4. 坏像素校正(BPC)
坏像素校正，英文叫 Bad Pixel Correction，简称 BPC。说白了，就是 sensor 上有些像素点「坏了」——要么永远亮着（白点），要么永远黑着（黑点），要么响应不正常。这些点如果不处理，拍出来的照片上就会有一堆固定位置的亮点或暗点，看着特别碍眼。
我刚开始做 ISP 调试那会儿，遇到过一块 sensor，出厂就有 200 多个坏点。当时我心想，这 sensor 质量也太差了。后来才知道，其实每颗 sensor 都有坏点，只是多少的问题。关键是怎么把它们找出来，然后悄无声息地修掉。
核心要点：坏点校正分为两大类——静态坏点检测（出厂标定）和动态坏点检测（实时检测）。两者缺一不可。
4.1 静态坏点检测与校正
静态坏点检测，说白了就是「出厂前先摸清 sensor 的底细」。每颗 sensor 在出厂时都会做一次全黑和全白测试，把那些响应异常的像素坐标记录下来，存成一个坏点表（Defect Pixel Table）。
我个人习惯把静态坏点分成三类：
| 坏点类型 | 表现 | 成因 |
|---|---|---|
| 亮点（Hot Pixel） | 暗场下像素值异常高 | 暗电流过大，漏电 |
| 暗点（Dead Pixel） | 亮场下像素值异常低 | 光电二极管损坏 |
| 响应异常点 | 增益响应曲线偏离正常 | 制造工艺偏差 |
校正方法其实不复杂。找到坏点坐标后，用周围正常像素的值把它替换掉。常用的有：
- 邻域均值插值：取上下左右四个像素的平均值。简单，但容易模糊边缘。
- 中值滤波：取 3x3 邻域的中值。对孤立坏点效果很好。
- 方向插值：先判断边缘方向，再沿边缘方向插值。效果最好，但计算量大。
我的经验：静态坏点表一定要在 sensor 工作温度稳定后采集。我遇到过一批 sensor，常温下标定只有 50 个坏点，一上 60°C 直接飙到 300 多个。后来我们改成了在 60°C 下标定，问题才解决。
4.2 动态坏点检测算法
静态坏点表能解决大部分问题，但还不够。为什么？因为有些坏点是「间歇性」的——温度变化、电压波动、老化，都可能导致新的坏点出现。这时候就需要动态坏点检测。
动态检测的核心思路很简单：如果一个像素的值和周围像素差异太大，那它很可能就是坏点。
我常用的动态检测流程是这样的：
- 计算邻域统计量：取 3x3 或 5x5 窗口，计算均值、中值、标准差。
- 计算偏差：中心像素值与邻域中值的差值。
- 阈值判断：如果偏差超过预设阈值，标记为坏点。
- 校正：用邻域中值或均值替换。
这里有个关键问题——阈值怎么设？设小了容易误检，把正常细节当成坏点；设大了又漏检。我一般用自适应阈值：
// 动态坏点检测伪代码
for each pixel (x, y) {
// 取 3x3 邻域
window = getNeighborhood(image, x, y, 3);
median = getMedian(window);
stddev = getStdDev(window);
// 自适应阈值：基于局部噪声水平
threshold = K * stddev + base_threshold;
diff = abs(image[x][y] - median);
if (diff > threshold) {
// 标记为坏点，用中值替换
image[x][y] = median;
}
}注意：动态检测最怕的就是把图像细节误判为坏点。比如一根细电线、一颗星星、一个高光点，它们的像素值和周围差异也很大。我建议在检测前先做边缘判断——如果中心像素位于边缘上，就放宽阈值或者跳过检测。
4.3 校正效果评估与调优
坏点校正做得好不好，不能光靠眼睛看。我一般用以下几个指标来评估：
| 评估指标 | 计算方法 | 目标值 |
|---|---|---|
| 坏点检出率 | 检出的坏点数 / 实际坏点数 | > 95% |
| 误检率 | 误检的像素数 / 总像素数 | < 0.01% |
| PSNR 损失 | 校正前后图像的 PSNR 差值 | < 0.5 dB |
| 主观视觉 | 观察是否有残留亮点/暗点 | 无可见瑕疵 |
调优的时候，我习惯按这个顺序来：
- 先调静态：确保坏点表准确，校正算法在平坦区域不引入伪影。
- 再调动态：从宽松阈值开始，逐步收紧，观察误检和漏检的平衡点。
- 最后做场景测试：拍夜景（暗场）、拍白墙（亮场）、拍纹理丰富的场景，看有没有问题。
避坑指南：我曾经在调动态坏点检测时，把阈值设得太低，结果拍星空时把星星全当成坏点给抹掉了。后来我加了一个「高亮保护」逻辑——如果中心像素值远高于邻域均值，且邻域方差也很大，就认为是真实细节，不处理。这才把问题解决。
4.4 静态与动态的协同工作
在实际工程中，静态和动态是配合使用的。我一般这样设计流程：
- 先查静态坏点表，如果当前像素在表中，直接校正。
- 如果不在表中，再跑动态检测。
- 动态检测发现的坏点，可以实时校正，也可以记录下来，后续更新到静态坏点表中。
这样做的好处是：静态检测快、准、省资源；动态检测灵活、能应对突发情况。两者互补，才能做到万无一失。
嗯，坏像素校正这块，说白了就是「先摸清家底，再实时盯防」。静态坏点表是基础，动态检测是补充。调优的关键在于平衡检出率和误检率，千万别为了追求零坏点而把图像细节也抹掉了。