CMOS摄像头之硬件原理

本文介绍了OV7740摄像头模块的硬件原理,包括输入输出信号、常用参数、内部数据处理流程等。阐述了其接口分为控制类和数据传输类,是IIC设备需写对应驱动。还解答了RAW RGB与RGB区别、RGB和YUV含义、BT601与BT656传输方式区别等问题。

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一、硬件原理

自然景观->摄像头模块->接口->S3C2440的摄像头控制器->LCD

ov7740(摄像头模块)

输入信号: 自然景观等的模拟信号
输出信号: RGB、YUV格式的数字信号

1). 常用参数
输入信号: 自然景观等的模拟信号
输出信号: 

输出格式为:RAW RGB、YUV
输出分辨率为:VGA(640*480)、QVGA(240*320)、CIF(352*288)、更小的任意大小
这里Q是quarter的缩写,代表1/4   ??   1/2

有效感光阵列的大小:656*488 = 320128(30W)
镜头的大小:1/5寸
像素点颗粒的大小: 4.2um * 4.2um
总结:
以上三个参数,都是用来描述感光阵列,即使同为30W像素的摄像头,如果它的镜头尺寸大小越小,那么对应的像素点颗粒的大小就越小,从而感光性就越差,进而拍摄的效果就越差。

输入时钟频率: 6~27MHz
即0V7740摄像头模组的工作频率范围。

扫描模式: 连续扫描(P)


2). 内部数据的处理流程
a.isc部分:
翻转、增益大小调整、黑电平校准、饱和度的控制、OTP存储器

b.isp部分:
提供测试功能、镜头补偿功能、自动白平衡、颜色空间的转换功能(RAW RGB->RGB、RGB->YUV)、 窗口功能(自动裁剪图片)、缩小放大功能

c.ioi部分:
RAW RGB/YUV、VGA/QVGA、BT601/BT656


问:以上这些处理过程,不需要我们人为的做任何设置,它们都能自动完成吗?
答:以上这些处理过程,只有极少部分是自动完成的,而剩余部分是需要我们设置后,才能完成。

问:怎么对它们进行设置呢?
答:是通过IIC总线,操作OV7740的寄存器来进行设置的。

问:RAW RGB与RGB的区别是什么?
答:所谓的RAW RGB就是只有红绿蓝三种颜色的数据。而RGB数据,它不仅只表示红绿蓝三种颜色,而且还能表示由红绿蓝组合成的任何一种颜色。

问:RGB、YUV又分别是什么?
答:RGB、YUV是两种完全不同的颜色空间,它们之间可以相互转换。


原理图(接口)
左边是jz2440引出的接口,右边是cmos摄像头接口

控制类:
IICSDA -- IIC总线的数据线
IICSCL -- IIC总线的时钟线

数据传输类:
CAMRST -- 复位CMOS摄像头模块
CAMCLK -- 摄像头模块工作的系统时钟(24MHz)
CAM_HREF -- 行同步信号
CAM_VSYNC -- 帧同步信号

CAM_PCLK -- 像素时钟

   在一行内,像素时钟的个数与液晶面板一行内所具有的像素数量相等。例如,对于1024×768的液晶面板,一行有1024个像素,则在一行中(对应于有效视频区间)像素时钟的个数也是1024个。
CAMDATA0~7-- 数据线

总结:
1.CMOS摄像头模块的接口分为两类:
(1).控制类
-- 初始化:对摄像头模块进行相应的初始化操作,让摄像头模块能够正常的输出摄像头数据
-- 控制: 设置亮度、旋转、缩放等等的操作

(2).数据传输类: 与LCD的接口完全一样。

2.CMOS摄像头模块,是一个IIC设备,需要给它写符合IIC设备那套架构的驱动,从而实现初始化和灵活的控制。

摄像头输出要求:640*480、30fps、YUV、BT601


s3c2440摄像头控制器(CAMIF)

问:BT601与BT656的传输方式有什么区别?
答:BT601有独立的行同步信号线、帧同步信号线,而BT656是将这两种信号内嵌到数据中的。
 

### 摄像头AF自动对焦硬件工作原理 #### 物体光反射与传感器接收 自动对焦依赖于物体光反射原理,当光线照射到物体上并反射回相机时,这些反射的光会被摄像头上配备的传感器(通常是CCD或CMOS)捕捉。通过计算和分析接收到的数据,系统能够判断当前图像是否清晰以及如何调整镜头位置来实现最佳聚焦效果[^3]。 #### 驱动马达控制 为了改变焦点距离,在摄像头内部安装有小型驱动马达用于移动光学组件的位置。根据不同的设计方案,可以采用步进电机、超声波马达或其他类型的精密运动装置作为动力源。这类马达的特点是可以精确地按照指令转动特定角度从而带动镜片组前后滑动完成调焦动作。 #### 数据处理单元的作用 数据处理单元负责解析来自感光元件的信息,并依据预设算法决定所需采取的动作。对于基于对比度检测方法(CDAF) 的系统来说,它会不断扫描画面寻找最锐利的部分;而相位差检测(PDAF),则是在同一时刻比较两个不同视角下的影像差异来进行快速定位。无论哪种方式都需要强大的运算能力支持以确保实时性和准确性[^2]。 ```python def adjust_focus(motor, sensor_data): """ 调整自动对焦系统的函数示例 参数: motor (Motor): 控制镜头移动的马达对象 sensor_data (list[float]): 来自传感器的一系列读数 返回: None """ target_position = calculate_target_position(sensor_data) current_position = get_current_lens_position() while abs(target_position - current_position) > threshold: direction = determine_direction(target_position, current_position) move_motor(motor, direction) current_position = get_current_lens_position() # 更新当前位置 ```
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