ISP调试工程师相关面试问题_001_isp面试问题

Camera ISP tuning

Qualcomm、MTK等ISP pipeline的框架原理及算法原理，还有调试经验。

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Qualcomm问题 D:\Pluto2023\HJL

a.1 迷宫纹现象

原因:Crosstalk(Green Equal)

这主要是lens与sensor的搭配性问题，当光线进入sensor上micro lens的角度太大，容易接收到应该被邻近pixel接收的讯号，导致Gr、Gb差异变大，因此这现象比较容易发生在画面角落，或是光线从某个特殊角度进入时画面出现迷宫纹。

调试方法：调整Crosstalk中的threshold和strength。

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Crosstalk(Green Equal)是指在数字图像处理中，图像中出现的一种颜色交叉干扰现象。在这种情况下，绿色通道的信号会影响到红色和蓝色通道的信号，导致图像中出现颜色偏移和失真。

Crosstalk(Green Equal)的产生与传感器和镜头有关。具体来说，传感器和镜头的设计和制造质量会直接影响Crosstalk(Green Equal)的程度。

在传感器方面，Crosstalk(Green Equal)通常是由于传感器中的光学滤波器和像素阵列之间的交叉干扰所导致的。光学滤波器的作用是过滤掉不需要的光线，以保证图像的质量和清晰度。但是，由于光学滤波器的设计和制造质量的限制，会导致其中的绿色滤波器波长范围与红色和蓝色滤波器存在重叠，从而导致绿色通道的信号会影响到红色和蓝色通道的信号，产生Crosstalk(Green Equal)。

在镜头方面，Crosstalk(Green Equal)通常是由于镜头中的光学设计和制造质量的限制所导致的。镜头的作用是将光线聚焦到传感器上，以产生清晰的图像。但是，由于镜头的设计和制造质量的限制，会导致其中的光学元件存在色散和畸变，从而导致绿色通道的信号会影响到红色和蓝色通道的信号，产生Crosstalk(Green Equal)。

为了解决Crosstalk(Green Equal)问题，可以采取以下措施：

1. 优化传感器设计：优化传感器中的光学滤波器和像素阵列之间的距离和波长范围，以减少Crosstalk(Green Equal)的出现。

2. 优化镜头设计：优化镜头中的光学元件，减少色散和畸变，以减少Crosstalk(Green Equal)的出现。

3. 使用数字图像处理算法：在数字图像处理中，可以使用一些算法对图像进行处理，以减少Crosstalk(Green Equal)的影响。例如，可以使用颜色校正算法来校正图像中的颜色偏移和失真。

综上所述，Crosstalk(Green Equal)是数字图像处理中常见的问题，其产生与传感器和镜头的设计和制造质量有关。为了解决Crosstalk(Green Equal)问题，可以采取优化传感器和镜头设计、使用数字图像处理算法等措施。

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迷宫纹是指在数字图像处理中，图像中出现的一种类似迷宫的条纹状噪声。它通常是由于数字图像处理中的采样和量化过程中出现的误差所导致的。

具体来说，迷宫纹的产生与数字图像处理中的采样和量化过程有关。在数字图像处理中，图像是由一系列像素点组成的。采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，即将模拟图像转换为数字图像。而量化则是将采样后的数字信号转换为离散的数字值，即将数字图像的像素值限制在一定的范围内。

在采样和量化过程中，由于采样率和量化级别的限制，会导致图像中出现误差。这些误差会在图像中形成周期性的噪声，即迷宫纹。这种噪声通常在图像中出现为条纹状，严重影响图像的质量和清晰度。

为了解决迷宫纹问题，可以采取以下措施：

1. 增加采样率：增加采样率可以减少采样误差，从而减少迷宫纹的出现。

2. 增加量化级别：增加量化级别可以减少量化误差，从而减少迷宫纹的出现。

3. 使用滤波器：在数字图像处理中，可以使用滤波器对图像进行滤波，从而消除迷宫纹。常用的滤波器包括中值滤波器和高斯滤波器等。

4. 调整图像处理算法：在一些特殊情况下，迷宫纹可能是由于图像处理算法的问题所导致的。此时，可以尝试调整算法参数或使用其他算法来解决问题。

综上所述，迷宫纹是数字图像处理中常见的问题，其产生与采样和量化误差有关。为了解决迷宫纹问题，可以采取增加采样率、增加量化级别、使用滤波器和调整图像处理算法等措施。

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a.2 Qualcomm 3A

ISP是指图像信号处理器，它是数字相机或者手机里的一个硬件模块，专门负责图像处理。ISP最常用的任务是图像采集、降噪、色彩校正、白平衡、曝光控制等。其中白平衡和曝光控制又叫做3A(Auto White Balance, Auto Exposure, Auto Focus)功能，这就是我们平时说的ISP 3A。

高通Qualcomm的3A算法分为两大模块：AWB模块和AEC模块。

1. AWB模块

AWB模块即自动白平衡模块。摄像机拍摄到图像时，会因为各种原因而引入色彩偏差。比如，在房间内拍摄，会受到光源的影响而产生黄色色调，室外拍摄会出现蓝色色调。AWB模块旨在通过自动调节相机的白平衡，消除色彩偏差，达到准确、自然的色彩还原的目的。

AWB模块的算法基于色彩被称为颜色温度和色彩饱和度的两个概念。颜色温度用于描述光的颜色参照黑体辐射标准。具体地说，暖色调被定义为较高的色温度，如3000K至4000K之间，冷色调则被定义为较低的色温度，如5000K到8000K之间。颜色饱和度指的是彩色的程度，即颜色的纯度，一般由图像的对比度决定。AWB模块会分析图像的颜色温度和饱和度，并自动调整各种颜色的比例，使之正确地还原原始情况。

1. AEC模块

AEC模块即自动曝光控制模块。在摄像过程中，由于光线强度、拍摄场景等因素的变化，图像的亮度也会发生变化。AEC模块通过分析图像亮度信息，通过动态改变曝光参数，实现图像亮度的自适应调整。

AEC算法一般会分为两种工作模式：固定工作点和自适应工作点。固定工作点（FEP）是指，相机在拍摄过程中使用固定的曝光参数，例如快门时间和光圈大小等。而自适应工作点（AEP）是指，在拍摄过程中，相机会根据环境的光照状况和目标的亮度分布，动态地调整快门时间和光圈大小，实现最佳的曝光效果。

Qualcomm的AEC算法在实现上采用了多种技术，包括帧率控制、低噪声增益控制和对抗性光照估计等。其中，帧率控制通过动态调整帧率，使得相机可以在不同光照条件下，实现最佳曝光的效果；低噪声增益控制则通过在高ISO设置下减少背景噪声，提高对目标亮度的检测度；最后，对抗性光照估计提高了环境光环境下目标亮度的估计能力。

总体来说，高通Qualcomm的3A框架和算法原理是比较成熟和先进的，它能够提高相机系统的性能，提高拍照效果的质量。

a.3 Qcom CPP功能/MTK 数据流程

QCOM：高通CPP主要功能包括Denoise,Scale,Sharpen,Rotate

MTK：Pass1, Pass2; Pass1主要是加入tuning参数以及其他处理，Pass2主要是完成Crop，Resize、数据分流等操作

a.4 sRGB和RGB

sRGB和RGB都是颜色空间，但是它们的定义和使用有所不同。

RGB是一种加色模式，它是通过混合红、绿、蓝三种基本颜色来创建其他颜色的。在计算机图形学中，RGB通常是由三个8位整数（0-255）来表示每个颜色通道的强度，即红色、绿色和蓝色。RGB颜色空间被广泛应用于计算机图形学、数字摄影、电视和视频等领域。

sRGB是一种标准化的RGB颜色空间，它是为了保证在不同设备上显示相同颜色而制定的一种标准。sRGB颜色空间是由国际电工委员会（IEC）和国际标准化组织（ISO）共同制定的，它在计算机显示器、数字相机、打印机等设备上得到了广泛应用。sRGB颜色空间的定义包括了颜色的亮度、色度和伽马值等参数，以确保不同设备上显示的颜色一致。

a.5 花屏或变绿

在 camera ISP（Image Signal Processor）优化过程中，确实可能会遇到花屏或变绿的情况。这种问题通常与图像处理算法、色彩校正、白平衡等因素有关。以下是可能导致花屏或变绿问题的一些原因和解决方法：

1. 色彩校正问题：色彩校正算法可能存在问题，导致图像中的颜色失真。解决方法是重新评估和优化色彩校正算法，确保正确的色彩还原。

2. 白平衡问题：白平衡算法可能不准确，导致图像中的白色偏色。解决方法是调整白平衡算法的参数，或者使用更精确的白平衡算法来校正图像的颜色温度。

3. 光源干扰：强烈的光源（如太阳光）可能会导致花屏或变绿的问题。解决方法是通过增加滤光片或使用自适应曝光控制算法来减少光源干扰。

4. 图像处理算法问题：图像处理算法中的某些步骤可能存在错误，导致图像质量下降。解决方法是重新评估和优化图像处理算法，确保正确的图像增强和降噪。

5. 传感器问题：传感器本身可能存在故障或不稳定性，导致图像质量问题。解决方法是检查传感器的连接和配置，或者更换故障的传感器。

6. 硬件问题：摄像头模组或其他硬件组件可能存在故障或不兼容性，导致图像质量问题。解决方法是检查硬件连接和配置，或者更换故障的硬件组件。

在解决花屏或变绿问题时，通常需要进行以下步骤：

1. 分析问题：通过观察和分析花屏或变绿的图像，确定问题的具体表现和范围。

2. 排查原因：根据问题的表现和范围，逐步排查可能导致问题的因素，如色彩校正、白平衡、光源干扰等。

3. 优化算法：根据问题的原因，重新评估和优化相关的图像处理算法，确保正确的色彩还原和图像增强。

4. 调整参数：根据问题的表现和范围，调整相关算法的参数，如色彩校正参数、白平衡参数等。

5. 检查硬件：检查摄像头模组和其他硬件组件的连接和配置，确保硬件工作正常。

通过以上步骤，可以解决花屏或变绿的问题，并提升相机 ISP 的性能和图像质量。需要注意的是，具体的解决方法和步骤可能因设备和应用场景的不同而有所差异，上述的解释是一般性的概念和原则，具体实现还需要根据具体情况进行设计和调整。

是的，读取 RAW 图像时，如果读取的位数不正确，也可能导致花屏或变绿的问题。在处理 RAW 图像时，通常需要正确解析图像的位深度和像素排列格式。以下是一些可能导致读取 RAW 图像位数不符合的原因和解决方法：

1. 配置错误：在相机 ISP 的配置中，可能设置了错误的 RAW 图像位深度或像素排列格式。解决方法是检查配置文件或寄存器设置，确保正确配置相机 ISP。

2. 数据传输问题：在将 RAW 数据传输到 ISP 时，可能发生数据传输错误或丢失，导致读取的位数不正确。解决方法是检查数据传输接口和线缆的连接，确保数据传输的稳定性和正确性。

3. RAW 图像格式不匹配：如果读取的 RAW 图像格式与实际图像格式不匹配，也可能导致读取的位数不正确。解决方法是检查 RAW 图像格式的定义和设置，确保与实际图像格式匹配。

4. RAW 数据解析错误：在解析 RAW 数据时，可能存在解析算法的错误，导致读取的位数不正确。解决方法是重新评估和优化 RAW 数据解析算法，确保正确解析图像的位深度和像素排列格式。

在解决读取 RAW 图像位数不符合的问题时，通常需要进行以下步骤：

1. 检查配置：检查相机 ISP 的配置文件或寄存器设置，确保正确配置 RAW 图像的位深度和像素排列格式。

2. 检查数据传输：检查数据传输接口和线缆的连接，确保数据传输的稳定性和正确性。

3. 检查 RAW 图像格式：检查 RAW 图像格式的定义和设置，确保与实际图像格式匹配。

4. 优化解析算法：重新评估和优化 RAW 数据解析算法，确保正确解析图像的位深度和像素排列格式。

通过以上步骤，可以解决读取 RAW 图像位数不符合的问题，确保正确读取和处理 RAW 图像数据。需要注意的是，具体的解决方法和步骤可能因设备和应用场景的不同而有所差异，上述的解释是一般性的概念和原则，具体实现还需要根据具体情况进行设计和调整。

a.6 在高通平台上 sensor如何做兼容

平台已经做好兼容，只要在camera_config.xml中配置上sensor_name即可区分不同sensor。

在高通平台上，ISP（图像信号处理器）与传感器之间的兼容性是通过设备驱动程序和软件来实现的。以下是一些常见的兼容性方面的考虑和实现方法：

1. 设备驱动程序：高通平台提供了相应的设备驱动程序，用于与不同传感器进行通信和控制。设备驱动程序需要支持传感器的接口协议和通信方式，以便正确读取传感器的数据并将其传递给 ISP 进行处理。

2. 传感器配置：设备驱动程序需要支持传感器的配置和初始化，以便正确设置传感器的工作模式、帧率、曝光时间、增益等参数。这些参数的配置需要根据传感器的规格和要求进行调整，以确保传感器与 ISP 的兼容性和协同工作。

3. 数据格式转换：不同传感器可能使用不同的数据格式来输出图像数据，例如 RAW、YUV 等。设备驱动程序需要支持数据格式的转换，将传感器输出的数据转换为 ISP 可以处理的格式，以便进行后续的图像处理和增强。

4. ISP 算法优化：高通平台的 ISP 通常会针对不同传感器进行算法优化，以提供更好的图像质量和性能。通过针对特定传感器的优化，可以进一步提升传感器与 ISP 的兼容性和协同工作效果。

在实际应用中，为了确保传感器与高通平台 ISP 的兼容性，通常需要进行以下步骤：

1. 选择合适的传感器：根据应用需求和性能要求，选择与高通平台 ISP 兼容的传感器。在选择传感器时，需要考虑传感器的接口、规格、性能等因素，以确保与高通平台的兼容性。

2. 配置设备驱动程序：根据选定的传感器，配置相应的设备驱动程序，以确保正确读取传感器的数据和控制传感器的参数。

3. 进行兼容性测试：在开发过程中，进行兼容性测试，验证传感器与高通平台 ISP 的兼容性和协同工作效果。通过测试，可以发现和解决兼容性问题，并进行相应的调整和优化。

通过以上步骤，可以实现传感器与高通平台 ISP 的兼容性，确保传感器的数据正确传递给 ISP 进行图像处理和增强。需要注意的是，具体的实现方法和步骤可能因设备和应用场景的不同而有所差异，上述的解释是一般性的概念和原则，具体实现还需要根据具体情况进行设计和调整。

a.7 闪光灯有时会不闪

开发过程中遇到的问题：闪光灯状态设为auto,暗环境下拍照，点击缩略图查看图片，返回相机界面迅速再拍照，闪光灯有时会不闪

分析：查看log拍照过程中flashmode设置正确，takepicture之前和之后分别加log打印mFlashNeeded值，显示拍照之前该值为0,拍照过程中该值变成１，查看相关代码，mFlashNeeded是在metadata　callback中从AE中获取的，而获取值和拍照在两个不同的线程中完成的，两个线程会出现同步不上的情况，所以会引起这个问题．

解决办法：在拍照之前，判断flashmode为auto, mFlashNeeded为０时，等待100毫秒左右的时间，让另外一个线程有时间获取mFlashNeeded值的状态

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这个问题可能与相机 ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）的自动曝光和闪光灯控制有关。让我们逐步分析可能的原因：

1. 自动曝光：在暗环境下拍照时，相机的自动曝光功能会尝试根据环境光线水平来调整图像的亮度。当你点击缩略图查看图片后，相机可能会重新计算曝光参数，这可能导致闪光灯状态的变化。

2. 闪光灯控制：相机的闪光灯系统可能会根据环境亮度和曝光参数来决定是否触发闪光灯。如果相机在暗环境下拍照时触发了闪光灯，但在返回相机界面后迅速再次拍照，此时相机可能会根据新的环境亮度和曝光参数重新判断是否需要闪光灯。

综上所述，这个问题可能是由相机 ISP 的自动曝光和闪光灯控制逻辑引起的。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 手动控制闪光灯：将闪光灯模式从 "auto"（自动）改为 "on"（开启）或 "off"（关闭），这样你可以手动控制闪光灯的状态，避免自动曝光和闪光灯控制的干扰。

2. 稍微延迟再次拍照：在点击缩略图查看图片后，等待一段时间再进行下一次拍照，这样相机有足够的时间重新计算曝光参数和闪光灯状态，避免过快的操作导致闪光灯状态的变化。

3. 调整相机设置：查看相机的设置选项，可能有一些与闪光灯控制相关的选项，例如闪光灯延迟时间、闪光灯强度等，你可以尝试调整这些设置来适应不同的拍照场景。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要更深入地分析相机 ISP 的工作原理和相关的硬件和软件设置，以找出根本原因并进行相应的调整。

a.8 ADRC

高通的ADRC（Adaptive Dynamic Range Control）是一种动态范围控制技术，旨在通过自适应调整图像或视频的动态范围，以改善在不同显示设备上的视觉效果。

ADRC技术基于人眼对亮度和对比度的感知特性，通过对图像或视频进行动态范围的调整，以提高视觉效果和观看体验。它主要包括以下几个步骤：

1. 动态范围分析：首先，ADRC技术会对输入的图像或视频进行动态范围的分析。它会检测图像中的亮度和对比度信息，并根据这些信息来确定动态范围的调整策略。

2. 动态范围调整：根据动态范围分析的结果，ADRC技术会自适应地调整图像或视频的动态范围。它可以通过增强低亮度细节、降低高亮度细节或调整对比度等方式来实现动态范围的调整。这样可以使图像或视频在不同显示设备上展示更好的视觉效果。

3. 可调参数控制：ADRC技术通常具有一些可调参数，可以根据用户的需求和偏好进行调整。这些参数可以控制动态范围的调整程度、亮度增强的强度、对比度的调整等。用户可以根据实际情况进行参数的调整，以获得满意的视觉效果。

总的来说，高通的ADRC技术通过动态范围的分析和调整，可以提高图像或视频在不同显示设备上的视觉效果。它可以自适应地调整动态范围，使图像或视频更加生动、细节更丰富，并提供更好的观看体验

a.8.1 ADRC 和 TMC的关系

根据高通文档和相关论文，ADRC（自适应动态范围矫正）和TMC（色调映射）是两个不同的模块，用于图像和视频处理中的不同目的。

ADRC是一种自适应动态范围矫正技术，旨在通过对图像或视频的动态范围进行调整，提高其视觉质量和感知性能。ADRC通过对图像或视频的亮度、对比度和颜色进行调整，以实现更好的视觉效果。ADRC可以根据图像或视频的内容和特性，动态地调整其动态范围，以提供更好的视觉效果。

TMC（色调映射）是一种用于图像和视频处理的技术，旨在将高动态范围（HDR）图像或视频转换为低动态范围（LDR）图像或视频。TMC通过调整图像或视频的亮度和对比度，以适应显示设备的动态范围，同时保留尽可能多的细节和色彩信息。TMC可以通过不同的算法和方法实现，例如基于物理模型的TMC和数据驱动的TMC。

DRCgain（动态范围压缩增益）是在TMC模块中使用的一个参数。DRCgain用于控制色调映射过程中的动态范围压缩程度。通过调整DRCgain的值，可以控制压缩过程中保留的动态范围大小。较高的DRCgain值表示较强的动态范围压缩，而较低的DRCgain值表示较弱的动态范围压缩。在TMC模块中，根据具体的应用需求和视觉效果要求，可以通过调整DRCgain的值来实现不同的动态范围压缩效果。

DRCgain=4x 是对于亮出压暗 暗部提亮

DRCgainDark=2x是在此基础上继续对暗部提亮。