Qualcomm ISP pipeline

wbsn123

       楼主最近工作调整，现在再学习driver部分，啃代码中{:cry:}，camera的驱动移植点亮很简单，但是完全看懂高通的surfaceview逻辑也是很头疼，现在也只能说看懂了30%。
7 V& F$ t8 D6 j3 D- Z       今天抽时间写下一直想写的这个ISP pipeline部分，这个部分其实一直有在构思，想写好真的不是很容易。但是这个部分是非常重要的，ISP 的处理流程，这个部分是考验你对平台的理解怎么样，几乎所有的应聘里面面试官都会问到这个问题。所以我今天来谈谈我的理解，希望能够对大家带来帮助。
; {8 y) d3 O3 S& ?       下面列出我认为合理的pipeline（相对高通文档上面的处理过程，这里只是列出关键部分）:


       Mipi–> BLC –> linearization –> DPC –> ABF –>  Rolloff –> Demosaic –>Color Correction –> Gamma –> Luma Adaptation –> ACE(advancedchroma enhancement) –> WNR –> ASF
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7 B& t* `. ~. K* l       高通将sensor吐出的RAW数据先后按顺序分为三部分处理： 1. Bayer RAW域    2. RGB域   3. YUV域 （上面红色部分标出色域转换的地方，下面挑重点讲一讲）。
        
  I5 W8 C5 Y3 N        BLC： 大家常说的黑电平校准产生的原因无非就两点：a. sensor厂家一般会在AD的输入之前加上一个固定的偏移量，使输出的pixel value在5（非固定）~255之间，目的是为了让暗部的细节完全保留,因为人眼对暗部的细节变化更为敏感。
                                                                                     b. sensor的电路本身会存在暗电流，导致在没有光线照射的时候，像素单位也有一定的输出电压，暗电流这个东西跟曝光时间和gain都有关系，不同的位置也是不一样的。因此在gain增大的时候，电路的增益增大，暗电流也会增强，因此很多ISP会选择在不同gain下减去不同的bl的值。


0 A* f& P2 ~9 u: H5 |        gamma校正：是为了配合屏的gamma校准，为了让图像真实的还原到显示设备上。gamma的理论可以深入研究，可以参靠下面这个博客                      https://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771
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        CCM：每一个色温的R 、G、B的比例都不同，所以这就需要我们按照不同的比例来进行补偿。
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        小波降噪（WNR）：小波降噪能够从频域去除高低频噪声，并且能够较好的保留细节，高通采用一个双边滤波器来实现，参数用来控制滤波器以及去噪力度。
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; c: q( Y! j9 C4 y        Luma Adaptation（or GTM）: global去控制所有像素，而LTM可以做到不同像素使用不同的 tone mapping cure.     
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