相机插值

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插值的基本概念:

插值(Interpolation),有时也称为“重置样本”,是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法,在周围像素色彩的基础上用数学公式计算丢失像素的色彩。有些相机使用插值,人为地增加图像的分辨率

在扫描过程中,根据所需的已知数值制作出估计的像素值,这一过程叫做插值。当我们要求扫描分辨率和放大率与扫描仪的光学分辨率和11的放大率不同时,扫描仪必须做出某种形式的插值和缩放。

在扫描时,插值可以用来减少或增大信息量。如果碰巧选择了一个准确的数值,它与扫描仪光学分辨率正好成分数或倍数关系,那么相对来说,增值插值和减值插值就变得简单多了。

如将把600dpiX600dpi的信息转换成300dpiX300dpi,或者通过估算一些像素值,输出1200dpiX1200dpi的图像。将600dpiX600dpi扫描转换成300dpiX300dpi要抛弃一些像素才能完成,模仿1200dpiX1200dpi的分辨率则涉及到要复制更多的像素。如果要得到其它的分辨率,扫描仪不只是抛弃或复制像素,而且要检查可能得到的像素,并根据在原取样点找到的数据制作新像素。

在扫描中插值与在Photoshop中重新取样(在Photoshop中放大或缩小图像,或改变图像的分辨率)是相同的。因此可以选择是在图像输入Photoshop之前,在扫描仪内插值或直接按比例缩放图像,还是等到图像输入Photoshop后,对图像进行重新取样处理。前者可能比较快,尤其是在处理大型图像时更是如此。而后者能让我们更好的控制对图像的这种处理 .

插值:用来填充图像变换时像素之间的空隙。

 

插值运算,是一种图像处理算法。基本原理是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值。

当这一算法应用到图像处理的图片改变时(大多用在放大),像素也相应地增加,增加的过程就是“插值”程序自动选择信息较好的像素作为增加的像素,而并非只使用临近的像素,所以在放大图像时,图像看上去会比较平滑、干净。不过需要说明的是插值并不能增加图像信息。通俗地讲插值的效果实际就是给一杯香浓的咖啡兑了一些白开水。

 

 常见的插值方法及其原理

 

1. 最临近像素插值:图像出现了马赛克和锯齿等明显走样的原因。不过最临近插值法的优点就是速度快。

 

2. 线性插值(Linear):线性插值速度稍微要慢一点,但效果要好不少。所以线性插值是个不错的折中办法。

 

3.其他插值方法:立方插值,样条插值等等,它们的目的是试图让插值的曲线显得更平滑,为了达到这个目的,它们不得不利用到周围若干范围内的点,不过计算量显然要比前两种大许多。

 

在以上的基础上,有的软件还发展了更复杂的改进的插值方式譬如S-SPline、TurboPhoto等。它们的目的就是使边缘的表现更完美。

值最明显的体现就是数码相机/数码摄像机上的“数字变焦”功能。

所以,相信你看了以上的解释之后,会明白拍摄时最好不要用数字变焦功能。所以,买数码设备的时候,不要看数字变焦是多少多少倍,而要关注“光学变焦”这个参数。

 

出现问题: 差值5M出现拍照死机

解决方案:

1.通过trace跟踪发现在cam_msg_handler.c文件中代码处  

ASSERT(capture_isp_param.v_address +capture_isp_param.v_size <= 
               cam_context_p->capture_buffer_p +MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE);
这部分死机,表明内存分配可能不足。

2. 往上查看cam_msg_handler.c中   

 img_width = (req_p->image_width%16==0)?req_p->image_width : 16 - (req_p->image_width%16) +req_p->image_width;
    img_height =(req_p->image_height%16==0)? req_p->image_height : 16 -(req_p->image_height%16) + req_p->image_height;
    cam_context_p->channel_size =img_width*img_height;
        if (capture_isp_param.jpeg_gray_mode ==0)
    {
        /* color mode */
        capture_isp_param.y_size =cam_context_p->channel_size;
        capture_isp_param.u_size =cam_context_p->channel_size/4;
        capture_isp_param.v_size =cam_context_p->channel_size/4;
        
        capture_isp_param.y_address =cam_context_p->y_address =
           (kal_uint32)(cam_context_p->capture_buffer_p + MAX_JPEG_ENCODE_MARGIN_LEN);
        capture_isp_param.u_address =cam_context_p->u_address =
            (kal_uint32)(cam_context_p->y_address +capture_isp_param.y_size);
        capture_isp_param.v_address =cam_context_p->v_address =
            (kal_uint32)(cam_context_p->u_address +capture_isp_param.u_size);
        ASSERT(capture_isp_param.v_address +capture_isp_param.v_size <= 
               cam_context_p->capture_buffer_p +MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE);
    }

由以上程序可知

capture_isp_param.v_address+capture_isp_param.v_size =cam_context_p->capture_buffer_p+MAX_JPEG_ENCODE_MARGIN_LEN + capture_isp_param.u_size+capture_isp_param.y_size+ capture_isp_param.v_size<=cam_context_p->capture_buffer_p+ MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE
最后的结果就是 MAX_JPEG_ENCODE_MARGIN_LEN +capture_isp_param.u_size+ capture_isp_param.y_size+capture_isp_param.v_size<=MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE;

3.搜索MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE找到          

  else
            {
                file_buffer_size = MAX_CAM_CAPTURE_MEM_BUF_SIZE;
            }
            /* solution for burst shot */
            if (cam_context_p->snapshot_number >1)
            {
                /* to release the memory allocated inMED_MODE_BUFFER mode */
                CAM_FREE_CAPTURE_BUFFER();
                cam_context_p->capture_buffer_p =(kal_uint32) med_alloc_ext_mem(file_buffer_size);
                ASSERT (cam_context_p->capture_buffer_p!= NULL);
                result = MED_RES_OK;
            }

cam_context_p->capture_buffer_p = (kal_uint32)med_alloc_ext_mem(file_buffer_size);

分配了首地址给cam_context_p->capture_buffer_p,大小为MAX_CAM_CAPTURE_MEM_BUF_SIZE,找到宏MAX_CAM_CAPTURE_MEM_BUF_SIZE      

  #define MAX_CAM_CAPTURE_ISP_TOTAL_BUF_SIZE  (MAX_JPEG_ENCODE_MARGIN_LEN + MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE)
        #define MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE        (MAX_CAM_CAPTURE_ISP_TOTAL_BUF_SIZE)

知道分配大小(MAX_JPEG_ENCODE_MARGIN_LEN +MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE),对比MAX_JPEG_ENCODE_MARGIN_LEN + capture_isp_param.u_size+capture_isp_param.y_size+capture_isp_param.v_size<=MAX_CAM_CAPTURE_ISP_BUF_SIZE

知道capture_isp_param.u_size+capture_isp_param.y_size+capture_isp_param.v_size<=MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE

搜索MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE   

 #if defined(__SW_JPEG_CODEC_SUPPORT__)
        #if defined(__IMAGE_SENSOR_03M__)
            #define MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE(640*480*3/2)
        #elif defined(__IMAGE_SENSOR_1M__)
            #define MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE(1280*1024*3/2)
        #elif defined(__IMAGE_SENSOR_2M__)
            #define MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE(1600*1200*3/2)
        #elif defined(__IMAGE_SENSOR_3M__)
            #define MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE(2048*1536*3/2)
        #elif defined(__IMAGE_SENSOR_5M__)
            #define MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE(2592*1944*3/2)

知道MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE分配空间不够需要在此更改大小为

 #elif defined(__IMAGE_SENSOR_5M__)

            #defineMAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE (2592*1952*3/2)

为什么?由capture_isp_param.u_size+capture_isp_param.y_size+ capture_isp_param.v_size的最初来源    

img_width = (req_p->image_width%16==0)?req_p->image_width : 16 - (req_p->image_width%16) +req_p->image_width;
    img_height =(req_p->image_height%16==0)? req_p->image_height : 16 -(req_p->image_height%16) + req_p->image_height;
    cam_context_p->channel_size =img_width*img_height;
        if (capture_isp_param.jpeg_gray_mode ==0)
    {
        /* color mode */
        capture_isp_param.y_size =cam_context_p->channel_size;
        capture_isp_param.u_size =cam_context_p->channel_size/4;
        capture_isp_param.v_size =cam_context_p->channel_size/4;

知道image_width和image_height应该是16的整数倍,不然会增加大小,补充相应非整数小部分,造成capture_isp_param.u_size+capture_isp_param.y_size+capture_isp_param.v_size>MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE

而MAX_SW_JPG_YUV_BUFFER_SIZE分配到的大小没有做16余数的补充~

  

问题2:5M的插值解决了,但是拍摄的照片有条纹

解决方案:通常是由于帧率太快

在image_sensor_OV2655.c文件中

voidOV2655_Capture(image_sensor_exposure_window_struct *image_window,image_sensor_config_struct *sensor_config_data)

函数中       

 if((image_window->image_target_width<=OV2655_IMAGE_SENSOR_FULL_WIDTH)&&
       (image_window->image_target_height<=OV2655_IMAGE_SENSOR_FULL_HEIGHT))
        {
        #ifdef MCP_NOR_PAGING_MODE_PSRAM_OV2655
        OV2655_capture_pclk_in_M = 36; 
        OV2655_dummy_pixels=0x300;  /*If Capture fail, you can add this dummy*/
        OV2655_dummy_lines=0;

最下面分支:else{ 处添加:

        

 if ((image_window->image_target_width>=2500)&&
          (image_window->image_target_height>=1900))
         {
           OV2655_write_cmos_sensor(0x3011,0x03);//48M/(3+1)=12M
                  OV2655_capture_pclk_in_M = 12;                
                  OV2655_dummy_pixels=100;  /*If Capture fail, you can add thisdummy*/
                  OV2655_dummy_lines=0;
   } 
OV2655_write_cmos_sensor(0x3011,0x03);//48M/(3+1)=12M改变帧率为12M



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