做Sigmastar平臺WDR調(diào)試也有一段時間了從最初對著文檔里一堆寄存器發(fā)懵到后來能比較快地把鬼影、噪聲、亮度銜接這些問題壓到可接受范圍中間踩了不少坑。寫這篇東西的初衷很直接把自己在Sigmastar平臺上做WDR調(diào)試的完整思路、參數(shù)理解、實測經(jīng)驗整理出來給正在跟WDR死磕的兄弟們一個可以少走彎路的參考。這篇內(nèi)容適合這幾類人手里正好有Sigmastar方案比如SSC3xx系列的IPC、行車記錄儀、門鈴產(chǎn)品在做圖像調(diào)試的工程師剛接手WDR調(diào)試圖紙但還不知道從哪個參數(shù)下手的入門選手以及想系統(tǒng)理解WDR長短幀合并邏輯、想搞明白鬼影到底是怎么產(chǎn)生又怎么消掉的人。我會把參數(shù)作用、調(diào)試順序、工具使用、以及鬼影消除的完整排查鏈路都拆開講。1. 調(diào)試前必須搞清的三件事WDR分幀機(jī)制、工具鏈與參數(shù)邊界1.1 WDR為什么難調(diào)從普通模式到寬動態(tài)的模型差異大部分人第一次開WDR都會被復(fù)雜的參數(shù)和奇怪的現(xiàn)象嚇到核心原因是WDR開啟后圖像處理模型從一個線性/單次曝光的模型變成了多幀融合的模型。普通模式下sensor一幀只做一次曝光ISP直接對這個信號做處理參數(shù)之間的關(guān)系相對簡單曝光時間長了畫面亮、短了畫面暗噪點多就降噪整體上每個參數(shù)的職責(zé)邊界很清晰。但WDR開啟后sensor一幀時間內(nèi)需要連續(xù)輸出兩個不同曝光長度的信號——一個長幀long frame負(fù)責(zé)暗部細(xì)節(jié)一個短幀short frame負(fù)責(zé)亮部細(xì)節(jié)然后ISP內(nèi)部把這兩幀信息合并成一個高動態(tài)范圍的畫面。問題就出在這個“合并”上。你要同時控制兩組曝光參數(shù)還要控制合并曲線、運動檢測、降噪、對比度增強(qiáng)等多個模塊的協(xié)同。任何一個環(huán)節(jié)沒配合好就會出現(xiàn)暗部死黑、亮部過曝、運動物體鬼影、噪點爆炸甚至亮暗交界處出現(xiàn)明顯的“邊界線”。這些現(xiàn)象單獨看都像某個參數(shù)的問題但實際上往往牽一發(fā)而動全身。1.2 Sigmastar平臺的WDR架構(gòu)是怎么工作的Sigmastar的ISP pipeline里WDR模塊一般在RAW域、sensor信號進(jìn)來之后的位置完成合并處理。大致路徑是sensor輸出的長短幀信號先經(jīng)過線性化linearization把sensor的非線性響應(yīng)拉直然后在RAW域做merge合并合并完的信號再進(jìn)入后續(xù)的demosaic去馬賽克、降噪、邊緣增強(qiáng)等模塊。這里要重點理解一個概念Sigmastar的WDR合并本質(zhì)上是按像素分配權(quán)重。每個像素點ISP會根據(jù)它本身的亮度、周邊區(qū)域的運動情況決定長幀信號和短幀信號各占多大比例。暗處像素主要采信長幀信號因為長幀曝光時間長、信噪比高亮處像素主要采信短幀信號因為短幀不容易過曝。兩者的銜接點怎么過渡、運動區(qū)域怎么處理就是調(diào)試的核心工作。換句話說你以為你在調(diào)“畫面亮不亮”其實你是在調(diào)“長幀和短幀的信任比例”。想明白這一點后面看到那些看起來像“對比度”又像“亮度”的參數(shù)就不會太暈。1.3 調(diào)試工具鏈準(zhǔn)備串口終端、mdubus與抓圖手段Sigmastar平臺上調(diào)試WDR我常用的工具主要有三類第一類是串口終端比如通過板子的UART口或telnet進(jìn)入Linux命令行這是最基礎(chǔ)的入口。在命令行里可以查看sensor狀態(tài)、動態(tài)修改ISP參數(shù)、抓圖。Windows下我一般用sscom這類串口調(diào)試助手如果板子支持網(wǎng)絡(luò)也可以直接用telnet/ssh連進(jìn)去方便很多。第二類是Sigmastar平臺自帶的寄存器讀寫工具很多SDK版本里都帶一個類似mdubus的命令行工具可以用來直接讀寫ISP寄存器和sensor寄存器。這個工具的典型用法是# 讀取某個寄存器地址的值 mdubus r 0x2410 # 寫入某個寄存器地址 mdubus w 0x2410 0x1234需要說明的是不同SDK版本、不同芯片型號寄存器地址和命令格式會有差異但“讀地址-改值-看效果”的思路是通用的。這不是讓你去背寄存器地址而是為了在參數(shù)文件沒有覆蓋到某些特殊情況時能快速驗證自己的判斷。第三類是抓圖與圖像分析工具。調(diào)試WDR不能只靠眼睛看屏幕很多問題在屏幕上動起來不明顯但抓成靜態(tài)圖就能看得很清楚。Sigmastar平臺一般有抓raw圖或抓yuv圖的命令抓到圖后用直方圖工具看亮度分布、用放大工具看局部噪聲配合IMX等分析軟件做主觀評估。我自己習(xí)慣每改一輪參數(shù)就抓一張圖留檔方便前后對比。注意開始調(diào)WDR之前強(qiáng)烈建議先確認(rèn)當(dāng)前sensor驅(qū)動出圖正常普通模式下的畫面是合格的。如果普通模式下顏色、曝光、清晰度都有問題WDR開出來只會更糟而且你根本分不清問題出在哪個環(huán)節(jié)。2. 逐項拆解WDR核心參數(shù)曝光、合并、降噪三個維度這一節(jié)我用“參數(shù)組”的方式來拆解。Sigmastar平臺不同SDK版本的參數(shù)名可能不完全一樣但調(diào)節(jié)邏輯高度一致你只要理解了這組參數(shù)在干什么換成自己的SDK里的對應(yīng)項就能上手。2.1 長短幀曝光參數(shù)組先把兩幀的底子打好WDR的曝光參數(shù)控制的是長幀和短幀各自的曝光時間與增益。核心參數(shù)一般包括長幀曝光時間 / 長幀增益決定暗部亮度。長幀曝光時間越長、增益越高暗部越亮但運動模糊和噪點也會加劇。短幀曝光時間 / 短幀增益決定亮部細(xì)節(jié)。短幀曝光越短高光越不容易過曝但整個畫面的亮度貢獻(xiàn)會下降。長短幀曝光比AE Ratio這是最關(guān)鍵的參數(shù)之一定義長幀和短幀之間的曝光倍數(shù)關(guān)系。常見典型值是4倍、8倍、16倍、甚至更高。曝光比的選擇需要看sensor本身的動態(tài)范圍和市場定位。Sensor的動態(tài)范圍本身越高需要的曝光比就越小場景亮度反差越大需要的曝光比越大。我自己的經(jīng)驗是室內(nèi)監(jiān)控場景4到8倍比較常用逆光強(qiáng)烈的門口、窗戶場景可能要拉到16倍以上。曝光比拉太大也有副作用合并難度增加運動區(qū)域的亮度不一致會更明顯鬼影出現(xiàn)的概率也更高。2.2 合并曲線與對比度參數(shù)組決定亮暗過渡的自然度長短幀曝光正確只是第一步真正決定WDR畫面觀感的是合并參數(shù)。這一組參數(shù)的作用是調(diào)整長幀和短幀信號的融合比例與過渡曲線。需要關(guān)注的典型參數(shù)包括合并起始點 / 合并結(jié)束點Knee Point / Merge Start-End畫面亮度到達(dá)什么范圍開始從長幀過渡到短幀什么范圍完全切換到短幀。這個點設(shè)置得太早暗部會顯得灰蒙蒙長幀沒充分利用設(shè)置得太晚中間調(diào)區(qū)域會因為短幀信息過少而出現(xiàn)亮度斷層。合并斜率Merge Slope / Merge Ratio過渡區(qū)間的變化速度。斜率大長幀到短幀切換干脆動態(tài)范圍覆蓋好但容易在過渡區(qū)出現(xiàn)亮度“臺階感”斜率小過渡柔和但可能造成亮部發(fā)灰、對比度不足。局部對比度增強(qiáng)Local Contrast合并后對中低頻對比度進(jìn)行補償?shù)膮?shù)。WDR合并后畫面容易顯得“平”適當(dāng)?shù)木植繉Ρ榷仍鰪?qiáng)可以讓暗部層次更豐富。合并參數(shù)和下一步講到的運動檢測參數(shù)關(guān)系非常大因為合并曲線的過渡區(qū)間正是運動鬼影最容易出現(xiàn)的區(qū)域。2.3 運動檢測與鬼影抑制參數(shù)組WDR調(diào)試的分水嶺這一組參數(shù)是WDR調(diào)試中最講究的部分也是標(biāo)題里“鬼影消除”的關(guān)鍵。運動檢測MD的靈敏度與閾值ISP需要知道哪些區(qū)域有運動才能在這些區(qū)域采用不產(chǎn)生鬼影的合并策略。靈敏度設(shè)得太低運動區(qū)域不被識別鬼影就出來了設(shè)得太高靜止畫面也可能被誤判為運動導(dǎo)致合并策略頻繁切換閃爍加重。運動區(qū)域的合并策略Motion Merge Ratio對于被判定為運動的區(qū)域ISP可以強(qiáng)制減少長幀的權(quán)重避免運動物體在兩個幀里的位置差被同時顯示出來。運動區(qū)域合并比例越低鬼影越輕但運動區(qū)域的動態(tài)范圍會下降噪點也會升高。鬼影抑制強(qiáng)度Ghost Suppression專門用來消除鬼影效果的參數(shù)。強(qiáng)度越高鬼影越淡但是副作用是畫面整體動態(tài)范圍會略微收縮極端情況下運動物體會出現(xiàn)亮度異常。這一組參數(shù)的調(diào)節(jié)邏輯我在第4節(jié)會用一個完整案例展開這里先記住一個原則鬼影不是越少越好而是要在“沒有鬼影”和“動態(tài)范圍覆蓋足夠”之間找一個平衡點。2.4 降噪?yún)?shù)組WDR噪聲為什么總比別人大WDR模式下噪聲問題比普通模式嚴(yán)重原因有兩層一是長幀曝光時間長、增益高暗部噪點本身就大二是合并后為了保留動態(tài)范圍降噪模塊往往不敢用太強(qiáng)的力度否則會把合并出來的層次細(xì)節(jié)給抹掉。降噪?yún)?shù)主要分為空域降噪SNR/CNR和時域降噪TNR?？沼蚪翟胧菃螏瑑?nèi)的處理實時性好但對細(xì)節(jié)損傷大時域降噪利用前后幀的信息降噪效果好、細(xì)節(jié)保留強(qiáng)但運動區(qū)域容易產(chǎn)生拖尾。WDR場景下降噪調(diào)試有個非常容易踩的坑時域降噪強(qiáng)度太高運動物體周圍會出現(xiàn)“拖影”這個拖影和WDR鬼影疊在一起很難分辨是哪來的。我后面會專門講這個聯(lián)動問題。初調(diào)階段建議先把時域降噪放在中等偏弱的位置優(yōu)先保證運動區(qū)域干凈等鬼影問題處理完再看噪點是否超標(biāo)逐步加強(qiáng)。2.5 參數(shù)速查表參數(shù)組典型參數(shù)項核心作用設(shè)置偏大的后果設(shè)置偏小的后果曝光組長幀曝光時間/增益提升暗部亮度運動模糊、暗部噪點暗部死黑曝光組短幀曝光時間/增益保留高光細(xì)節(jié)高光過曝畫面整體偏暗曝光組長短幀曝光比擴(kuò)展動態(tài)范圍鬼影概率增加、合并困難動態(tài)范圍不足合并組合并起始/結(jié)束點控制亮暗過渡區(qū)間中間調(diào)亮度斷層暗部發(fā)灰合并組合并斜率控制過渡速度亮度臺階感對比度不足合并組局部對比度增強(qiáng)補償畫面層次噪點放大畫面平、缺乏立體感運動組運動檢測靈敏度識別運動區(qū)域誤判、畫面閃爍鬼影殘留運動組運動區(qū)域合并比例決定運動區(qū)域的融合方式鬼影嚴(yán)重運動區(qū)域動態(tài)范圍收縮運動組鬼影抑制強(qiáng)度消除鬼影動態(tài)范圍收縮、運動區(qū)亮度異常鬼影明顯降噪組空域降噪強(qiáng)度單幀降噪細(xì)節(jié)丟失噪點明顯降噪組時域降噪強(qiáng)度多幀降噪運動拖尾整體噪聲偏高這張表不是讓你背而是提醒你每組參數(shù)調(diào)整后要同時關(guān)注相鄰參數(shù)的變化因為WDR是一套聯(lián)動系統(tǒng)不存在“只調(diào)一個數(shù)就萬事大吉”的情況。3. 一套可以直接上手的調(diào)試流程從基礎(chǔ)出圖到合并調(diào)優(yōu)這一節(jié)我按自己實際執(zhí)行的順序給出一套可復(fù)現(xiàn)的調(diào)試流程。這套流程特別適合第一次接觸Sigmastar WDR的工程師也可以作為老手重新梳理調(diào)試節(jié)奏時的參考。3.1 第一步把基礎(chǔ)出圖調(diào)到合格線開始調(diào)WDR之前先把sensor切到普通模式WDR關(guān)閉確認(rèn)當(dāng)前畫面亮度、顏色、清晰度在合格范圍內(nèi)。這一步很多人會跳過覺得浪費時間但我的經(jīng)驗是基礎(chǔ)出圖決定了WDR調(diào)試的上限。如果普通模式下畫面偏色明顯先檢查白平衡如果整體清晰度不行先檢查鏡頭焦面和sensor的AE目標(biāo)值設(shè)置如果邊緣噪點嚴(yán)重先做好基礎(chǔ)降噪和增益分配。把這些基礎(chǔ)問題解決后再打開WDR你會發(fā)現(xiàn)調(diào)試難度下降很多。3.2 第二步確定一個合理的曝光比打開WDR功能后先不要動任何合并參數(shù)先把曝光比AE Ratio設(shè)到一個比較保守的中間值比如8倍。同時確認(rèn)AE模塊正常工作暗場景長幀拉長、亮場景短幀減少長短幀曝光都跟著場景亮度走。判斷曝光比是否合適可以看這兩個指標(biāo)在逆光場景下同時觀察暗部細(xì)節(jié)和亮部細(xì)節(jié)是否都能辨認(rèn)。如果暗部已經(jīng)很亮但亮部仍然過曝說明曝光比對當(dāng)前場景來說偏小加大曝光比。如果暗部還是比較黑但亮部已經(jīng)壓下來了再多加曝光比會導(dǎo)致中間調(diào)變差說明當(dāng)前sensor動態(tài)范圍結(jié)合這個場景8到12倍是一個合理區(qū)間。這個階段我不建議把曝光比一步拉到32倍以上去“顯得動態(tài)范圍強(qiáng)”。曝光比越大后面的合并和鬼影處理難度都成倍增加如果你的sensor底子一般高曝光比帶來的收益會被噪聲和鬼影抵消掉。3.3 第三步合并參數(shù)先粗調(diào)再細(xì)調(diào)曝光比確定后開始調(diào)合并參數(shù)。此時做兩件事先把合并起始點/結(jié)束點放在中間位置確認(rèn)整個畫面沒有明顯的亮度斷裂然后調(diào)整合并斜率讓亮暗過渡區(qū)域盡量自然。粗調(diào)階段不需要死磕數(shù)值只需要保證畫面沒有“明顯異?！绷炼仁欠裨诹涟颠^渡區(qū)出現(xiàn)斷層出現(xiàn)斷層就把合并過渡區(qū)間拉得寬一些。整個畫面的對比度是否偏平偏平可以適度加一點局部對比度增強(qiáng)。亮部是否發(fā)灰發(fā)白如果是把合并結(jié)束點往前挪讓短幀信息更早介入。粗調(diào)完成后進(jìn)入細(xì)調(diào)階段。我會用一組固定場景比如室內(nèi)開一盞燈、窗外有天空的逆光場景反復(fù)微調(diào)合并起點和斜率觀察過渡區(qū)的自然度。這個階段需要耐心一次只動一個參數(shù)改完抓圖對比。3.4 第四步配套降噪與整體評估合并完成后加上降噪?yún)?shù)調(diào)整。先看暗部噪點情況如果長幀增益偏高導(dǎo)致噪點明顯先把空域降噪適度加強(qiáng)如果畫面運動區(qū)域出現(xiàn)拖影檢查時域降噪強(qiáng)度。完成這輪參數(shù)調(diào)整后必須做一次完整的整體評估維度包括逆光下暗部細(xì)節(jié)是否可辨認(rèn)亮部是否自然順光下畫面是否正常有沒有因為WDR開啟導(dǎo)致對比度下降室內(nèi)燈光下有沒有頻閃flicker現(xiàn)象運動物體從亮區(qū)進(jìn)入暗區(qū)時有沒有亮度突變或鬼影我在評估環(huán)節(jié)一定會同時抓幾張圖留檔并記錄當(dāng)時的參數(shù)快照。這個習(xí)慣幫我省了很多后面回歸問題的排查時間。4. 鬼影消除的完整排查鏈路從現(xiàn)象復(fù)現(xiàn)到參數(shù)收斂鬼影是WDR調(diào)試?yán)镒钭屓祟^疼的問題也是本文的重點章節(jié)。我拿一個實際調(diào)試過的場景來完整拆解排查過程。4.1 一個典型的“逆光辦公室”場景前陣子調(diào)一個室內(nèi)監(jiān)控產(chǎn)品安裝位置對著大門門外是陽光強(qiáng)烈的走廊。場景特點非常典型室內(nèi)暗、室外亮反差大而且門口不時有人進(jìn)出。開WDR之前室內(nèi)人臉完全看不清門外一片白開到16倍曝光比后室內(nèi)人臉能看清了但出現(xiàn)了一個新問題人從門口走進(jìn)來的時候人臉和身體邊緣有一圈半透明的“影子”跟著人一起移動停下來后影子就消失了。這個現(xiàn)象就是標(biāo)準(zhǔn)的WDR運動鬼影。4.2 先定位問題來源再動參數(shù)鬼影出現(xiàn)后我習(xí)慣先做個快速定位人停下來時鬼影消失說明靜止場景下的合并是正確的問題只在運動區(qū)域。那么可能的原因集中在三個地方運動檢測MD沒有識別出運動區(qū)域?qū)е逻@些區(qū)域仍然按靜止區(qū)域的方式做長幀和短幀的全強(qiáng)度合并運動檢測識別出來了但運動區(qū)域合并策略里長幀權(quán)重仍然太高鬼影抑制強(qiáng)度不夠合并算法對運動物體的邊緣處理不夠狠。排查時我先把運動檢測靈敏度調(diào)高一檔看鬼影有沒有變化。實測發(fā)現(xiàn)鬼影減輕了一點但畫面邊緣出現(xiàn)輕微的亮度閃爍說明運動檢測開始出現(xiàn)誤判。這個結(jié)果說明MD沒有完全失效但靈敏度已經(jīng)接近上限了不能靠再加靈敏度來解決問題。接著我轉(zhuǎn)向運動區(qū)域的合并比例參數(shù)把這個比例從默認(rèn)值往下調(diào)鬼影明顯變淡。繼續(xù)往下調(diào)鬼影基本消失但新的問題出現(xiàn)了運動物體尤其是人的深色衣服的亮度和靜止時不一致整體偏灰動態(tài)范圍變差了。此時我確認(rèn)了問題根源運動區(qū)域的合并權(quán)重確實太高需要降低但降低之后運動區(qū)域的動態(tài)范圍又不足以保持視覺一致性必須配合鬼影抑制強(qiáng)度和局部對比度補償來做平衡。4.3 鬼影相關(guān)參數(shù)的調(diào)整順序基于上面的定位我按這個順序收斂參數(shù)第一步降低運動區(qū)域合并比例先將運動區(qū)域的合并比例調(diào)到比默認(rèn)值低約20%看鬼影變化。目標(biāo)是把“明顯鬼影”壓成“低強(qiáng)度邊緣重影”。第二步提升鬼影抑制強(qiáng)度一到兩檔這一步處理掉剩余的重影但要注意觀察運動物體的亮度和色彩是否異常。第三步適度增加運動區(qū)域的局部對比度補償補償因為合并比例下降導(dǎo)致的動態(tài)范圍收縮讓人物邊緣看起來更自然。第四步回到運動檢測靈敏度微調(diào)回誤判臨界點以下因為前幾步已經(jīng)大幅減輕了鬼影靈敏度可以稍微降回原來或略高的位置減少誤判閃爍風(fēng)險。四步走完我在這臺機(jī)器上得到了一個可以接受的效果人走動時基本看不到鬼影停下來后畫面亮部細(xì)節(jié)也沒有明顯損失。4.4 驗證與反復(fù)一個參數(shù)組合至少測三天參數(shù)收斂后不能馬上收工。我會在三種時段連續(xù)驗證白天強(qiáng)逆光、傍晚過渡光、以及夜間弱光。每個時段重點看兩個指標(biāo)運動物體在亮暗交界區(qū)域是否有鬼影殘留以及畫面是否因為降噪和合并參數(shù)的聯(lián)動出現(xiàn)閃爍。這輪驗證中我發(fā)現(xiàn)一個有意思的現(xiàn)象傍晚光線變暗時AE為了保持目標(biāo)亮度長幀曝光時間不斷拉長同樣的WDR參數(shù)組合下鬼影會比白天更明顯。原因很簡單——長幀曝光時間越長運動物體的“位置偏移”越大合并時產(chǎn)生的鬼影間隔就越大。處理方式是給AE加一個長幀最大曝光時間限制同時適度提高運動區(qū)域合并策略在低照度下的干預(yù)力度。提醒如果你在白天調(diào)好的參數(shù)傍晚或夜間出現(xiàn)復(fù)發(fā)性的鬼影不要急著改合并和鬼影抑制參數(shù)先檢查AE在低照度下是不是把長幀曝光拉得過高了。限制最大曝光往往比調(diào)一堆合并參數(shù)更有效。5. 調(diào)試中實測出來的那些坑參數(shù)聯(lián)動與場景回歸最后一節(jié)聊聊我在Sigmastar WDR調(diào)試中遇到的、最有代表性的幾個坑每一個都是真實踩過、花了時間排查的。5.1 曝光、AWB和WDR的聯(lián)動效應(yīng)WDR開啟后整個AE策略會發(fā)生變化AWB自動白平衡也會受到連帶影響。我遇到過的典型問題是逆光場景下打開WDR后畫面顏色出現(xiàn)輕微偏紫或偏青。原因是長短幀合并后不同亮度區(qū)域的色彩比例發(fā)生了變化——暗部主要由長幀貢獻(xiàn)、亮部主要由短幀貢獻(xiàn)而長短幀的色偏并不完全一致尤其在高增益下合并后就會在亮暗過渡區(qū)出現(xiàn)色偏。處理方法不是去硬調(diào)AWB而是把長短幀增益的差距控制在合理范圍內(nèi)避免長幀增益過高導(dǎo)致色彩偏差過大。如果色偏仍然明顯再配合AWB的局部顏色校正功能來做補償。5.2 噪聲與鬼影的蹺蹺板效應(yīng)這是WDR調(diào)試?yán)镒钭屓思m結(jié)的沖突之一。鬼影抑制強(qiáng)度提高、運動區(qū)域合并比例降低后運動區(qū)域的動態(tài)范圍會收縮暗部噪點會變得更加明顯反過來如果把降噪強(qiáng)度加大去壓噪點很容易產(chǎn)生運動拖尾拖尾和鬼影摻在一起看起來比單純的鬼影還糟。我的處理策略是優(yōu)先保證運動區(qū)域沒有鬼影和拖尾噪點留給降噪模塊去處理但時域降噪必須設(shè)置在運動檢測可信的范圍內(nèi)。寧可讓噪點稍微明顯一點也不要讓時域降噪把運動區(qū)域搞糊。畢竟鬼影和拖尾是“一眼假”的視覺瑕疵而噪點在某些場景下還可以解釋為低照度的正常表現(xiàn)。5.3 多機(jī)一致性模組差異對參數(shù)的影響同一個tuning參數(shù)文件放到不同批次的產(chǎn)品上效果可能差很多。最常見的原因是模組sensor鏡頭之間的個體差異鏡頭光圈、sensor增益特性、IR-CUT的透過率都有細(xì)微差別這些差異會在WDR合成時被放大。處理多機(jī)一致性問題除了做好模組來料的一致性管控外調(diào)試時最好把WDR相關(guān)參數(shù)留出一定的裕量不要頂在臨界值上。比如鬼影抑制強(qiáng)度如果調(diào)到剛好能壓住某一臺樣機(jī)上的鬼影那其他機(jī)器上很可能壓不住留一點余量再用運動檢測和合并比例來平衡整批產(chǎn)品的穩(wěn)定性會更好。5.4 場景回歸比什么都重要最后想說一個所有調(diào)試工程師都知道、但趕工期時最容易省略的步驟在真實場景下做長時間、多時段的回歸測試。實驗室里用動態(tài)測試圖來回滑動的亮塊、旋轉(zhuǎn)的黑白條紋輪能快速復(fù)現(xiàn)鬼影問題但真實場景遠(yuǎn)比測試圖復(fù)雜人有進(jìn)出、有走動車輛在亮暗之間穿行樹葉在風(fēng)中晃動窗簾在飄。你在實驗室里調(diào)好的一套參數(shù)到真實場景里可能一天之內(nèi)就會暴露問題。我現(xiàn)在養(yǎng)成的習(xí)慣是WDR參數(shù)收斂后至少安排三天的真實場景驗證每天分早、中、晚、夜間四個時段各測一遍。遇到問題就記錄現(xiàn)場畫面和參數(shù)快照再回到實驗室復(fù)現(xiàn)、定位、調(diào)整。這么做雖然慢但調(diào)試出的效果是經(jīng)得起量產(chǎn)考驗的?；氐絎DR調(diào)試這件事本身它確實沒有一個“調(diào)一次就通吃所有場景”的萬能公式因為每個產(chǎn)品面對的物理場景、每顆sensor的動態(tài)范圍底子、每塊Sigmastar芯片的ISP版本都不一樣。但調(diào)試邏輯是相通的先理解分幀和合并的機(jī)制再按曝光、合并、運動、降噪的順序逐步收斂遇到鬼影就沿著運動檢測、合并權(quán)重、曝光上限這條路一根根排查。按這個思路走至少不會在參數(shù)堆里打轉(zhuǎn)。