照相机中白平衡的算法模拟实现

照相机首要技术点为3A算法。

   
很多时候,我们需要对取出的SNV举办诠释,这么些时候可能会在R上举行阐明,平时注释文件都饱含Chr(染色体)、Start(先导位点)、End(结束位点)、Description(描述),而我辈的SNV文件一般是兼备Position(地点),因而我们得以先稳住Chr,再用Postion去稳定到Start和End之间,找到相呼应的Description。为了加飞速度,可以行使二分查找法。

而3A算法重要指的是自动对焦(AF)、自动曝光(AE)及机动白平衡(AWB)。
自行白平衡:依照光源条件调整图片颜色的保真程度。

 1 for (value in dt$value){
 2 #df:data.frame, V1 and V2 should be Start and End   value: Postition  used to find region  return:df row number where position locates  ,if no region return -1
 3     low=1
 4     high=nrow(df)
 5     mid=high %/% 2
 6     if (df[low,1] <= value & value <= df[low,2]) low
 7     else if (df[high,1] <= value & value <= df[high,2]) high
 8     else{
 9     while (value > df[mid,2] || value < df[mid,1]){
10       if (value > df[mid,2]){
11         low = mid+1
12       } else if (value < df[mid,1]) {
13         high = mid - 1
14       } 
15       if(high<low){
16          mid=-1;break
17       }
18       mid=(low+high)%/%2
19     }
20       mid
21 }
22 }

网上平日有像样招聘如下的选聘信息: 

在R中利用for循环成效低,因而也可以用data.table包的foverlap函数,革新代码如下,对bed文件举行阐明,倘诺要对snv举行诠释,只需要将snv改成对应的start和end相等的bed文件即可。

 ———————————————- ———————————————-

 1 #!/bin/Rscript
 2 
 3 library(data.table)
 4 
 5 arg <- commandArgs(T)
 6 if (length(arg) != 3) {
 7     message("[usage]: BedAnnoGene.R bedfile gtffile outputfile")
 8     message("    bedfile format: chr start end information(Arbitrary but can not be lacked)")
 9     message("    GTFfile: gtf file downloaded from GENCODE")
10     message("    outputfile: file to be writen out")
11     message("    needed package: data.table 1.10.4")
12     stop("Please check your arguments!")
13 }
14     
15 bedfile <- arg[1]
16 annofile <- arg[2]
17 outfile <- arg[3]
18 
19 #read file 
20 anno <- fread(annofile,sep="\t",header=F)
21 bed <- fread(bedfile,sep="\t",header=F)
22 setnames(anno,c("V1","V2","V3","V4","V5","V9"),c("Chr","Gene","Type","Start","End","Info"))
23 anno <- anno[Type=="gene",.(Chr,Start,End,Gene=sapply(strsplit(tstrsplit(Info,";")[3][[1]],"\""),function(x)x[2]))]
24 setkey(anno,Chr,Start,End)
25 setkey(bed,V1,V2,V3)
26 
27 #find overlaps by Chr
28 lst <- list()
29 for (ChrI in intersect(unique(bed$V1),unique(anno$Chr))){
30   anno_reg <- anno[Chr == ChrI,.(Start,End)]
31   bed_reg <- bed[V1 == ChrI,.(V2,V3)]
32   setkey(anno_reg,Start,End)
33   setkey(bed_reg,V2,V3)
34   overl <- foverlaps(bed_reg,anno_reg,which=TRUE,nomatch = 0)
35   if (nrow(overl) > 0){
36     lst[[ChrI]] <- data.table(Chr=ChrI,bed[V1 == ChrI,][overl[["xid"]],.(V2,V3,V4)],anno[Chr == ChrI][overl[["yid"]],.(Gene)])
37   }
38 }
39 merge_dt <- rbindlist(lst)
40 setnames(merge_dt,c("V2","V3","V4"),c("Start","End","Name"))
41 
42 #if one region has more than one gene
43 torm <- list()
44 for (i in 1:(nrow(merge_dt)-1)){if(merge_dt[i,"Name"]==merge_dt[i+1,"Name"]){set(merge_dt,i+1L,ncol(merge_dt),paste(merge_dt[i,"Gene"],merge_dt[i+1,"Gene"],sep=";"));torm <- c(torm,list(i))}}
45 torm <- unlist(torm)
46 merge_dt <- merge_dt[-torm,]
47 
48 fwrite(merge_dt,file=outfile)

Camera/ISP 算法工程师
素描机3A算法软件工程师 

利用协理可以在自身github看到   https://github.com/yiliu4234/BedAnnoGene

此地随机摘录部分有血有肉要求。

 

供职要求:
1、本科以上学历,天文,物理,机电、工业自动化,电子相关专业,大学生学历优先考虑;
2、本科毕业3年以上,学士毕业1年以上的相干行业相关工作经验要求;
3、熟悉精通C/C++或者FPGA 开发语言,数据结构,MATLAB,信号和系统;
4、通晓数字色度学,数字图像处理,数字印象处理的基本知识;
5、熟习摄影机成像原理;
6、通晓3A(AF,AE,AWB)算法之一;
7、对于自动化控制,数字信号采样,滤波,负反馈,PID算法有实在经验;
8、理解从画面到SENSOR,电机,ISP,编码器,采集,突显通道一些列变化。

任职要求:

  1. 了解camera的3A(AE,AWB,AF)算法原理和统筹思路,
    有3A算法的计划性经验为佳
  2. 有着丰硕ISP(图象处理器) 开发经历,熟习MTK,QUALCOMM,
    OV等便携式终端上运用的ISP开发环境。有上述条件下开发经历为佳。
  3. 了然数字图像处理原理和基础知识。
  4. 熟谙C/C++语言,有开发经历为佳
  5. 有手机/便携式相机3A算法实现/应用经验
  6. 了解CMOS sensor的劳作原理

 ———————————————- ———————————————-

而这类职位一般都是高薪待遇。 

下一场问题来了,市面上3A算法相关资料都分外不可多得,就连相关书籍都很少提及算法细节,而她们基本上都会要求精晓3A算法至少之一。

而至于白平衡算法,相比科学的资料是这份:

据悉灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的规律、实现及效果

事先反复与博主laviewpbt琢磨相关的文化,获益匪浅。

而据我所知,绝大多数的相机采纳的功底算法便是灰度世界算法,然后在这算法的底子上再改进。

贴一下《遵照灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的法则、实现及效益》灰度世界法的大约内容。

 ———————————————- ———————————————-

灰度世界算法(格雷 World)

  是以灰度世界倘诺为根基的,该假诺认为对于一幅颇具大量色彩变化的图像,
R、 G、 B 三个轻重的平均值趋于同一个灰度K。一般有二种情势来规定该灰度。

(1)直接给定为固定值, 取其各通道最大值的一半,即取为127或128;

(2)令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver分别表示红、 绿、
蓝六个通道的平均值。

算法的第二步是个别总计各通道的增益:

Kr=K/Raver;

Kg=K/Gaver;

Kb=K/Baver;

算法第三步为基于Von Kries
对角模型,对于图像中的每个像素R、G、B,总结其结果值:

Rnew = R * Kr;

Gnew = G * Kg;

Bnew = B * Kb;

对于上式,总结中或许会存在溢出(>255,不会出现小于0的)现象,处理形式有二种。

a、 直接将像素设置为255,这恐怕会招致图像全部偏白。

b、
总结有所Rnew、Gnew、Bnew的最大值,然后拔取该最大值将将统计后数据重复线性映射到[0,255]内。实践评释这种办法将会使图像全体偏暗,指出使用第一种方案。

 ———————————————- ———————————————-

算法的光景思路就是评估一张图纸RGB四个通道的中最能发表该通道富含音讯的值,然后以该值为基准重新调整像素。

如此就会存在评估不够标准的题材,导致各通道像素音信差别过大,形成噪点以及偏色等情景。

因为虽然利用取最大值的方案就会促成在特定情景强烈不平衡,例如该通道大多数的值落在小小值周围,而却存在一个遥远处的最大值,那么就会招致像素音讯差异过大,就很不佳了。

所以在其次种思路上展开进一步改正相比妥善,因为可用的新闻相比较多,不便于出问题。

其次种思路,最简便的另一种立异就是利用灰度法。

均值法: K = (Raver+Gaver+Baver)/3 

咱俩了然常用的视频采访编码是YUV。

YUV相关见百度百科:YUV

其中的Y为:

Y =0.299*R + 0.587*G+0.114*B

故灰度法相应可对应为:

K=0.299*Raver + 0.587*Gaver+0.114*Baver

通过实测,这样的处理后效果还不易。

贴上相比较图:

图片 1

原图

图片 2

均值法

图片 3

灰度法

单从眼睛上去分辨两张图片,的确很难分出优劣。

只是我也只是大概点一下那么些思路而已,有所积累的人,看到这,应该可以疏散出更多的想法。

接下去自己要说的是切实可行相机中的钨丝灯等手动白平衡是怎么着贯彻的。

一句话来说的说就是色温调节。

那么依照灰度世界这些白平衡算法可以怎么落实这种调节呢?!

此间贴出简单实现的C代码:

switch (preset)
    {
    case AUTO: 
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case CLOUDY: 
        Raver = (SumR *1.953125 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0390625 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case DAYLIGHT: 
        Raver = (SumR *1.2734375 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case INCANDESCENCE: 
        Raver = (SumR *1.2890625 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case FLUORESCENT: 
        Raver = (SumR *1.1875 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.3125 / numberOfPixels);
        break; 
    case TUNGSTEN:
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0078125 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.28125 / numberOfPixels);
        break;
    default:
        break;
    } 

  

enum WB_PRESET{
    //自动白平衡
    AUTO,
    //阴天 7500k
    CLOUDY,
    //日光 6500k 
    DAYLIGHT,
    //白热光 5000k 
    INCANDESCENCE,
    //日光灯 4400k
    FLUORESCENT,
    //钨丝灯 2800k 
    TUNGSTEN,
};

 

图片 4

阴天

图片 5

日光

图片 6

白热光

图片 7

日光灯

图片 8

钨丝灯

这里只是起到一个演示效率,具体的参数,可按其实需要酌情举行改动。

本文只是抛砖引玉一下,若有另外相关题材依然需要也得以邮件联系自身研商。

 邮箱地址是:

gaozhihan@vip.qq.com

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

网站地图xml地图