[Camera]Tuning簡介

參考：

1。燙手的洋芋 https：//www。zhihu。com/question/24406900/answer/42875785

2。酒杯怎麼空了 https：//blog。csdn。net/xiaoyouck？t=1

概述

影響camera最終效果有以下幾個方面： 1、硬體 image sensor：供應商有Sony、OV、Samsung等，決定攝像頭的畫素、感光能力等； 鏡頭：決定攝像頭的光圈、解析度； ISP：決定資料處理速度，會對幀率有影響； 2、演算法 由AP供應商提供，一般的手機公司不會動； 3、Tuning 修改演算法的引數，讓畫質達到最優。

選定了硬體之後，能提升畫質的工作就只有tuning了，透過不斷的權衡tuning引數，讓camera在主觀效果和客觀效果方面都有較好的表現，tuning的工作就完成了。

Tuning

Black Level Calibration

黑電平（Black Level Correction）也就是黑色的最低點，以8bit資料來說，指在經過一定校準的顯示裝置上，沒有一行光亮輸出的影片訊號電平。定義影象資料為0時對應的訊號電平。

校正原因

那麼為什麼要進行黑電平校正呢？原因如下：

CMOS感測器採集的資訊經過一系列轉換生成原始RAW格式資料。以8bit資料為例，單個pixel的有效值是0~255，但是實際AD晶片（模數轉換晶片）的精度可能無法將電壓值很小的一部分轉換出來，因此，sensor廠家一般會在AD的輸入之前加上一個固定的偏移量，使輸出的pixel value在5（非固定）~255之間，目的是為了讓暗部的細節完全保留，當然同時也會損失一些亮部細節，由於對於影象來說，我們的關注度更傾向於暗部區域，ISP後面會有很多增益模組（LSC、AWB、Gamma等），因此亮區的一點點損失是可以接受的。

sensor的電路本身會存在暗電流，導致在沒有光線照射的時候，畫素單位也有一定的輸出電壓，暗電流這個東西跟曝光時間和gain都有關係，不同的位置也是不一樣的。因此在gain增大的時候，電路的增益增大，暗電流也會增強，因此很多ISP會選擇在不同gain下減去不同的bl的值。

校正

​ 現在的主流cmos sensor都是自己把black level已經處理完了。在isp部分減掉的其實不是black level，而是sensor統一做出來的pedestal。sensor端不會將bl減完，因為sensor輸出不能為負數，若將bl減完，就等於小於0的部分直接就丟掉了，這樣做會改變noise的分佈。

演算法

一般BLC模組會放在ISP比較靠前的位置，因為我們希望影象在進入其他模組之前能夠還原最為真實的影象。有些sensor會在sensor內部整合BLC的模組，那麼此時ISP裡的BLC模組只做微調即可。

由於硬體設計人員在設計BLC模組時需要考慮效果和成本，因此目前市場上使用的ISP一般採用的方法是在sensor輸出的影象上減去一個數值。

BLC各個通道均需要校正，目前比較常用的方法有：

中值

全域性均值

區域性均值

自定義

Lens Shade Calibration

簡介

鏡頭陰影校正（Lens Shading Correction）是為了解決由於lens的光學特性，由於鏡頭對於光學折射不均勻導致的鏡頭周圍出現陰影的情況。

shading可以細分為luma shading和color shading：

luma shading： 由於Lens的光學特性，Sensor影像區的邊緣區域接收的光強比中心小，所造成的中心和四角亮度不一致的現象。鏡頭本身就是一個凸透鏡，由於凸透鏡原理，中心的感光必然比周邊多。

chrom/color shading： 由於各種顏色的波長不同，經過了透鏡的折射，折射的角度也不一樣，因此會造成color shading的現象，這也是為什麼太陽光經過三稜鏡可以呈現彩虹的效果。

此外，還有CRA的原因會導致shading現象的出現。

校正

lens shading的校正是分別對於bayer的四個通道進行校正，每個通道的校正過程是相對獨立的過程。

考慮到晶片設計的成本，因此一般情況下不會儲存整幅影象的lut，目前主流的都是儲存128*128個點的增益，利用雙線性插值的方法計算每個pixel的增益。

演算法

網格校正

最小模型建模

Color Calibration

拍攝color checker24色板，將相機拍攝圖片值與色板標準值之間進行對比（RGB顏色空間），得出一組能將拍攝值校正到最接近標準值的3x3矩陣。透過這個矩陣對所有相機拍攝的圖片進行顏色校正

Noise Calibration

去噪。採用特定的LPF（Low Pass Filter）對圖片進行濾波，濾除影象的噪聲成分，而Bilateral filtering即雙邊濾波器，它是一種保護邊緣的平滑濾波器，這樣既可以濾除噪聲，edge又可以保留下來。

總結

​ 上面只是列舉了很少一部分的tuning項，實際上有非常多的tuning專案。camera tuning是由專門的tuning工程師來除錯的。下圖是一張tuning 工程師大概需要掌握的知識和技能。

​ 作為android驅動或者系統工程師，只需要大概瞭解這些校正項的成因，現象就可以了。這樣在除錯攝像頭出現問題時有助於我們快速定位屬於那一類問題，並瞭解大致的原因和解決方法。

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