海思平台isp之ccm标定

本文介绍了海思平台ISP的ccm标定过程,包括参数配置、raw图采集,以及标定后的效果优化方法,如调整权重、修改LAB表和手动调整色度饱和度。

1、raw图采集

raw图采集步骤及标准,请参考文章 《海思平台isp之ccm标定》。

2、ccm标定

2.1、标定参数配置

(1)图像基本参数
在这里插入图片描述
(2)黑电平设置
在这里插入图片描述
(3) 标定
ISP Calibration Tools下,选中CCM,导入待标定raw图:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
对应图中标注步骤1~步骤7:
步骤1:选中当前要标定的色温raw图;
步骤2:点击选中该raw图;
步骤3:导入当前raw图时的gamma值,在gamma界面下可保存;

### 海思平台 FPN 标定方法及解决方案 FPN(Fixed Pattern Noise)是一种常见的图像噪声问题,尤其在低光照条件下表现明显。海思平台提供了多种工具和接口来支持图像处理功能,包括通过VPSS(Video Process Sub-System)进行预处理[^3],以及通过MPP(Media Process Platform)提供的MPI接口实现特定功能开发[^1]。以下内容将详细介绍如何在海思平台上进行FPN标定的方法或解决方案。 #### 1. 硬件与软件基础 FPN标定通常需要结合硬件特性和软件算法实现。海思平台的SVP(Smart Vision Processing)提供了智能视觉加速能力[^2],可以用于优化FPN校正算法的性能。此外,VPSS单元支持多种图像前处理功能,例如去噪(NR)、增强(IE/DIE)等,这些功能可以作为FPN标定的基础模块。 #### 2. 数据采集 FPN标定的第一步是采集原始图像数据。可以通过以下步骤完成: - 使用摄像头捕获一组均匀亮度的图像(如暗场图像和亮场图像),以获取传感器的固定噪声模式。 - 利用MPP平台提供的输入视频捕获功能,确保采集到的图像数据能够直接进入后续处理流程。 #### 3. 算法实现 FPN校正的核心在于计算并应用噪声补偿矩阵。以下是实现过程中的关键点: - **噪声建模**:基于采集的暗场和亮场图像,计算像素级的固定噪声分布。公式如下: ```python noise_map = bright_image - dark_image ``` - **补偿矩阵生成**:根据噪声分布生成补偿矩阵,并将其存储为标定参数。 - **实时校正**:在图像输出阶段,利用补偿矩阵对每个像素值进行调整。代码示例如下: ```python def apply_fpn_correction(image, compensation_matrix): corrected_image = image - compensation_matrix return corrected_image.clip(0, 255).astype('uint8') ``` #### 4. 集成与优化 - 将FPN校正算法集成到VPSS的图像前处理流程中,确保其与去噪、锐化等功能协同工作。 - 如果算法复杂度较高,可以考虑使用DSP模块进行硬件加速,以降低CPU负载并提升处理效率。 #### 5. 测试与验证 - 在不同光照条件下测试FPN校正效果,评估是否有效减少了固定噪声。 - 调整补偿矩阵的参数,优化校正精度。 ```python # 示例:FPN校正的整体流程 def fpn_calibration(dark_image, bright_image, input_image): # 计算噪声分布 noise_map = bright_image - dark_image # 应用补偿矩阵 corrected_image = input_image - noise_map return corrected_image.clip(0, 255).astype('uint8') ``` ### 注意事项 - FPN标定的效果可能受到传感器特性、环境条件等因素的影响,因此需要针对具体应用场景进行调优。 - 在实际开发中,建议参考海思官方文档或技术支持资源,获取更多关于VPSS和MPP的具体实现细节[^1][^3]。
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