stringtranslate.com

Процессор изображений

Nikon EXPEED , система на кристалле, включающая процессор изображений , видеопроцессор , цифровой сигнальный процессор (DSP) и 32-битный микроконтроллер, управляющий кристаллом

Процессор изображений , также известный как процессор обработки изображений , блок обработки изображений ( IPU ) или процессор сигналов изображений ( ISP ), представляет собой тип медиапроцессора или специализированного цифрового сигнального процессора (DSP), используемого для обработки изображений в цифровых камерах или других устройствах. [1] [2] Процессоры изображений часто используют параллельные вычисления даже с технологиями SIMD или MIMD для повышения скорости и эффективности. Процессор цифровой обработки изображений может выполнять ряд задач. Для повышения системной интеграции на встраиваемых устройствах часто это система на кристалле с многоядерной архитектурой процессора.

Функция

преобразование Байера

Фотодиоды , используемые в датчике изображения , по своей природе не различают цвета: они могут регистрировать только оттенки серого . Чтобы получить цвет на изображении, они покрыты различными цветными фильтрами: красным , зеленым и синим ( RGB ) в соответствии с шаблоном, обозначенным фильтром Байера , названным в честь его изобретателя. Поскольку каждый фотодиод регистрирует цветовую информацию ровно для одного пикселя изображения, без процессора изображений рядом с каждым красным и синим пикселем был бы зеленый пиксель.

Однако этот процесс довольно сложен и включает в себя ряд различных операций. Его качество во многом зависит от эффективности алгоритмов , применяемых к необработанным данным, поступающим с датчика. Математически обработанные данные становятся записанным фотофайлом.

Демозаика

Как указано выше, процессор изображений оценивает данные цвета и яркости данного пикселя, сравнивает их с данными соседних пикселей, а затем использует алгоритм демозаики для получения соответствующего значения цвета и яркости для пикселя. Процессор изображений также оценивает всю картинку, чтобы угадать правильное распределение контраста . Регулируя значение гаммы (увеличивая или уменьшая диапазон контрастности средних тонов изображения), тонкие тональные градации, такие как на коже человека или синеве неба , становятся намного более реалистичными.

Снижение шума

Шум — это явление, встречающееся в любой электронной схеме . В цифровой фотографии его эффект часто виден как случайные пятна явно неправильного цвета на гладко окрашенной области. Шум увеличивается с температурой и временем экспозиции . При выборе более высоких настроек ISO электронный сигнал в датчике изображения усиливается, что в то же время увеличивает уровень шума, что приводит к снижению отношения сигнал/шум . Процессор изображения пытается отделить шум от информации изображения и удалить его. Это может быть довольно сложной задачей, поскольку изображение может содержать области с мелкой текстурой, которые, если рассматривать их как шум, могут потерять часть своей четкости.

Повышение резкости изображения

Поскольку значения цвета и яркости для каждого пикселя интерполируются, применяется некоторая резкость изображения , чтобы выровнять любую возникшую размытость. Чтобы сохранить впечатление глубины , четкости и мелких деталей, процессор изображения должен резко выделять края и контуры. Поэтому он должен правильно определять края и воспроизводить их плавно и без чрезмерной резкости.

Модели

Пользователи процессоров изображений используют стандартные отраслевые продукты, стандартные продукты для конкретных приложений (ASSP) или даже интегральные схемы для конкретных приложений (ASIC) с торговыми наименованиями: Canon называется DIGIC , Nikon - Expeed , Olympus - TruePic, Panasonic - Venus Engine и Sony - Bionz . Известно, что некоторые из них основаны на процессорах изображений/видео Fujitsu Milbeaut , Texas Instruments OMAP , Panasonic MN103 , Zoran Coach, Altek Sunny или Sanyo .

Процессоры архитектуры ARM с движками обработки мультимедиа NEON SIMD (MPE) часто используются в мобильных телефонах .

Названия торговых марок процессоров

Скорость

С ростом числа пикселей в датчиках изображения скорость процессора изображения становится все более критичной: фотографы не хотят ждать, пока процессор изображения камеры завершит свою работу, прежде чем они смогут продолжить съемку, - они даже не хотят замечать, что внутри камеры происходит какая-то обработка. Поэтому процессоры изображения должны быть оптимизированы для обработки большего количества данных за тот же или даже более короткий промежуток времени.

Программное обеспечение

libcamera — это программная библиотека, которая поддерживает использование процессоров обработки сигналов изображений для захвата изображений.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ
  2. ^ Основы цифровой обработки изображений
  3. ^ "Handheld Products". 11 марта 2006 г. Архивировано из оригинала 11 марта 2006 г. Получено 14 сентября 2019 г.
  4. Внутри цифровой зеркальной фотокамеры Canon Rebel T4i. Архивировано 21 сентября 2012 г. на заводе Wayback Machine Chipworks.
  5. ^ Амадео, Рон (17 октября 2017 г.). «Сюрприз! Pixel 2 скрывает пользовательский чипсет Google для обработки изображений». Ars Technica . Получено 19 октября 2017 г.
  6. ^ "7.8. Драйвер системы ввода Intel Image Processing Unit 6 (IPU6) — Документация ядра Linux". docs.kernel.org . Получено 2024-08-30 .
  7. ^ Решение Fujitsu Microelectronics-Leica для обработки изображений в цифровых зеркальных фотокамерах высокого класса. Архивировано 07.10.2008 на Wayback Machine.
  8. ^ Milbeaut и EXPEED Архивировано 21.05.2016 в Wayback Machine Томом