文档依托目标 ISP AE/AWB Engine 硬件手册编写，用于 ISP 算法调试、固件开发、方案选型参考。 前置硬件基础：该 AE/AWB 引擎采用两级采样架构。图像先划分为
WINHC × WINVC网格窗口；每个窗口内部，按照AEWINCH/AEWINCV步距稀疏抽取 2×2 像素块执行统计与饱和判断。饱和判断粒度为2×2 采样块，非窗口粒度。
1 两种模式定义
1.1 全局统计模式
配置参数：WINHC=1，WINVC=1。 统计区域为单个大窗口，窗口内部依旧按AEWINCH/AEWINCV稀疏采样 2×2 像素块；所有采样块的统计结果合并输出单组 R/G1/G2/B 累加值、单组非饱和块计数、可选最值 / 平方和。
关键点：全局模式不是对窗口内全部像素采样，同样执行 2×2 稀疏采样、像素钳位饱和处理，区别仅在于不输出空间分组统计信息。
1.2 网格分块统计模式
配置参数：WINHC>1或WINVC>1。 统计区域划分为WINHC × WINVC个尺寸统一的网格窗口；每个窗口独立完成 2×2 块稀疏采样、饱和判定、R/G1/G2/B 累加、非饱和块计数，每个窗口独立输出一套统计结果。
窗口阵列特性：阵列内所有窗口宽高统一（
WINW × WINH），阵列整体起始坐标由WINSH/WINSV配置；不支持单独修改阵列内某一个窗口的位置与尺寸。
2 硬件统一处理规则（两种模式共用）
- 取 2×2 像素块，块内任意像素≥limit 阈值，则超限像素钳位至 limit；钳位后的像素仍然参与 RGB 累加。
- 触发钳位的 2×2 块，不计入所属窗口的非饱和块计数器。
- 硬件不会丢弃像素，也不会自动剔除窗口统计结果；窗口可信度判断由软件基于窗口非饱和块占比完成。
- 硬件运算单元（流水线加法器、比较器）为固定实例化资源，与窗口数量无关；窗口数量仅影响存储统计结果所需片上 SRAM 容量。
- AE/AWB 为像素旁路并行流水统计，不改变传感器 MIPI 带宽、像素时钟、图像输出帧率。
3 分块统计与全局统计优劣对比
3.1 网格分块统计（WINHC>1 / WINVC>1）
✅优势
- 具备空间分布信息。软件可读取每个窗口独立的 R/G1/G2/B 统计值、非饱和块数量，识别大面积单色区域（蓝天、绿植、广告牌）、局部高光区域；对可信度低的窗口降低权重或剔除，避免局部异常主导白平衡计算，提升复杂光照场景 AWB 鲁棒性。
- 支持区域加权策略。可对人脸区域、画面中心主体对应的窗口配置更高权重，优先保证主体色彩还原；支持色温聚类，抑制多色温场景下 AWB 帧间闪烁。
- 可定位饱和区域。能够区分 “全局整体过曝” 与 “画面局部单点高光”，为 AE/AWB 算法提供更精细的判断依据。
❌劣势
- 片上 SRAM 开销更高：需要为每一个窗口保存一套统计数据。开启平方和、min/max 统计项时，单窗口存储位宽增加，硬件支持的最大水平窗口数下降；仅开启累加和时，水平窗口上限可达 56（垂直窗口上限独立约束，不等于 56）。
- 帧尾软件与总线开销上升：帧中断触发后，CPU 需要读取全部窗口的多组寄存器。窗口总数越多，AXI 总线访问次数越多，中断服务子程序耗时增加。
- 算法逻辑复杂度提升：固件需要实现窗口可信度评估、异常窗口过滤、色温加权 / 聚类等策略，调试工作量更大。
补充：单窗口统计噪声仅由窗口内部有效 2×2 采样块数量决定（
WINW/WINH/AEWINCH/AEWINCV），与窗口总数无直接关系。窗口多但窗口内采样块过少时，单窗口 RGB 统计噪声会变大。
3.2 全局统计（WINHC=1，WINVC=1）
✅优势
- SRAM 存储开销最小，仅保存一组窗口统计结果。
- 软件实现极简，仅读取一组寄存器，CPU 与系统总线负载最低，适合低算力 MCU 平台。
- 在画面色彩均匀、无大面积纯色、无局部强光场景下，统计结果稳定可靠。
❌劣势
- 丢失全部空间信息。无法区分局部高光、大面积单色区域；局部异常的统计结果直接合并进全局累加值，极易造成白平衡偏色。
- 仅输出全局总非饱和块计数，无法定位饱和发生在画面哪个位置，无法区分全局过曝与局部高光。
- 不支持主体加权、色温聚类等高级 AWB 策略。
4 方案选型参考
| 统计模式 | 适用场景 | 核心特点 |
|---|---|---|
| 全局单窗口 | 低功耗扫码相机、简易门禁相机；场景色彩均匀，无大面积纯色、局部强光 | SRAM、CPU 开销最低；无空间信息，复杂光照下 AWB 易受局部干扰 |
| 网格分块窗口 | 手机、车载、安防摄像机；逆光、多色温环境，需要人脸 / 主体优先白平衡 | 具备空间色彩分布信息，可过滤高光、单色干扰；SRAM、帧尾 CPU 开销更高，算法调试复杂度高 |
5 关键工程注意事项
- 两层采样参数相互独立：
WINHC/WINVC控制空间分区数量；AEWINCH/AEWINCV控制窗口内部 2×2 采样块稀疏程度。可配置多窗口搭配窗口内大步距采样，保留空间分区能力，同时控制单窗口采样点数。 - 饱和机制：超限像素仅做钳位，不会丢弃；硬件不做窗口剔除，窗口筛选逻辑由软件实现。
- 窗口上限约束：56 为仅开启累加和时的水平窗口上限，垂直窗口上限由硬件单独定义，不可混淆。
- 窗口阵列是等尺寸矩形网格，不支持自由不规则 ROI 窗口。
6 小结
网格分块统计与全局统计底层采用完全一致的 2×2 稀疏采样、像素钳位饱和处理机制；二者核心差异在于统计结果是否按空间窗口分组输出。 网格分块统计输出多组带空间位置的统计数据，可以识别并抑制局部高光、大面积单色带来的白平衡干扰，支持主体加权、色温聚类等高级 AWB 策略；代价是消耗更多片上 SRAM，帧尾 CPU 寄存器读取开销增加，算法调试复杂度提升。 全局统计仅输出合并后的单组统计结果，硬件与软件开销最小，但丢失画面空间分布信息，在存在局部异常色彩 / 高光的场景下，AWB 鲁棒性较差。
层号计算)
