摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)

摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)http://blog.csdn.net/sylorchen/article/details/54618912本文主要是最近看的两个文档的总结,相对零散的笔记,包括《imx298softwarereferencePDAF》与《PDAFTruly》。1、PDAF功能的实现需要使用到shieldpixel的概念,包括right-half-shield与left-half-

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

http://blog.csdn.net/sylorchen/article/details/54618912


本文主要是最近看的两个文档的总结,相对零散的笔记,包括《imx298 software reference PDAF》与《PDAF Truly》。

1、PDAF功能的实现需要使用到shield pixel的概念,包括right-half-shield与left-half-shield两种,起到模仿左右眼的类似功能,参考如下图片。

摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)


2、shield pixels主要分布在芯片居中的92%范围内,其中的32×32规格的pixel array被标称为1个block,shield pixel在这一个block中的占比为1/64,即每个block中有16个shield pixel,right-half-shield与left-half-shield各8个,不同厂家之间组织方式会有区别,可能出于规避专利的问题。


3、使用PDAF功能是需要进行模组校正(Calibration),包括SPC(shield pixel calibration)与DCC(defocus conversion coefficient)。严格意义上讲,SPC功能才是正常的校正动作,而DCC功能非校正而是生成DAC与Focus的系数关系,进而实现PDAF功能。


4、SPC:为了实现PDAF功能,芯片的像素矩阵中,部分G pixel进行了遮光结构设计,光能信号比正常的G pixel要弱一些。因此,为了达到正常G pixel的能效水平,需要对此类型的G pixel增加额外的增益,此动作称之为SPC。校正前后的效果可参考下面图示,其中横坐标为像高对应位置,而纵坐标则为pixel感光效能。

摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)


5、如上图所示,两根不同走势dash线分别表示right-half-shield与left-half-shield两种情况,通过调整pixel的增益,是的其效能水平与其他正常的G pixel一致。此校正过程使用的是纯白的背透式标靶,拍摄纯白标靶后通过线性插值获得各个对应位置的增益,并把此增益写入OTP位置,此OTP数据称为SPC Map,共两份Map,right-half-shield与left-half-shield各一份。


6、下图是SPC Map的组织方式,总共将成像区域划分为9×7个block,其中每个block包含512×512个pixels,最左上角的第一个block中心点为(280,212)。这63个blocks的中心点被称为Knots(绳子打结处的节点),生成63个插值后的数据,数据大概计算方式为G-pixel/PD-pixel,只有G pixel有shield pixel,其他没有。

摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)


7、DCC:在讨论PDAF功能的时候,大部分情况下我们都会声称通过该功能模组能够知道当前被摄物的距离。其实我们并非物理上知道被摄物的距离,而是通过左右shield pixel之间的差异来将被摄物映射到镜头移动距离中的某个位置。系统在进行对焦的时候,需要将检测到的相位差(phase difference)转换为离焦率(Defocus Value),这个转换过程应用到的表单数据称为DCC(defocus conversion coefficient)。


8、DCC的测试计算方式包括如下的动作:

将模组的有效对焦行程切分为10等分,即(近焦DAC – 远焦DAC)/10,以此来覆盖马达的对焦范围;

在每个对焦DAC位置进行对焦,并记录当前对焦DAC位置的相位差;

完成马达对焦行程后取一组10pcs的对角DAC与获得的PD数据进行做比(PD/DAC);

生成10pcs相近的比值记为k,DAC与PD组成的二维数据进行描线可以通过算法拟合出逼近斜率为k的直线;


9、由于模组之间的个体差异,DCC需要每一模组单独测量,而且由于镜头的场曲、shading之类的问题,同一模组的四周与中心同样存在差异,不能以同一系数进行转换,一般而言四周的系数会比中心的系数要高一些。一般而言将区域划分为小的M×N个blocks,每个block通过上面⑧的过程获得单独的k。而后计算时离焦率跟离焦系数与相位差之间按如下的换算方式进行:Defocus Value = Phase Difference × Coefficient,如下图所示:

摄像头模组 PDAF对焦(Phase Detection Auto Focus)


10、DCC校正过程中,需要使用到黑白相间的背透式标靶,拍摄距离按照15cm进行。由于现行shield pixel只有L、R两个方向,所以校正标靶的黑白条案有走向要求,需要平行于LR shield pixel方向才能被识别并检测;——————————-此项待确认。


11、PDAF检测过程(from Truly document):

获得被摄物对焦位置的某一行或若干行的数据信息;

读取right-half-shield与left-half-shield数列信息;

使用right-half-shield与left-half-shield所生成的数列①中所获取的行信息进行卷积分计算(卷积分计算会是原来行信息只携带对应卷积序列的信息);

将卷积后的两个新数列做平滑微分插值等预处理,获得两个平滑切相对位移的数据;

将此两数据的相位差传入系统中,应用PDAF库及DCC数据进行计算获得离焦率;

通过该离焦率向马达下达对应DAC动作的指令并完成对焦;

上述是一个简单的原理介绍,实际的第⑤步骤中还需要混入置信区间的概念,以此作为是否合焦等的确认。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/196487.html原文链接:https://javaforall.net

赞 (0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • Web Service进阶(一)运行原理[通俗易懂]

    Web Service进阶(一)运行原理[通俗易懂]利用清明小假期,温习了一遍WebService的相关内容,对其工作原理进行了简要总结。以供有需求的朋友和自己日后参考。文章若有不当之处,敬请朋友们提出宝贵建议,以求共勉。Web服务中,我们应该首先了解相关的术语含义:WSDL、UDDI….相关术语方面的介绍在此不再赘述,重点放在原理上。在Web服务中,存在三个角色:服务提供者、服务请求者和服务中介,三者之间的关系如图1…

    2022年7月24日
  • shuffle单级互连网络_如何看论文

    shuffle单级互连网络_如何看论文ShuffleNetShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices原文地址:ShuffleNet代码:-TensorFlow-CaffeAbstract论文介绍一个效率极高的CNN架构ShuffleNet,专门应用于计算力受限的移动设备。新

    2022年9月10日
  • 禁止Ubuntu开机进入guest session

    禁止Ubuntu开机进入guest session禁止Ubuntu开机进入guest session

    2022年4月23日
  • 测试用例设计——等价类划分法「建议收藏」

    测试用例设计——等价类划分法「建议收藏」一、分析问题如果我们需要对下面的这个两位数加法器设计测试用例,在测试了1+1,1+2,(-1)+1和(-1)+2之后,是否有必要测试1+3,1+4,1+(-3)和1+(-4)呢?如果不对两位数加法器程序进行穷举测试,我们能否放心的认为其他所有的参数组合都是正确的呢?可想而知,我们不可能输入这么多的组合进行测试。那么,如果不可能输入这些组合进行测试,是否会担心会遗漏测试中会存在bug呢?…

    2022年10月18日
  • 如何把本地项目上传到Github

    如何把本地项目上传到Github

    2021年10月10日
  • Nas性能测试工具-vdbench

    Nas性能测试工具-vdbench版本:vdbench50406简介:vdbench是一个I/O工作负载生成器,用于验证数据完整性和度量直接附加和网络连接的存储的性能。它是一个免费的工具,容易使用,而且常常用于测试和基准测试。配置参数:大文件设置深度为2,广度为10,每个文件夹下的文件数量为400,每个文件的大小为10M,采用10个线程并发,顺序选择文件,随机读写,DirectIO的形式处理1M的数据 …

    2022年5月12日

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号