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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115049530A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210721398.2(22)申请日2022.06.17(71)申请人瑞芯微电子股份有限公司地址350003福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼(72)发明人邱恩钟以崇(74)专利代理机构福州市景弘专利代理事务所(普通合伙)35219专利代理师魏小霞(51)Int.Cl.G06T1/20(2006.01)G06T7/90(2017.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书2页说明书6页附图6页(54)发明名称用于调试图像信号处理器的方法、装置和系统(57)摘要本申请涉及图像处理技术领域,特别涉及一种用于调试图像信号处理器的方法、系统和装置。所述一种用于调试图像信号处理器的方法,包括:将由图像信号处理器生成的图像输入到人工智能模型;通过所述人工智能模型从所述图像中识别出目标区域图像;针对所述目标区域图像计算出目标参数;根据算出的所述目标参数和设置的目标标准参数生成用于所述图像信号处理器的调试参数;以及根据所述调试参数针对所述图像信号处理器进行自动调试操作。通过以上方法对于不同的SensorISP,通过训练好的人工智能模型,生成相应的ISP调试参数,对ISP进行自动调试操作,提高自动调试的效率,减少人工成本。CN115049530ACN115049530A权利要求书1/2页1.一种用于调试图像信号处理器的方法,其特征在于,包括:将由图像信号处理器生成的图像输入到人工智能模型;通过所述人工智能模型从所述图像中识别出目标区域图像;针对所述目标区域图像计算出目标参数;根据算出的所述目标参数和设置的目标标准参数生成用于所述图像信号处理器的调试参数;以及根据所述调试参数针对所述图像信号处理器进行自动调试操作。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将由图像信号处理器输出的图像输入到人工智能模型包括:将所述图像信号处理器输出的标准色卡图像和色阶卡图像输入到所述人工智能模型;通过所述人工智能模型从所述图像中识别出目标区域图像包括:通过所述人工智能模型识别出标准色卡和灰阶卡,并截取对应区域的图像;针对所述目标区域图像计算出目标参数包括:根据预设算法对所述目标区域图像进行计算得所述目标参数,所述目标参数包括Colorcheck值、信噪比值、GAMMA值和动态范围值中的至少一个。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据算出的所述目标参数和设置的目标标准参数生成用于所述图像信号处理器的调试参数包括:计算所述目标参数和所述目标标准参数的偏差值;以及通过标定算法根据所述偏差值生成所述调试参数。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述调试参数针对所述图像信号处理器进行自动调试操作包括:根据所述调试参数生成用于所述图像信号处理器的IQ文件,以运行所述IQ文件。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:判断所述自动调试操作后由所述图像信号处理器生成的图像是否满足预设条件;以及若不满足预设条件,则将所述自动调试操作后的图像重新输入到所述人工智能模型,以用于针对所述图像信号处理器进行所述自动调试操作。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:训练所述人工智能模型,包括:制作待标注的数据集;标注所述数据集;以及通过标注的所述数据集进行所述人工智能模型的训练。7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,制作待标注的数据集包括:在灯箱采集各个色温、各个亮度的标准色卡的视频数据,并进行标注和提取相应的特征点;以及在灯箱采集各个色温、各个亮度的灰阶卡的视频数据,并进行标注和提取相应的特征点;标注所述数据集包括:对采集好的数据进行标定,并且进行标注,所述标定包括对所述标准色卡和所述灰阶卡的位置进行标定;通过标注的所述数据集进行所述人工智能模型的训练包括:对标注好的所述数据集进行训练得所述人工智能模型,所述人工智能模型用于识别所述标准色卡和所述灰阶卡。8.一种用于调试图像信号处理器的装置,其特征在于,包括:人工智能识别模块、画质评估模块、调试参数标定算法模块和生成IQ文件模块;所述人工智能识别模块被配置为对目标图像进行识别得标准色卡和色阶卡图像,并将2CN115049530A权利要求书2/2页所述标准色卡和色阶卡图像发送至所述画质评估模块;所述画质评估模块被配置为针对所述标准色卡和色阶卡图像计算出目标参数,以计算出所述目标参数和目标标准参数的偏差值,并将所述偏差值发送至所述调试参数标定算法模块;所述调试参数标定算法模块被配置为根据所述偏差值计算出用于生成IQ文件的参数;以及所述生成IQ文件模块被配置为根据所述用于生成IQ文件的参数生成针对所述图像信号处理器的IQ文件。9.一种用于调试图像信号