【技术实现步骤摘要】
一种提高摄像头在终端效果一致性的方法
[0001]本专利技术涉及摄像头
,尤其涉及一种提高摄像头在终端效果一致性的方法。
技术介绍
[0002]摄像头模组在生产制造时会因为组装公差、来料差异等因素造成每个摄像头的成像效果都会有差异。OTP是sensor(传感器)厂家预留的一小块存储空间用来保存一些静态数据,使用方式取决于使用sensor开发产品的下游厂家,例如手机camera相机模组产线会对每颗模组都做一些参数标定或者修正,例如AWB、LSC、AF等,通常会把sensor info(传感器信息)、标定结果或者修正量写到sensor OTP(传感器动态口令)存储中,手机每次开机都从OTP中读取这些标定结果或者修正量,和量产软件中的固定参数相结合,就能得到比较不错的效果。但是镜头本身存在一些个体差异,想要获得最佳的畸变矫正效果,理论上需要对每一颗模组都要进行标定,但是,实际生产过程中,出货量较大的行业对生产效率有很高的要求和限制,逐颗标定的办法虽然在效果上有保障,但是会拖慢生产进度,对于竞争激烈和瞬息万变的手机市场,逐颗标定的办法并不现实。
[0003]AWB(白平衡)和LSC(Lens Shading Correction)是影响终端效果的关键参数,通常终端只会存在一套软件参数来适配模组,但是由于摄像头模组的参数差异使得一套参数出来的效果不尽人意,同一个环境,不同的摄像头拍摄效果或明或暗,严重的还会偏色,由此提出使用典型模组和限度模组来调和摄像头差异引起的效果差异,并提供挑选典型模组和限度模组的方法。r/>[0004]中国专利文献CN112465917A公开了一种“镜头模组的畸变标定方法、系统、设备及存储介质”。所述畸变标定方法包括:选取一预设数量的目标模组;计算每个目标模组的畸变偏差,畸变偏差用于表征每个目标模组的畸变矫正映射网格与所有目标模组的平均畸变矫正映射网格的偏差;剔除畸变偏差大于预设阈值的模组,并返回计算每个目标模组的畸变偏差的步骤,计算剔除后的目标模组中每个目标模组的更新畸变偏差;选取最小更新畸变偏差对应的目标模组作为典型模组;将典型模组的畸变标定参数作为畸变矫正参数;畸变矫正参数用于对任意镜头模组进行畸变矫正。上述技术方案未针对考虑白平衡和LSC对一致性的影响,且挑选典型值的方法存在差异。
技术实现思路
[0005]本专利技术主要解决原有的技术方案只对白平衡做了处理,不兼容参数LSC的技术问题,提供一种提高摄像头在终端效果一致性的方法,通过降低模组成像差异,提高终端成像一致性,白平衡和LSC是影响成像效果的关键参数,挑选白平衡和LSC的典型模组和限度样品,通过典型模组的效果参数作为终端效果参数,提高模组在终端效果的一致性,另外通过限度样品对典型模组的效果参数进行调整,使得参数的兼容性更好。
[0006]本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:本专利技术包括以下步
骤:
[0007]S1构建拍摄环境;光源:色温5100K
±
100K,照度1000lux
±
100lux(不限于该条件,不同要求可以调整),其他:保证光源亮度均匀稳定,避免杂光影响。
[0008]S2进行AWB特征参数典型模组和限度模组挑选;
[0009]S3进行LSC特征参数典型模组和限度模组挑选;
[0010]S4进行AWB和LSC特征综合典型模组Total Golden挑选;
[0011]S5通过典型模组的效果参数作为终端效果参数,提高模组在终端效果的一致性;
[0012]S6通过限度模组进行典型模组的效果参数判断。通过比较挑选的限定模组与典型模组在终端效果的一致性进行典型模组的效果参数判断,若限定模组与典型模组的效果不一致说明典型模组效果参数存在偏差,对典型模组的效果参数进行重新调整。
[0013]作为优选,所述的步骤S2进行AWB特征参数典型模组和限度模组挑选具体包括:
[0014]S2.1对着稳定面光源拍摄Raw图片;
[0015]S2.2选取Raw图片中心区域,图宽/10*图高/10,作为AWB测量区域;
[0016]S2.3记录所选区域的R_average,G_average,B_average并计算出R/G,B/G,G_average;
[0017]S2.4选取n个模组,记录每颗模组的R/G、B/G数据,并以R/G值为横轴,B/G值为纵轴,绘制所有测试模组的散点图;
[0018]S2.5计算所有模组的R/G和B/G的平均值分别记为(R/G)ave和(B/G)ave,并计算每颗模组的R/G和B/G与(R/G)ave和(B/G)ave差异记为Total_Awb_Dist;
[0019]S2.6设定挑选规则;
[0020]S2.7将Total_Awb_Dist最小,且R/G和B/G都在平均值的
±
1%之内的模组选取作为模组样本Golden sample。
[0021]作为优选,所述的步骤S2.1拍摄Raw图片时保证摄像头表面与面光源三者之间完全贴合,Raw图避免Flicker现象,增益Gain为1倍,并且中心绿色分量G通道符合平台MTK和高通要求,中心G值取图大小ROI,其中ROI_x,ROI_y=1/10Image Width图宽,1/10Image Height图高。
[0022]作为优选,所述的步骤S2.3计算出R/G,B/G,G_average:
[0023]R/G=(R_average
‑
BLC)/(G_average
‑
BLC)
[0024]B/G=(B_average
‑
BLC)/(G_average
‑
BLC)
[0025]G_average=((Gr_average
‑
BLC)+(Gb_average
‑
BLC))/2
[0026]其中BLC为黑电平矫正值,记录所选区域的R_average,G_average,B_average需减去BLC或者矫正暗电流OB。
[0027]作为优选,所述的步骤S2.5中Total_Awb_Dist的计算公式如下所示:k:模组编号,k∈(1.,n)
[0028][0029][0030][0031]作为优选,所述的步骤S2.6的挑选规则为:
[0032]Awb Typical Golden=Total_Awb_Dist Min,即为Total_Awb_Dist值最小的模组;
[0033]Awb_limit=Total_Awb_Dist Max,即为Total_Awb_Dist值最大的模组
[0034]R/G Limit=R/G Max,R/G Min
[0035]B/G Limit=B/G Max,B/G Min。
[0036]作为优选,所述的步骤S3进行LSC特征参数典型模组和限度模组挑选具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种提高摄像头在终端效果一致性的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1构建拍摄环境;S2进行AWB特征参数典型模组和限度模组挑选;S3进行LSC特征参数典型模组和限度模组挑选;S4进行AWB和LSC特征综合典型模组Total Golden挑选;S5通过典型模组的效果参数作为终端效果参数,提高模组在终端效果的一致性;S6通过限度模组进行典型模组的效果参数判断。2.根据权利要求1所述的一种提高摄像头在终端效果一致性的方法,其特征在于,所述步骤S2进行AWB特征参数典型模组和限度模组挑选具体包括:S2.1对着稳定面光源拍摄Raw图片;S2.2选取Raw图片中心区域,图宽/10*图高/10,作为AWB测量区域;S2.3记录所选区域的R_average,G_average,B_average并计算出R/G,B/G,G_average;S2.4选取n个模组,记录每颗模组的R/G、B/G数据,并以R/G值为横轴,B/G值为纵轴,绘制所有测试模组的散点图;S2.5计算所有模组的R/G和B/G的平均值分别记为(R/G)ave和(B/G)ave,并计算每颗模组的R/G和B/G与(R/G)ave和(B/G)ave差异记为Total_Awb_Dist;S2.6设定挑选规则;S2.7将Total_Awb_Dist最小,且R/G和B/G都在平均值的
±
1%之内的模组选取作为模组样本Golden sample。3.根据权利要求2所述的一种提高摄像头在终端效果一致性的方法,其特征在于,所述步骤S2.1拍摄Raw图片时保证摄像头表面与面光源三者之间完全贴合,Raw图避免Flicker现象,增益Gain为1倍,并且中心绿色分量G通道符合平台MTK和高通要求,中心G值取图大小ROI,其中ROI_x,ROI_y=1/10Image Width图宽,1/10Image Height图高。4.根据权利要求2所述的一种提高摄像头在终端效果一致性的方法,其特征在于,所述步骤S2.3计算出R/G,B/G,G_average:R/G=(R_average
‑
BLC)/(G_average
‑
BLC)B/G=(B_average
‑
BLC)/(G_average
‑
BLC)G_average=((Gr_average
‑
BLC)+(Gb_average
‑
BLC))/2其中BLC为黑电平矫正值,记录所选区域的R_average,G_average,B_average需减去BLC或者矫正暗电流OB。5.根据权利要求2所述的一种提高摄像头在终端效果一致性的方法,其特征在于,所述步骤S2.5中Total_Awb_Dist的计算公式如下所示...
【专利技术属性】
技术研发人员:骆淑君,张挺阳,张程昊,许烨焓,杜航,沈舒航,
申请(专利权)人:横店集团东磁有限公司,
类型:发明
国别省市:
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