FPGA+ARM实现AWB的全流程

一、FPGA实现AWB的方式

1.fpga实时统计灰点区域内的R/G/B分量求和

2.fpga实时统计灰点区域内的像素计数

3.awb_process()函数做白平衡校准的增益计算，以及做置信度的判断和限幅处理

4.将R/G/B颜色增益寄存器写入到逻辑AWB算法IP

二、AWB核心原理

灰度世界法+灰点椭圆/矩形区域法

1.计算每个像素的色度比rg = R/G,bg=B/G

2.硬件只统计落入"灰色区域"（AWB 窗口）内的像素：以参考灰点 (center_rg, center_bg) 为中心、rg_radius/bg_radius 为半宽的区域（配合 h_rg/l_rg/h_bg/l_bg 上下界、ymin/ymax 亮度范围过滤）；

3.累加区域内的 ΣR、ΣG、ΣB 和像素计数 ΣN；

4.cpu计算

--若 ΣN 占总像素比例不足 awb_pcnt_（置信度不足），保持旧增益；

--否则计算 rcoe = ΣG/ΣR（即 1/(ΣR/ΣG)），bcoe = ΣG/ΣB，gcoe = 1；

--用 awb_ycoe_ 做亮度补偿（保持统计亮度不变），并限幅到 0.8, 1.2 附近；

--写回增益寄存器

--awb_init_radius 的作用即根据 h/l 上下界初始化灰点中心和半径。

三、关键代码

1.结构体成员

/* ---- AWB 运行时数据 ---- */

float awb_center_rg_; // 灰点中心 rg = (h_rg + l_rg) / 2

float awb_center_bg_; // 灰点中心 bg = (h_bg + l_bg) / 2

float awb_rcoe_; // 当前 R 增益

float awb_gcoe_; // 当前 G 增益

float awb_bcoe_; // 当前 B 增益

u32 total_pix_cnt_; // 全帧像素数 = rows * cols

2.灰点区域初始化

/* 由 h/l 上下限推算灰点中心与椭圆半径

* center = (high + low) / 2

* radius = (high - low) / 2 （并限制最大半径，防止区域过大失去灰点意义）

*/

static void awb_init_radius(AWB* ths)

{

float h_rg = ths->param_.awb_h_rg_.get_value(&ths->param_.awb_h_rg_);

float l_rg = ths->param_.awb_l_rg_.get_value(&ths->param_.awb_l_rg_);

float h_bg = ths->param_.awb_h_bg_.get_value(&ths->param_.awb_h_bg_);

float l_bg = ths->param_.awb_l_bg_.get_value(&ths->param_.awb_l_bg_);

ths->awb_center_rg_ = 0.5f * (h_rg + l_rg);

ths->awb_center_bg_ = 0.5f * (h_bg + l_bg);

float r1 = h_rg / (ths->awb_center_rg_ + 0.01f) - 1.0f; // 0.01 防除0

float r2 = h_bg / (ths->awb_center_bg_ + 0.01f) - 1.0f;

if (r1 > 0.3f) r1 = 0.3f; /* rg_radius 上限 */

if (r2 > 0.3f) r2 = 0.3f; /* bg_radius 上限 */

ths->param_.awb_rg_radius_.set_value(&ths->param_.awb_rg_radius_, r1);

ths->param_.awb_bg_radius_.set_value(&ths->param_.awb_bg_radius_, r2);

/* 同步到 FPGA 寄存器（低16位/高16位拆分，Q格式） */

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_CENTER_RG, ths->awb_center_rg_);

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_CENTER_BG, ths->awb_center_bg_);

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_RG_RADIUS, r1);

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_BG_RADIUS, r2);

}

3.awb_process核心处理步骤

static void awb_process(AWB* ths)

{

XhlsIsp3AParam* p = &ths->param_;

/* 0. 手动模式：仅透传手动增益，不做统计闭环 */

if (p->awb_auto_.get_value(p->awb_auto_) == 0) {

ths->awb_rcoe_ = p->awb_rcoe_.get_value(p->awb_rcoe_);

ths->awb_gcoe_ = p->awb_gcoe_.get_value(p->awb_gcoe_);

ths->awb_bcoe_ = p->awb_bcoe_.get_value(p->awb_bcoe_);

awb_write_gain(ths);

return;

}

u32 r_sum = ths->base_.regs_.get_value(&ths->base_.regs_, AWB_STAT_R_SUM);

u32 g_sum = ths->base_.regs_.get_value(&ths->base_.regs_, AWB_STAT_G_SUM);

u32 b_sum = ths->base_.regs_.get_value(&ths->base_.regs_, AWB_STAT_B_SUM);

u32 n_cnt = ths->base_.regs_.get_value(&ths->base_.regs_, AWB_STAT_PIX_CNT);

float pcnt = p->awb_pcnt_.get_value(p->awb_pcnt_);

if (n_cnt < (u32)(ths->total_pix_cnt_ * pcnt) || n_cnt == 0) {

return; /* 样本不足，保持上一帧增益 */

}

if (g_sum == 0) return; /* 防除0 */

float rg_aver = (float)r_sum / (float)g_sum; /* ΣR / ΣG */

float bg_aver = (float)b_sum / (float)g_sum; /* ΣB / ΣG */

float rcoe = 1.0f / (rg_aver + 0.01f);

float gcoe = 1.0f;

float bcoe = 1.0f / (bg_aver + 0.01f);

float ycoe = p->awb_ycoe_.get_value(p->awb_ycoe_);

rcoe = rcoe * (1.0f - ycoe) + ycoe * gcoe;

bcoe = bcoe * (1.0f - ycoe) + ycoe * gcoe;

rcoe = STD_MAX(0.8f, STD_MIN(1.2f, rcoe));

bcoe = STD_MAX(0.8f, STD_MIN(1.2f, bcoe));

ths->awb_rcoe_ = rcoe;

ths->awb_gcoe_ = gcoe;

ths->awb_bcoe_ = bcoe;

awb_write_gain(ths);

}

static void awb_write_gain(AWB* ths)

{

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_R_COE, ths->awb_rcoe_);

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_G_COE, ths->awb_gcoe_);

ths->base_.regs_.set_value_float(&ths->base_.regs_, AWB_REG_B_COE, ths->awb_bcoe_);

}

四、参数说明

1.参数协同逻辑

┌─ ymin/ymax：亮度窗口过滤

像素筛选 ─────┤

└─ (rg∈l_rg, h_rg) 且 (bg∈l_bg, h_bg)，且在半径 rg_radius/bg_radius 内

↓

统计：ΣR、ΣG、ΣB、ΣN ──→ pcnt 置信度门槛（不足则冻结增益）

↓

增益：rcoe=ΣG/ΣR, bcoe=ΣG/ΣB ──→ ycoe 亮度补偿 ──→ 0.8,1.2 限幅 ──→ 写回寄存器

--偏色严重难收敛 → 放大 rg_radius/bg_radius、降低 awb_pcnt_；

--画面易被彩色物体带偏 → 缩小半径、提高 pcnt、收紧 h/l_rg、h/l_bg；

--白平衡切换时画面闪烁 → 提高 ycoe（亮度补偿）或软件上对增益做斜坡过渡；

--暗场/逆光场景偏色 → 调整 ymin_/ymax_ 把无效像素排除出统计。

2.参数说明

参数

awb_mode：AWB 模块使能，其中0=关闭（透传），1=使能写入 CTRL bit0；菜单可切换

awb_auto：自动/手动模式，其中1=自动闭环（统计→计算增益→写回）；0=手动，直接使用下面的 r/g/b 系数

awb_rcoe：R 通道增益，手动模式或自动模式下写回的当前 R 增益，典型 0.5~2.0

awb_gcoe：G 通道增益，灰世界法中固定为 1.0（G 作为归一化基准）

awb_bcoe：B 通道增益，同 rcoe，对应 B 通道

awb_ycoe：亮度补偿系数 0~1：rcoe' = rcoe·(1−ycoe) + ycoe。ycoe 越大，白平衡调整时越倾向保持亮度恒定，防止画面整体明暗跳变；典型 0.3~0.5

awb_pcnt：置信度阈值 灰点区域内像素数占全帧的最小比例（如 0.1 即 10%）。低于该值认为统计不可靠（场景无有效灰点/大面积单一色），保持上一帧增益不更新，防止误收敛

awb_h_rg：灰点区域 rg 上限 判定"灰色像素"时允许的最大 R/G 比，如 1.2

awb_l_rg：灰点区域 rg 下限 允许的最小 R/G 比，如 0.8

awb_h_bg：灰点区域 bg 上限 允许的最大 B/G 比，如 1.2

awb_l_bg：灰点区域 bg 下限 允许的最小 B/G 比，如 0.8

awb_rg_radius：rg 方向灰点半径 由 init_radius 依据 (h_rg−l_rg)/2 计算，限制在 0.3 以内；半径越大，允许参与统计的"近似灰"像素越多（收敛快但易受彩色物体干扰）

awb_bg_radius：bg 方向灰点半径 同上，作用于 B/G 方向

awb_ymin：亮度过滤下限 Y 低于该值的暗像素不参与统计（避免暗噪声使白平衡偏移）

awb_ymax：亮度过滤上限 Y 高于该值的过曝像素不参与统计（过曝像素 RGB 相等、无色度信息）

五、灰度区域调整

灰点区域 指在 R/G（rg）- B/G（bg）色度平面上判定"该像素接近灰色"的判定窗口，由以下参数共同控制：

判定条件：l_rg ≤ rg ≤ h_rg 且 l_bg ≤ h_bg 之间

且到中心点的归一化距离 ≤ 半径

中心：center_rg = (h_rg + l_rg) / 2

半径：radius = (h_rg - l_rg) / 2 （awb_init_radius 计算，上限 0.3）

六、置信度阈值设置

本帧落在灰点区域内的像素数 n_cnt，必须达到全帧总像素数 total_pix_cnt_ × awb_pcnt_，本次白平衡计算才有效；否则冻结上一帧增益，防止误收敛。

过低（<0.05）：少量彩色噪声即可改变白平衡，画面易"漂色"；

过高（>0.5）：光源变化时长时间不更新，色彩偏移不能及时纠正；

该值只影响更新频率门槛，不影响每次更新的增益计算精度，应与灰点区域大小配合调整：区域小 → pcnt 适当调低；区域大 → pcnt 适当调高。

七、增益限幅

1. 防止单帧突变（闪烁）

光源瞬间变化或统计噪声导致计算的增益异常（例如 rg 突然变成 2.0 → rcoe = 0.5），若不限幅，画面会在一帧内发生剧烈色偏跳变。限幅把每帧最大调整量限制在 ±20%，保证过渡平滑。

2. 防止算法误收敛

当灰点区域被彩色物体占据（例如大面积红色屋顶），灰世界假设失效，可能算出极端增益（如 rcoe=0.3、bcoe=1.8）。限幅作为最后一道安全网，即使前面 pcnt 置信度判断漏过，也不会让画面出现严重失真。

3. 保护下游模块的动态范围

过大的通道增益会使该通道像素饱和截断（clip），破坏色度信息，影响后续 CCM（颜色校正矩阵）、Gamma 等模块的效果。±20% 的范围是白平衡增量调节的合理工程区间。