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基于OV5640的RAW2RGB实验的原理及思考

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发表于 2021-8-30 10:24:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
Raw数据作为图像的原始数据,其在图像处理上的天然优势是毋庸置疑的,以该数据为处理对象对图像的损失会非常小,同时其黑白影调范围较大,画面通常都十分柔和自然。
在基于OV5640的RAW2RGB实验中,我们就是通过配置摄像头输出RAW格式数据的图像数据,通过转换模块转换为RGB888格式化数据进行显示。在整个工程中对于RAW 数据的处理有几个重要的知识点:
1.  raw图像数据位置的确定
将RAW数据转换为RGB888数据的方式是进行2X2矩阵运算,分别得出RGB分量的值,2X2的RAW矩阵有四种排列可能:
4.png
                              
排列规律
每一个2X2RAW矩阵代表一个RGB像素,红色代表了RGB三种分量中的R分量,蓝色代表了B分量,绿色的平均值为G分量。根据2X2RAW矩阵的排列顺序我们就可以计算出对应点的RGB像素值。
2.  像素位置的确定
在我们知道了像素的排列规律和计算方式后,该怎么知道对应像素点的矩阵排列顺序呢?观察下图OV5640中的像素物理分布我们可以发现,每个奇数行间隔放置绿色(Gr)和红色(R)感应像素;每个偶数行间隔放置绿色(Gb)和蓝色(B)感应像素;每个奇数列间隔放置绿色和蓝色感应像素;每个偶数列间隔放置红色和绿色感应像素。根据此我们完全可以建立一个奇偶坐标,通过对应点的奇偶坐标值知道该点对应的颜色分量以及其排列顺序。
5.png
  
像素物理分布图
根据像素排列顺序和橡树分布,我们可以得出如下2X2RAW矩阵奇偶坐标与排列组合的关系:
6.png
像素奇偶坐标与排列规律
  
为了方便理解,我们这里进行几个举例说明,假设要计算RGB颜色点为:
第三行第二列:该点对应奇偶坐标为(1,0),所以其排列组合为左下角的2X2RAW矩阵像素。
第八行第七列:该点对应奇偶坐标为(0,1),所以其排列组合为右下角的2X2RAW矩阵像素。
跟据该方式得出矩阵像素后我们即可得出对应点的RGB像素值。
3.  一些思考
在理解该工程时我曾产生过一个疑惑,这种计算方式会不会导致得到的图像数据因为第一行缺少一行数据而导致计算出错误的数据,进而影响图像。实际上如果理解了该图像传输工程就会发现,在传输和处理图像数据时,数据并不是一帧一帧的而是连续的,所以即使出现问题也只会对第一帧的第一行图像有影响。而在显示到屏幕上时,由于显示设备会有个上边界区域,所以该行数据最终不会显示出来,对最终显示的图像也不会造成影响。这里我曾有个理解误区,认为因为DVP部分的代码对图像的前十帧进行了舍弃,所以有错误的第一帧第一行的数据已经被舍弃了。但是理解了系统后就会发现,DVP模块是在数据输出到开发板之前进行舍弃,而RAW2RGB模块是在数据输入到开发板后进行转换,所以数据在转换时,第一帧第一行仍是错误,但是由于上边界区域,不会对图像造成任何影响。

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    发表于 2021-9-24 16:53:45 | 显示全部楼层
    在我们知道了像素的排列规律和计算方式后,该怎么知道对应像素点的矩阵排列顺序呢?观察下图OV5640中的像素物理分布我们可以发现,每个奇数行间隔放置绿色(Gr)和红色(R)感应像素;每个偶数行间隔放置绿色(Gb)和蓝色(B)感应像素;每个奇数列间隔放置绿色和蓝色感应像素;每个偶数列间隔放置红色和绿色感应像素。根据此我们完全可以建立一个奇偶坐标,通过对应点的奇偶坐标值知道该点对应的颜色分量以及其排列顺序。
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