嵌入式视觉系统中的图像传感器接口优化

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现在嵌入式视觉应用越来越多，CMOS图像传感器接口带宽很大，处理不好就会丢帧。

首先是接口选择。MIPI CSI-2是主流，带宽高，但需要专用PHY，布线要求高。DVP接口简单，但速度有限。并行接口介于两者之间。选择要根据处理器能力和图像分辨率。

数据流管理很重要。原始图像数据量很大，比如200万像素，每个像素10位，一帧就是2.5MB。如果30帧每秒，带宽就是75MB/s。这还不包括图像处理。DMA是必须的，但DMA缓冲区设计有讲究。双缓冲是基本要求，一个缓冲接收时，另一个缓冲处理。但双缓冲可能不够，特别是处理时间不确定时。我常用环形缓冲，但内存占用大。

然后是图像处理流水线。很多处理器有硬件加速器，比如ISP（图像信号处理器）、GPU、DSP。要合理分配任务。简单的预处理（去马赛克、白平衡）用ISP，复杂的特征提取用DSP或GPU。内存访问优化也很关键。图像数据是二维的，访问有空间局部性。设计数据结构时要考虑缓存友好性。
比如，图像分块处理，一块数据加载到缓存后，尽量处理完再换出。

最后是功耗管理。图像传感器功耗大，特别是高帧率时。可以动态调整帧率，需要时高帧率，不需要时低帧率或休眠。

还有，关掉不用的模拟电路，比如某些传感器可以关掉部分像素阵列，只读取感兴趣区域。