📚 课程目录第4章增益表生成方法

4. 增益表生成方法：基于灰卡/均匀光源的采集

好，咱们进入正题。LSC 校正的核心，说白了就是一张增益表。这张表怎么来的？不是拍脑袋算出来的，得靠实际采集数据。我个人习惯用灰卡或者均匀光源来做这件事。你想想看，如果连参考图都不均匀，那校正出来的结果肯定也是歪的。

4.1 采集前的准备工作

先别急着架相机。有几个坑，我替你们踩过了，得先说清楚。

⚠️ 采集环境要求

光源均匀性：用积分球或均匀面光源，中心到边缘亮度差异 < 2%
灰卡选择：18% 中性灰卡，避免偏色；不要用白纸，白纸的荧光增白剂会干扰
镜头光圈：建议用 F5.6~F8，避开镜头最佳光圈？不，恰恰要用实际使用光圈
色温固定：D65 或 D50，全程不要变

我曾经在一个项目里，用普通 LED 面板当均匀光源，结果校正完发现画面左上角总是偏暗。折腾了两天，最后拿照度计一测——那个 LED 面板本身就不均匀。嗯，从那以后我再也不敢省这个步骤了。

4.2 标准流程：四步走

整个流程我拆成四个步骤，每一步都有讲究。来，先看这张图，心里有个框架。

4.3 第一步：Raw 图采集

这一步看着简单，其实最容易出问题。我见过有人直接拿 JPEG 来算增益，结果全是马赛克——因为 JPEG 已经做过 gamma 和去马赛克了，数据早就不是线性的了。

  采集规范
  格式：Raw 格式（DNG、RAW10、RAW12），不要用 JPEG/TIFF
曝光：让中心区域亮度达到满幅的 60%~80%，不要过曝
张数：同一场景拍 5~10 张，后期做平均降噪
检查：用 Raw 查看工具确认没有坏点、没有灰尘阴影

💡 我的习惯

我会在采集前先拍一张暗场（盖上镜头盖），用来做黑电平校正。这个很多人会忘，但黑电平不准的话，增益表在暗部会严重偏大。

4.4 第二步：分块统计

拿到 Raw 图之后，我们要把它切成网格。为什么？因为增益表不可能每个像素单独算，那样数据量太大，而且噪声会跟着进去。

瑞芯微平台一般支持 16x16 或 32x32 的网格。我个人建议用 32x32，精度和计算量的平衡点比较好。

// 伪代码：分块统计均值
#define BLOCK_SIZE 32
#define IMG_W 1920
#define IMG_H 1080

int blocks_x = IMG_W / BLOCK_SIZE;  // 60
int blocks_y = IMG_H / BLOCK_SIZE;  // 33

float block_mean[blocks_y][blocks_x];

for (int by = 0; by < blocks_y; by++) {
    for (int bx = 0; bx < blocks_x; bx++) {
        uint64_t sum = 0;
        for (int y = by*BLOCK_SIZE; y < (by+1)*BLOCK_SIZE; y++) {
            for (int x = bx*BLOCK_SIZE; x < (bx+1)*BLOCK_SIZE; x++) {
                sum += raw_image[y][x];
            }
        }
        block_mean[by][bx] = (float)sum / (BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE);
    }
}

这里要注意：如果你用的是 Bayer 格式，记得把 R、Gr、Gb、B 分开统计。四个通道的衰减特性不一样，混在一起算会出偏色。

4.5 第三步：计算增益

有了每个块的均值，接下来就是算增益。原理很简单：以中心块为基准，其他块除以中心块的值。

但这里有个细节——中心块不一定在正中心。因为镜头的光学中心可能和传感器中心有偏移。我建议的做法是：

先找出所有块中亮度最高的块（通常就是中心附近）
以这个块为基准，计算其他块的增益
增益值 = 基准块均值 / 当前块均值

⚠️ 增益裁剪

增益值不要无限大。边缘区域如果太暗，增益会很大，同时也会放大噪声。我一般把增益上限设为 4.0（对应 12dB），超过的部分直接裁剪。你想想看，增益拉到 8 倍，暗部噪声也放大 8 倍，画面就没法看了。

4.6 第四步：平滑处理

算出来的增益表是离散的，直接拿去用会有块状效应。所以必须做平滑。常用的方法有两种：

方法	原理	优点	缺点
高斯滤波	对增益矩阵做 3x3 或 5x5 高斯卷积	实现简单，速度快	会轻微模糊边缘细节
多项式拟合	用 2阶/3阶多项式拟合增益曲面	平滑度高，抗噪声好	对镜头特性有假设
双边滤波	保留边缘的同时平滑	不会模糊真实的光学渐变	计算量大

我在瑞芯微平台上常用的是高斯滤波 + 多项式拟合的组合。先用高斯滤波去掉高频噪声，再用多项式拟合生成连续的增益曲面。这样既保证了平滑度，又不会丢失镜头的真实衰减特性。

💡 实战经验

曾经有个项目，镜头边缘衰减特别厉害，增益值从中心到边缘从 1.0 跳到了 3.5。直接用高斯滤波，边缘的增益被拉低了很多，校正完反而中间亮、边缘暗。后来我改成先做对数变换，再滤波，最后指数恢复——效果好了很多。这个技巧你可以记一下。

4.7 增益表格式与导出

瑞芯微平台通常要求增益表以特定格式存储。以 RKISP1 为例：

// 增益表结构（RKISP1 驱动格式）
struct rkisp_lsc_gain_table {
    uint16_t r_gain[17][17];   // R 通道 17x17 网格
    uint16_t gr_gain[17][17];  // Gr 通道
    uint16_t gb_gain[17][17];  // Gb 通道
    uint16_t b_gain[17][17];   // B 通道
    uint16_t center_x;         // 光学中心 X 坐标
    uint16_t center_y;         // 光学中心 Y 坐标
};

注意这里的 17x17 网格，是瑞芯微硬件插值引擎的固定规格。你算出来的 32x32 增益表，需要重采样到 17x17。重采样时建议用双线性插值，不要用最近邻，否则会有锯齿。

4.8 验证与调试

增益表生成完了，怎么知道对不对？我的验证流程是这样的：

肉眼检查：把增益表可视化，看看是不是从中心到边缘平滑过渡
校正测试：用同一张 Raw 图做 LSC 校正，看校正后的均匀性
量化指标：计算校正后图像四个角和中心的亮度差，要求 < 3%
偏色检查：R/G/B 三个通道的增益比例要一致，否则会出现色偏

  验收标准（参考）
  四角与中心亮度差：< 3%
最大增益值：< 4.0
增益表平滑度：相邻网格增益变化 < 0.1
校正后无可见块状效应

嗯，到这里增益表生成的核心流程就讲完了。这套方法我在好几个项目里验证过，从手机摄像头到安防监控，基本都能用。关键就是每一步都要做扎实，尤其是采集这一步，源头数据不行，后面再怎么算都是白搭。