LSC算法硬件模块设计与UVM验证.pdf

摘要

物联网和人工智能的发展推动了高清视频终端设备对图像质量的高要求。图

像信号处理器（ISP）芯片是这些设备的核心，主要负责优化原始图像数据。镜

头阴影矫正（LSC）算法作为ISP中的重要环节，能够有效改善传感器失真带来

的成像问题。此外，随着集成电路技术进步，芯片规模越来越大，验证工作变得

至关重要。UVM（UniversalVerificationMethodology）作为通用的验证方法学，

凭借随机生成测试激励和覆盖率驱动的特点，提高了验证效率并缩短了开发周期。

本文针对车载ISP芯片中的LSC算法硬件模块进行了深入研究，基于网格法

LSC算法进行了模块硬件设计，并基于UVM验证方法学构建了模块级验证平台，

以确保LSC算法硬件模块的功能正确性。论文首先介绍了LSC算法的原理，包括

镜头阴影现象的成因、LSC算法的基本原理以及不同矫正方法的比较。然后，详

细阐述了基于网格法的LSC算法硬件模块设计，包括模块划分、整体结构、端口

定义和算法实现。在验证方面，本文从UVM框架、通信方式、运行机制等方面

对UVM验证方法学进行了全面介绍，并基于此理论基础，搭建了UVM验证平

台。该平台包括驱动器、监视器、序列发生器、代理器、参考模型、计分板等组

件，通过这些组件的协同工作，实现了对LSC算法硬件模块的全面验证。在仿真

结果分析部分，本文对寄存器读写测试、算法特性测试、安全模块测试等进行了

详细分析，一共通过了19组定向测试用例以及100组随机测试用例。并结合波形

分析，确保了模块各功能的正常实现。最后，通过收集代码覆盖率和功能覆盖率，

对验证的完备性进行了评估，其中代码覆盖率达到了93.89%，功能覆盖率达到了

100%，达到项目要求，确保了验证工作的高效性和准确性。

关键词：镜头阴影矫正，硬件设计，UVM验证方法学，功能验证，覆盖率分析

ABSTRACT

ThedevelopmentoftheInternetofThings(IoT)andartificialintelligence(AI)has

drivenhighdemandsforimagequalityinhigh-definitionvideoterminaldevices.The

ImageSignalProcessor(ISP)chipiscentraltothesedevices,taskedwithoptimizingraw

imagedata.TheLensShadingCorrection(LSC)algorithm,asavitalcomponentwithin

theISP,effectivelyimprovesimagingissuescausedbysensordistortions.Moreover,as

integratedcircuittechnologyadvancesandchipscalesincrease,theimportanceof

verificationworkhasbecomecritical.TheUniversalVerificationMethodology(UVM)

servesasacommonvalidationmethodology,enhancingverificationefficiencyand

shorteningdevelopmentcyclesthroughrandomgenerationofteststimuliandcoverage-

drivenfeatures.

ThisthesispresentsanextensiveinvestigationandhardwaredesignoftheLSC

modulewithinavehicularISPchip.Additionally,amodule-levelverificationplatform

bas