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(1)光源的度量
Luminance: 描述发射或者反射多少光,单位nit或者cd/m^2
Illuminance: 描述落在一个表面多少光,单位lux
比如 Bright light约为111000lux,sunrise/sunset约为400lux,moonlight小于1lux。
(2)光源的色温CCT
色温与光源不一一对应,光源可以有双色温的光源。
CCT:Correlated Color Temperature Scale
从低色温到高色温,光源从红到黄再到蓝。
(3)光源的光谱spectrum/SPD
光源与光谱一一对应。
CIE标准光源是以光谱确定的,比如CIE D50 D65在光谱上比较均匀。
(4)白点(white point)
光源与白点一一对应。
某个光源下白平衡的坐标值是白点,也是此光源下中性灰的色彩。
(1) 原理
反射曲线 * 光源光谱 * 接收响应曲线 = 颜色值
(2)色彩空间
(CIE XYZ) :符合人眼响应的色彩空间。
(CIE RGB): 利用RGB计算色差,色差值与感知不相匹配。
(CIE LAB) :
(CIE LCH) :
(sRGB) :sRGB的白点为D65色度
(Rec709)
(YUV)
注:在均匀颜色空间中,两种颜色的几何差异应该与其表象差距或者色差成正比,如CIE LAB。
(1) 过程
(BLC) >> (LSC) >> WB >> DEMOSIC >> CCM >> GAMMA >> CSM
(2) 过程中的色彩空间
(BLC)>> (LSC) /(RAW)>> WB >> DEMOSIC/(RGB) >> CCM /(sRGB)>> GAMMA >> CSM/(YCbCr/YUV)
RAW是格式,可以认为图片此时不具备色彩。
视觉恒常性(色适应):人可以适应环境识别物体的颜色,比如阴天的白色物体在人眼视觉中能保持白色,不会偏蓝。
反射定律:入射角等于反射角。
其中,x0是物距减去焦距剩下的距离,xi是像距减去焦距剩下的距离。
c是弥散圆直径,s是物距
Optical zoom:光学变焦
Digital zoom: 数字变焦
Field of View(FOV): 视场
Zoom factor = Wide FOV/ Tele FOV = longest focal length / shortest focal length 变焦系数
Optical Center:光心
Optical Axis: 光轴
Focal Plane: 对焦平面
aperture : 光圈,又可以称为 f-stop,有f/2, f/2.8, f/4, f/11,f/16等,公式 N = f / D。
lens + IRIS + IR + 快门 + sensor + ISP + (显示/存储/机器视觉)
光学缺陷与局限: MTF,像差,场曲,vignetting/luma shading, glare, geometry distortion ...
半导体缺陷与局限: smear/blooming, defect pixel, sensitivity, dynamic range, green imbalance
噪声:temperal noise, fix pattern noise, color noise, spatial noise ...
光学缺陷与局限:Color shading, chromatic aberration, purple fringe ...
半导体缺陷与局限: cross talk, black level, linearity ...
Shutter lag
Auto focus latency
Camera start up
Shot to shot
Photo Gallery
黑电平不均匀,可以用直方图统计黑电平的不均匀程度。
Gr和Gb感度不一致,有静态校正和动态校正(动态校正类似一个二维滤波核)。
坏点(defect pixel)按类型分为静态坏点和动态坏点,按损害情况分为hot pixel, dead pixel, weak pixel,按个数分为单坏点,双坏点,多坏点。
静态坏点的检测和消除:静态坏点的检测在模组生产线上标定,将坏点位置写入OTP中。模组生产线上可能只检测hot pixel。
动态坏点的检测和消除:一般在ISP中完成。
lens会导致luma shading和color shading,luma shading是由于lens的各个位置的透射率和中心的透射率不同,color shading是由于lens对各个光谱的shift不同。
IR filter(红外滤波片)会导致color shading,是由于IR filter对不同的光谱的shift不同。color shading表现为在中性灰(R=G=B)图的图中间偏绿,边缘偏红。
luma shading: Y_Corner / Y_Center > threshold,门限接近1
color shading: R/G>threshold && B/G > threshold,门限接近1
(1)Raw Denoise
在Raw Domain的噪声模型:
Pi 是泊松噪声,与信号相关;ni是高斯噪声,与信号无关。泊松噪声表现为与亮度相关,亮度升高,噪声升高。所以,噪声模型的作用是指导在不同亮度情况下降噪的强度。
也可以用其他模型拟合噪声模型,比如Noise = sqrt(a*x^2 + b)。
(2)SNR
SNR10 = 10 log( 各像素的平方和 / 各像素的噪声平方和)
式中,各像素的噪声等于各像素的值减去像素的平均值
SNR并不能完整表征人眼对噪声的感受,比如SNR数值相同的图像,人感受的噪声强度不一样。人眼对不同频率的噪声感受不一样,人眼对色彩和亮度的噪声感受也不一样。相比与SNR,visual noise(ISO 15739/CPIQ)能更好的表征人眼感受的噪声强度。
基于SNR降噪,容易导致中低频图像细节模糊,可以利用Dead Leaves作为对中低频去噪的效果进行评价的图卡。
(1) Dynamic Range
mu_min一般是SNR20,mu_max是饱和值。
(2) Tone Mapping
Tone Mapping将高比特数据转换为低比特的数据,依据JND理论,既压缩数据又能在视觉上无损失。Tone Mapping根据算法类型分为Global Tone Mapping和Local Tone Mapping, Global Tone Mapping采用单一的映射曲线;Local Tone Mapping将图像按区域划分每个区域采用不同的映射曲线,比如local gamma的方式。
Global Tone Mapping会导致局部对比度缺失和饱和度降低。Local Tone Mapping会导致halo(发光物体周围出现黑影)和Flickering Artifact。Tone Mapping会提高暗区的亮度,就会提高噪声。
Demosaic是指基于Bayer Pattern的sensor获取的图像,将图像从raw domain转为为RGB domain,给每个像素赋予色彩值。Demosaic的难点是会产生摩尔纹,放大噪声,方向判断不准确,让图像模糊,伪彩色(false color)。Demosaic的一般步骤:(1)判断插值方向;(2)在判定的方向上进行插值;(3)后处理。
涉及基础原理:(1)Green-based demosaic(White-based demosaic)
(2)Edge-based demosaic,比如判断水平和垂直方向的梯度,插值方向是梯度最小的方向。
(3)相关性原理(Hamilton and Adams Thoery色差恒定法)
(1) color model
color model指用哪几种元素来描述色彩,以有限的基本元素表现出颜色,例如RGB加性色彩系统,CMYK减性色彩系统。
(2) color space色彩空间
color space用准确的量化数据描述坐标系,量化范围和白点数据以及非线性转换关系。例如,设备无关色彩空间CIE XYZ和CIE LAB,设备相关色彩空间sRGB和Adobe RGB。
(3) CIE Chromaticity Diagram and ICC profile and color gamut
ICC profile包括White point,Color model, Color space。
sRGB在CIE Chromaticity Diagram中可以三角形的坐标和白点坐标表示,如下表。
Red | Green | Blue | White | |
x | 0.64 | 0.30 | 0.15 | 0.3127 |
y | 0.33 | 0.60 | 0.06 | 0.3290 |
(4) 色彩重建过程
Scene exposure >> Optics, filters and sensor >> Correction for offset and nonlinear response >> color filter array interpolation >> transform to scene adopted white >> transform to standard color space coordinates >> transform reproduction colorimetry
(1) CCM
CCM的目标是将Camera RGB色彩空间转换为sRGB色彩空间,但不是完全保证在sRGB色彩空间,一般过程分为两步:(1)Camera RGB转为CIE LAB(2)CIE LAB转换为sRGB。CCM需要注意饱和值处理,一般在gamma之前。
CCM模块的一般步骤:
1)标准24色色卡图像对用的sRGB求逆gamma的结果作为目标
color_target = (color_check_srgb).^(gamma);
2)求得输入图像24色色卡每个patch对应得R G B mean
3)计算CCM
(2) 3D LUT
3D LUT是建立一个三维的查找表进行映射,文献参考Strengths and limitations of a uniform 3D-LUT approach for digital camera characterization.
Gamma是一种数学变换:V_out = V_in ^ gamma,表现为输入亮度和输出亮度的非线性变换关系。
由于人眼对暗区变化更明感,为在存储和传输中保存暗区的更多细节,所以进行gamma变换。显示器端接收到信号后,再根据显示器的性能做反gamma矫正。
动态Gamma步骤:直方图分析 >> 场景判断 >> 对比度增强 >> 生成gamma >> gamma映射
CSC目的是将色彩空间格式转换为编码格式,例如由sRGB转为YCbCr。CSM一般由3*3矩阵和3个offset组成。YUV从电视机屏幕显示格式发展而来,概念很宽泛,包括NTSC(YIQ),SECAM(YDbDr),PAL(YPbPr)。基于YPbPr,YCbCr形成和发展,比如目前电视的显示标准规范有ITU-R BT.2020,如下表。
Parameter | Values |
Pixel count | 7680*4320, 3840*2160 |
Frame frequency | 120*, 100, 60*,50,30*,24Hz |
Bit depth | 12&10 bits |
Colorimetry | Wide-gamut RGB |
Dynamic Range | Standard-/High-DR |
Jpeg标准里的CSM:Y,Cb and Cr are converted from R, G and B as defined in CCIR Recommandating 601 but are normalized so as to occupy the full 256 levels of a 8-bit binary encoding.
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B
Cb = -0.1687R - 0.3313G + 0.5B + 128
Cr = 0.5R -0.4187G -0.0813B + 128
锐化概念性的理解通过此公式:sharpened = original + (original -blurred) * lambda,original代表原信号,blurred是原信号进行低通滤波的图像,original - blurred是期待增强的频率图像。
Sharpening会导致overshooting和undershooting,产生ring effect,让图像不自然,可以增加Clipping模块消除。图像的信息可以分为低频,中频,高频和Nyquist频率以上。避免sharpening增强Nyquist频率以上的信息,否则会出现artifact。
噪声类型:高斯噪声,椒盐噪声(DPC模块中被处理),FPN(CRTN模块中被处理)。De-noise模块主要针对高斯噪声。
空域降噪的核心思想:平均(加权)一些相似的像素,得到噪声更小的像素。由此,空域去噪的难点是怎么计算两个像素的相似性权重。按算法类型,1)局部线性算法,例如高斯降噪;2)局部的非线性算法,例如中值滤波,双边滤波;3)非局部算法,根据图像块的相似性计算像素的像素性权重。
频域降噪的核心思想:利用信号再空间上的连续性,将图像信号变换到频率域,在频率域将信号和噪声分开,进而对信号降噪。例如,傅里叶降噪,小波降噪,DCT降噪。频域降噪一般过程:噪声图像>>频率变换>>降噪>>逆变换>>降噪后的图像。
BM3D算法类似于小波降噪和空域非局部降噪的联合运用。
(1)时域降噪的一般流程
时域降噪一般采用IIR滤波器设计,单帧计算量较FIR滤波器更小,如一般流程图中采用Ref Frame和Current Frame进行时域降噪。
FIR Filter : y[n] = k1x[n] + k2x[n-1] + k3x[n-2] + ... + ...
IIR Filter: y[n] = k1x[n] + k2y[n-1]
(2)Motion Detection
Motion Detection用于检测像素是否移动,求出motion vector。一般方法有:1)像素值差判断,例如单点/像素块的像素差大于门限;2)光流法
(3)Motion Compsensation
利用motion vector,将ref frame和current frame内的相同运动物体像素进行加权,而不是相同位置的像素进行加权相加,从而减少拖影。
纵向色差和横向色差产生原因:镜头对不同波长的光线的折射率不同,不同波长的光不能聚焦到同一个平面。紫边就是Blue和Red的光模糊的情况,实际表现为成像物体边界泛紫色/蓝色/红色。
(1)chromatic aberance calibration
一般流程:拍摄多张点状图(dot chart)>> 获取点状图每个点的圆心 >> 根据RGB的圆心坐标计算R B相对G的偏移 >> 偏移系数采用降采样或曲线表达
(2)chromatic aberance correction
一般流程:获取当前点的像素坐标 >> 查找表获取偏移系数 >> 插值获得当前像素R B相对G的偏移量 >> 根据cubic或其他插值方法获得像素值
几何失真的来源:Optics Distortion(lens), Rolling Shutter Distortion(sensor), Capture Angle.
几何失真的分类:1)Radial Distortion, 比如桶形失真和枕形失真;2) Keystone Distortion,比如仰拍形成的图像成梯形;3)skew distortion,比如无人机飞行拍摄图像成平行四平形。
Affine Transformation(仿射变换):translation, scale, flip, rotation, sheer.
Project Transformation(投影变换),从(x,y)投影到(X,Y)的公式如下:
Homogeneous Coordinates齐次坐标系可以实现投影变换(8自由度)和仿射变换(6自由度)。
Barrel Distortion(桶形失真)属于径像失真,可以用几何失真模型。可以用棋盘格或者dot chart标定distortion model.
AWB统计:mean R,G,B 或者 mean R/G, B/G
CDAF统计:统计边缘信息
AE统计:统计直方图,可以是Y luminace直方图,RGB分离的直方图等。
曝光Exposure主要包括ISO*光圈*曝光时间三部分。
曝光误差 = (log(实际像素值) - log(像素参考值))^(gamma-1)
AE 均值法:基于假设原理——图像的平均亮度等于18%中性灰平均反射亮度。
直方图改进的均值法AE
AE program(AE的曝光表)是shutter快门速度,Aperture光圈,ISO与Exposure Value的对应关系。
Flickering Reduction:室内拍照由于灯光50/60Hz的能量周期变化,使得每个曝光的积分时间内接收的能量不一致,让图像呈现明暗不一的条纹,所以需要Flickering Reduction将曝光时间设置为50/60Hz半周期的整数倍。
人眼具有视觉恒常性,人眼看白色物体始终是白色。在不同光源下白色物体成像在sensor上不同(色温越高,白会偏蓝;色温越低,白会偏红),所以需要把sensor的RGB响应各自乘以一个数字使得RGB相等。
白平衡有很多方法,比如灰世界,完美反射,Color gamut Maximization, 白点法,白块法,灰边法等。RGB Gain的标定可以采用18度灰的图卡。
AF包括CDAF(反差式对焦),PDAF(相差式对焦),Laser assisted AF(激光雷达辅助对焦).
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