由于圖像傳感器芯片Pixel陣列存在工藝偏差及缺陷,因此會造成圖像上部分像素顯示錯誤,這些有缺陷的Pixel點即為圖像壞點(Bad pixel)。 對于不同工藝、不同廠家,尤其對于一些低成本、消費類的sensor來說,壞點數會在長時間、高溫環境下變得越來越多,嚴重影響到了sensor產品的使用效果、使用壽命。
引起壞點的原因包括Foundry工藝、長時間高溫引起管子老化等。
壞點分類:
靜態壞點:sensor制造產生的壞點,不隨時間、增益等改變。
動態壞點:因增益、溫度變化而引起的壞點,可恢復正常。
靜態壞點矯正:
一般在傳感器或者模組產線上進行標定,將壞點位置信息寫入OTP (OneTime Programmable),在客戶端讀出靜態壞點丟棄或在芯片內直接插值矯正。
動態壞點矯正:
相比靜態壞點,動態壞點的檢測及修復重要很多,算法也多種多樣,可根據產品具體使用場景(車載、安防等)定制算法矯正。
算法效果:
壞點消除前 vs壞點消除后
通常我們在圖像處理算法實現中,都會用到lineBuffer,Linebuffer可以實現單行數據串行輸入,多行數據并行輸出;常用于圖像卷積處理中。
很多博主都按照3X3陣列來實現卷積計算,景芯ISPVIP課程采用5X5陣列來實現更精準的卷積計算。
很多博主都未考慮圖像邊緣像素,比如邊界的2行、2列圖像數據被錯誤處理或者直接未進行處理,景芯ISP VIP課程進行了邊界處理,歡迎大家加入景芯ISP VIP訓練營交流。
然后假設bayer格式是如下RGrGbB格式,另外三種格式如法炮制,不再贅述:
第一行R、Gr循環,①第一拍選取5x5中的9個R點,②第二拍選取5x5中的9個Gr點
第二行Gb、B循環,③第一拍選取5x5中的9個Gb點,④第二拍選取5x5中的9個B點
注意,第①④是相同取法,第②③是相同取法,因此代碼設計
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:ISP圖像算法—DPC
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