关问题，帮助用户深入理解AWB调试的其他方面。</think>关于海思ISP中AWB统计信息的调试方法，结合官方文档和实践经验，整理调试要点如下： ### 一、AWB统计信息基础原理 海思ISP的AWB模块通过统计图像中的色温分布和白点信息进行白平衡校正[^1]。统计信息包含$R/G/B$通道的直方图分布、色温区间占比等数据，计算公式为： $$ R_{avg} = \frac{\sum R_i}{N}, \quad B_{avg} = \frac{\sum B_i}{N} $$ 其中$N$为统计窗口内有效像素数量[^3]。 ### 二、统计信息调试步骤 1. **获取统计信息配置** 使用海思API获取当前统计配置： ```c HI_MPI_ISP_GetStatisticsConfig(ViPipe, &stStatCfg); ``` 重点关注`stStatCfg.stAWBAttr`结构体参数[^2]。 2. **配置统计区域** - 设置统计窗口数量：`u16AWBWinNum` - 定义ROI区域权重：`u8Weight[ISP_AWB_WIN_ROW][ISP_AWB_WIN_COL]` - 调整色温区间阈值：`u16HighCCTThreshold`和`u16LowCCTThreshold` 3. **动态参数调整** ```c stStatCfg.stAWBAttr.alg_type = ISP_AWB_ALG_LOWCAST; // 切换算法类型 stStatCfg.stAWBAttr.u16HistRatioSlop = 50; // 调整直方图斜率 HI_MPI_ISP_SetStatisticsConfig(ViPipe, &stStatCfg); // 应用配置 ``` 4. **统计数据分析** 通过`HI_MPI_ISP_GetAwbStat`获取实时统计信息： ```c ISP_AWB_STAT_S stAwbStat; HI_MPI_ISP_GetAwbStat(ViPipe, &stAwbStat); ``` 分析`stAwbStat.stResult`中的`u16WarmPixelCnt`和`u16ColdPixelCnt`判断色温偏移[^3]。 ### 三、典型调试场景 1. **室内偏黄场景** - 增大低色温区间权重 - 设置`u16HistRatioSlop=30-50`增强暖色抑制 - 示例配置： ```c stStatCfg.stAWBAttr.stCRgParam.s32CRgGain = 0x100; // 红色增益 stStatCfg.stAWBAttr.stCRgParam.s32CBgGain = 0x80; // 蓝色增益 ``` 2. **室外高色温场景** - 启用`ISP_AWB_ALG_HIGHCAST`算法 - 调整`u16HighCCTThreshold=6500`设置色温上限 - 降低冷色调统计权重[^4] ### 四、调试工具建议 1. 使用`ISPTOOL`实时查看色温分布直方图 2. 通过`RAW图分析工具`验证统计区域有效性 3. 结合`CT值测量仪`进行色温标定验证[^3]
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