ISP Pipeline lens shading

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我是靠谱客的博主内向电灯胆，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ISP Pipeline lens shading，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

关于lens shading，我主要阐述lens shading产生的原因和shading 校正的简单模型，然后通过一个例子说明lens shading调试的注意点。

导致shading的几种原因

机械安装：luma shading
Optical vignetting
- lens shading
  lens 的各位置和中心的透射率不同： luma shading
  lens 对不同光谱的shift不同： color shading
- IR filter
  lens 对不同光谱的shift不同： color shading

shading correction的简单模型

在这里插入图片描述

由上图模型我们可得出lens shading 校准的公式：

gain_r1 = r1/R.* gain_radial

在chromarix 6调试中关于lens shading的校正是将其分为了17*13个区域分别进行对其校正。

初始调试

调试步骤如下：
lens shading模块也分两部分调试，分别调试normal和lowlight模式，操作具体见下图：
在这里插入图片描述

调试normal和lowlight模式的区别点在于Original Rolloff Curve的correction peroentage不一样，lowlight模式可将其设置为 75-90 之间合适，具体根据在暗光下边角noise多少决定，边角noise多的话，将其值设置的小一点。
在这里插入图片描述

example

当我们通过chromatix 6 校准出来后，代码如下所示：

/* Normal Light Rolloff */
   {
   ...
      /* TL84 Mesh Lens Rolloff */
      {
         221,
         /* R Gain */
         {
            3.756667f, 3.116342f, 2.659184f, 2.278639f, 2.008617f, 1.834949f, 1.750552f, 1.710917f, 1.721964f, 1.768556f, 1.864053f, 2.056765f, 2.314978f, 2.640778f, 3.104619f, 3.874564f, 4.954355f,
            ...
            6.335568f, 4.861440f, 3.734324f, 3.146051f, 2.859177f, 2.677176f, 2.564032f, 2.504067f, 2.497407f, 2.571602f, 2.680209f, 2.874211f, 3.141923f, 3.715159f, 4.426412f, 5.998119f, 7.900000f
         },
         /* GR Gain */
         {
            4.036563f, 3.426927f, 2.970608f, 2.571337f, 2.298463f, 2.146189f, 2.089377f, 2.064823f, 2.074510f, 2.094299f, 2.149194f, 2.319372f, 2.565494f, 2.886045f, 3.304882f, 3.997691f, 5.021236f,
            ...
            6.330090f, 5.035350f, 4.082458f, 3.630568f, 3.448388f, 3.335342f, 3.262710f, 3.224228f, 3.208900f, 3.255792f, 3.310359f, 3.416923f, 3.565569f, 3.992912f, 4.529787f, 5.950653f, 7.900000f
         },
         /* GB Gain */
         {
            4.285253f, 3.592642f, 3.062334f, 2.594782f, 2.265121f, 2.068959f, 1.975240f, 1.937340f, 1.948095f, 1.981425f, 2.069221f, 2.275585f, 2.581674f, 2.965362f, 3.450387f, 4.201347f, 5.290575f,
            ...
            6.358387f, 5.027366f, 4.001096f, 3.487785f, 3.238488f, 3.075759f, 2.961054f, 2.906108f, 2.894716f, 2.957007f, 3.047212f, 3.207128f, 3.406208f, 3.901353f, 4.486479f, 5.954483f, 7.900000f
         },
         /* B Gain */
         {
            2.589502f, 2.239432f, 1.982628f, 1.752804f, 1.591065f, 1.488403f, 1.445405f, 1.421534f, 1.431833f, 1.459512f, 1.507310f, 1.623027f, 1.768504f, 1.948858f, 2.198691f, 2.591533f, 3.140781f,
            ...
            3.901130f, 3.117857f, 2.507937f, 2.198531f, 2.052765f, 1.965928f, 1.909450f, 1.881775f, 1.870585f, 1.907899f, 1.957952f, 2.048897f, 2.168262f, 2.455119f, 2.780590f, 3.586250f, 5.249066f
         }
      },
      ...

上述代码编译后烧入设备后，发现校准后的效果不理想，见下图：
在这里插入图片描述

相应的报错日志：

    E/mm-camera: <ISP ><ERROR> 378: tintless40_algo_process_be: failed: update_func rc -4
    E/mm-camera: <ISP ><ERROR> 851: tintless40_algo_execute: failed: tintless40_trigger_algo
    E/mm-camera: <ISP ><ERROR> 98: isp_algo_execute_internal_algo: failed to run algo tintless
    E/mm-camera: <ISP ><ERROR> 710: isp_parser_thread_func: failed: isp_parser_process