前面有提到了,攝像頭出來的信號一定要經(jīng)過ISP處理,那ISP要怎么處理這些信號,有哪些處理,這些其實都是涉及到色彩相關(guān)的內(nèi)容,首先我們進行色彩相關(guān)內(nèi)容的科普,然后再講解ISP怎么處理這些信號。
camera sensor效果的調(diào)整,涉及到眾多的參數(shù),如果對基本的光學原理及sensor軟/硬件對圖像處理的原理能有深入的理解和把握的話,對我們的工作將會起到事半功倍的效果。否則,缺乏了理論的指導,只能是憑感覺和經(jīng)驗去碰,往往無法準確的把握問題的關(guān)鍵,不能掌握sensor調(diào)試的核心技術(shù),無法根本的解決問題。
色彩原理
人眼對色彩的識別,是基于人眼對光線存在三種不同的感應(yīng)單元,不同的感應(yīng)單元對不同波段的光有不同的響應(yīng)曲線的原理,通過大腦的合成得到色彩的感知。一般來說,我們可以通俗的用RGB三基色的概念來理解顏色的分解和合成。
理論上,如果人眼和sensor對光譜的色光的響應(yīng),在光譜上的體現(xiàn)如下的話,基本上對三色光的響應(yīng),相互之間不會發(fā)生影響,沒有所謂的交叉效應(yīng)。
但是,實際情況并沒有如此理想,下圖表示了人眼的三色感應(yīng)系統(tǒng)對光譜的響應(yīng)情況。可見RGB的響應(yīng)并不是完全獨立的。
下圖則表示了某Kodak相機光譜的響應(yīng)??梢娖渑c人眼的響應(yīng)曲線有較大的區(qū)別。
sensor的色彩感應(yīng)的校正
既然我們已經(jīng)看到sensor對光譜的響應(yīng),在RGB各分量上與人眼對光譜的響應(yīng)通常是有偏差的,當然就需要對其進行校正。不光是在交叉效應(yīng)上,同樣對色彩各分量的響應(yīng)強度也需要校正。通常的做法是通過一個色彩校正矩陣對顏色進行一次校正。
該色彩校正的運算通常是由sensor模塊集成或后端的ISP完成,軟件通過修改相關(guān)寄存器得到正確的校正結(jié)果。值得注意的一點是,由于RGB -》 YUV的轉(zhuǎn)換也是通過一個3*3的變換矩陣來實現(xiàn)的,所以有時候這兩個矩陣在ISP處理的過程中會合并在一起,通過一次矩陣運算操作完成色彩的校正和顏色空間的轉(zhuǎn)換。
顏色空間及變化
實際上顏色的描述是非常復雜的,比如RGB三基色加光系統(tǒng)就不能涵蓋所有可能的顏色,出于各種色彩表達,以及色彩變換和軟硬件應(yīng)用的需求,存在各種各樣的顏色模型及色彩空間的表達方式。這些顏色模型,根據(jù)不同的劃分標準,可以按不同的原則劃分為不同的類別。
匹配任意可見光所需的三原色光比例曲線
對于sensor來說,我們經(jīng)常接觸到的色彩空間的概念,主要是RGB , YUV這兩種(實際上,這兩種體系包含了許多種不同的顏色表達方式和模型,如sRGB, Adobe RGB, YUV422, YUV420 …), RGB如前所述就是按三基色加光系統(tǒng)的原理來描述顏色,而YUV則是按照 亮度,色差的原理來描述顏色。
不比其它顏色空間的轉(zhuǎn)換有一個標準的轉(zhuǎn)換公式,因為YUV在很大程度上是與硬件相關(guān)的,所以RGB與YUV的轉(zhuǎn)換公式通常會多個版本,略有不同。
常見的公式如下:
Y=0.30R+0.59G+0.11B
U=0.493(B - Y) = - 0.15R - 0.29G +0.44B
V=0.877(R - Y) = 0.62R - 0.52G - 0.10B
但是這樣獲得的YUV值存在著負值以及取值范圍上下限之差不為255等等問題,不利于計算機處理,所以根據(jù)不同的理解和需求,通常在軟件處理中會用到各種不同的變形的公式,這里就不列舉了。
體現(xiàn)在Sensor上,我們也會發(fā)現(xiàn)有些Sensor可以設(shè)置YUV的輸出取值范圍。原因就在于此。
從公式中,我們關(guān)鍵要理解的一點是,UV 信號實際上就是藍色差信號和紅色差信號,進而言之,實際上一定程度上間接的代表了藍色和紅色的強度,理解這一點對于我們理解各種顏色變換處理的過程會有很大的幫助。
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原文標題:【行業(yè)資訊】自動駕駛傳感器之攝像頭(七)車載攝像色彩感應(yīng)及校正
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