buffer在芯片物理上一般指的是SRAM，也可以指寄存器组。buffer的作用是用来在逻辑芯片上暂时存储数据，但不会是大量的数据。如果是大量数据一般会使用DRAM（典型的指DDR）作为存储芯片，用来存储大密度数据。line buffer可以理解为是存储数据结构为line方式的SRAM，主要用来存储二维行列数据中的行数据，最典型例子的就是图像的一行像素。

验证平台是很复杂的，要搭建出一个验证平台是一件相当繁杂的事情，要正确地掌握并理顺这些步骤是一个相当艰难的过程。在不同时间做不同的事情，这就是uvm中phase的设计哲学。但是仅仅划分成phase是不够的，phase的自动执行功能极大地方便了用户。同时，phase机制的引入在很大程度上解决了因代码顺序杂乱可能会引发的问题，也在很大程度上减少了验证平台开发者的工作量。

config_db机制是uvm中很重要的机制之一。由于验证平台的结构往往会比较复杂，其中的组件如果要进行互相通信和参数传递，则需要一种高效且稳妥的办法，这就是config_db机制的意义。正确地运用config_db机制，能够帮助我们灵活地对环境进行控制，实现不同的场景。

自动曝光可以分为亮度获取、亮度分析、曝光调节三个步骤。从实现方式上，自动曝光又可以分为光学方式与电子学方式。一般具有测光功能的摄像机都有至少三种基本的测光方式：中央重点平均测光、中央部分测光和点测光。事实上，无论哪种测光方式都很难兼顾整个画面的亮度。当光照条件是背光（逆光）或是强正面光时，由于场景中最亮和最暗区域具有强烈的对比度，如果仍然采用 上述的常用测光方法，虽然整体的图像亮度仍然是“中间灰度

图像细化（Image Thinning），一般指二进制图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度过程的简称；骨架提取与图像细化类似，都是指将二进制图像中一部分像素去掉后，剩下的像素仍然能保持原来的形状，形成图像的骨架。Zhang-Suen算法是一种经典的细化算法，后续很多的算法是在其基础上进行改进的。在很多的图像处理

对于图像分辨率越来越高的的需求，正在推动现有主机中处理器到摄像头的传感器接口的带宽容量发展。然而常见的并行接口难以扩展，需要很多相互连接，并消耗相对较大的功率。这些并行接口互相不兼容，当使用不同厂商的设备在一起工作时就会产生问题，同时会提高系统成本，并降低系统可靠性。CSI-2的出现为移动行业提供了一个标准的、可扩展的、低功耗的、高速的、经济的，同时支持各种移动设备成像解决方案的接口。

在输入数据中找到1的位置：找到第一个1的位置和最后一个1的位置。给出了两种设计方法：第一种使用二分法，但是有一定局限性；第二种则是通用的参数化设计方法。

图像细化（Image Thinning），一般指二进制图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度过程的简称；骨架提取与图像细化类似，都是指将二进制图像中一部分像素去掉后，剩下的像素仍然能保持原来的形状，形成图像的骨架。Zhang-Suen算法是一种经典的细化算法，后续很多的算法是在其基础上进行改进的。在很多的图像处理