RkAiq（Rk Auto Image Quality）模块讲解

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RkAiq模块是一个用于图像质量优化和处理的库，通常用于图像信号处理（ISP）框架中，特别是在摄像头应用中。RkAiq代表”Rockchip AI Image Quality”，它由Rockchip开发，旨在利用人工智能和先进的算法来提升图像质量。

概述

ISP30 包含了一系列的图像处理算法模块，主要包括：暗电流矫正、坏点矫正、3A、HDR、镜头阴影矫

正、镜头畸变矫正、3DLUT、去噪（包括RAW域去噪，多帧降噪，颜色去噪等）、锐化等。

ISP30包括硬件算法实现及软件逻辑控制部分，RkAiq即为软件逻辑控制部分的实现。

RkAiq软件模块主要实现的功能为：从ISP驱动获取图像统计，结合IQ Tuning参数，使用一系列算法计

算出新的ISP、Sensor等硬件参数，不断迭代该过程，最终达到最优的图像效果。

功能描述

ISP30总体软硬件框图如图1-1所示。Sensor输出数据流给ISP HW，ISP HW再输出经过一系列图像处理

算法后的图像。RkAiq不断从ISP HW获取统计数据，并经过3A等算法生成新的参数反馈给各硬件模块。

Tuning tool可在线实时调试参数，调试好后可保存生成新的iq参数文件。

RkAiq架构

ISP30 RkAiq软件设计思路如图1-2所示。主要分成以下四个部分：

1. RkAiq lib 动态库。该库包含了主要的逻辑部分，负责从驱动获取统计，并传送给各个 算法库。

2. Integrated algo libs。Rk提供的静态算法库，已默认注册到RkAiq lib动态库。

3. customer 3A libs。客户可根据算法库接口定义实现自己的3A算法库，或者其他算法库。将自定义

算法库注册给RkAiq lib动态库后，可根据提供的接口选择跑自定义库还是跑Rk库。

4. IQ fie。iq tuning结果文件，保存的是算法相关参数以及CIS等一些系统静态参数

软件架构

ISP30 软件框图如图1-3所示。主要分成以下三层：

1. kernel layer。该层包含所有Camera系统的硬件驱动，主要有ISP驱动、sensor驱动、vcm驱动、

flashlight驱动、IrCutter驱动等等。驱动都基于V4L2及Media框架实现。

2. framework layer。该层为RkAiq lib的集成层，Rkaiq lib有两种集成方式：

IspServer 方式

该方式Rkaiq lib跑在 IspServer独立进程，客户端通过dbus与之通信。此外，该方方式可为v4l-ctl等

现有第三方应用，在不修改源码的情况下，提供具有ISP调试效果的图像。

直接集成方式

RkAiq lib可直接集成进应用。

3. user layer。用户应用层。

软件流程

图1-4 流程图

RkAiq接口调用流程如图1-4所示。图中虚线框部分为可选部分，蓝色字体部分为应用需要配合RkAiq流

程所作的配置。

configure media pipeline。可选项，配置ISP30 pipeline，如sensor输出分辨率等等，驱动已有

默认配置。

rk_aiq_uapi2_sysctl_init。初始化RkAiq，包括IQ tuning参数及各算法库初始化。

other Aiq or algo params uapis。可选项，可通过各算法提供的API接口配置需要的参数，以及注

册第三方算法库等等。

rk_aiq_uapi2_sysctl_prepare。准备各算法库及各硬件模块的初始化参数，并设置到驱动。

video capture start。该流程为应用端ISP数据流的开启，该流程需要在

rk_aiq_uapi2_sysctl_prepare后调用。

rk_aiq_uapi2_sysctl_start。启动RkAiq内部流程，该接口调用成功后，sensor开始输出数据，ISP

开始处理数据，并输出处理后的图像。

Rkaiq running。RkAiq不断从ISP驱动获取统计数据，调用3A等算法计算新参数，并应用新参数到

驱动。

PC Online Tuning Tool。PC端可通过Tuning Tool在线调整参数。

video capture stop。停止RkAiq流程前需要先停止数据流部分。

rk_aiq_uapi2_sysctl_stop。停止 RkAiq running 流程。可调整参数后再启动或者直接再启动。

rk_aiq_uapi2_sysctl_deinit。反初始化RkAiq。