2. 镜头阴影成因：光学原理、CRA与Sensor的匹配
镜头阴影，说白了就是画面四周比中间暗。你拿手机拍一张纯白墙壁，如果四角发暗，那就是镜头阴影。我刚开始做ISP时，总觉得这是镜头没擦干净，后来才发现——这背后是光学和传感器之间的一场「匹配游戏」。
2.1 为什么会暗角？
光线从镜头进入，到达传感器边缘像素时，路径比中心长。这会导致两个问题：
- 光强衰减：边缘光线入射角大，有效通光面积变小
- 余弦四次方定律：边缘照度 ≈ 中心照度 × cos⁴(θ)，θ是光线与光轴的夹角
举个例子，如果边缘光线角度是30°，cos⁴(30°) ≈ 0.56。也就是说，边缘只有中心一半多的光量。嗯，这还没算上镜头本身的遮挡。
关键公式：边缘相对照度 = cos⁴(θ)
θ = 0°时，照度100%；θ = 30°时，照度≈56%
2.2 CRA——主光线角
CRA（Chief Ray Angle）是镜头设计中的一个核心参数。它指的是：从镜头出射、到达传感器像素的主光线与光轴之间的夹角。
我习惯把CRA理解成「光线射向传感器的角度」。不同镜头设计，CRA曲线不同：
| 像高位置 | 典型CRA值 | 说明 |
|---|---|---|
| 中心（0%） | 0° ~ 5° | 光线几乎垂直入射 |
| 中间（50%） | 15° ~ 25° | 开始出现明显倾斜 |
| 边缘（100%） | 25° ~ 35° | 大角度，阴影最严重 |
我在项目中遇到过一款广角镜头，边缘CRA直接飙到38°。当时Sensor的CRA匹配上限只有32°，结果拍出来的照片四角几乎全黑——这就是典型的CRA失配。
2.3 Sensor的CRA匹配
传感器像素上面有微透镜（Microlens），它的作用是汇聚光线到光电二极管。微透镜也有自己的CRA曲线——它决定了传感器能「接受」多大角度的光线。
匹配原则很简单：镜头的CRA曲线，要尽量贴合Sensor的CRA曲线。偏差越大，阴影越重。
我的经验：选型时，我会要求镜头厂商提供CRA曲线数据表。然后和Sensor的CRA曲线叠在一起看。两条曲线在0%~80%像高范围内，偏差最好控制在±3°以内。超过5°，基本就要靠LSC硬拉了。
2.4 CRA失配的后果
如果镜头CRA和Sensor CRA不匹配，会出现什么？
- 亮度阴影：边缘亮度下降，这是最常见的
- 色彩阴影：不同颜色通道衰减不一致，导致边缘偏色
- 像素串扰：大角度光线射入相邻像素，产生鬼影或模糊
我曾经调试过一款模组，镜头CRA比Sensor大了8°。结果画面边缘不仅暗，还偏紫——红色通道衰减比蓝色快，白平衡怎么调都调不回来。最后只能靠LSC做分通道增益补偿，才勉强合格。
2.5 镜头阴影的数学模型
从算法角度看，镜头阴影可以建模为一个二维增益函数：
// 像素(x,y)处的阴影补偿增益
gain(x, y) = 1 / (a₀ + a₁·r² + a₂·r⁴ + a₃·r⁶)
其中：
r = sqrt((x - cx)² + (y - cy)²) / R_max
(cx, cy) = 图像中心坐标
R_max = 图像对角线的一半
a₀, a₁, a₂, a₃ = 多项式系数这个模型假设阴影是径向对称的。但实际镜头往往有偏心、倾斜，所以更精确的模型会加入非对称项。我个人习惯先用对称模型粗调，再根据实测数据做局部修正。
注意：多项式阶数不是越高越好。阶数太高容易过拟合，在边缘产生奇怪的增益波动。我一般用4阶或6阶，超过8阶就要小心了。
2.6 知识结构图
下面这张图总结了镜头阴影的成因、关键参数和校正思路：
2.7 避坑指南
做镜头阴影校正，有几个坑我踩过，分享给你：
- 别只看中心CRA：中心CRA接近0°是正常的，但边缘CRA才是阴影的关键。我曾经只看中心数据，结果边缘阴影严重到无法校正。
- 温度影响CRA：镜头和Sensor的热膨胀系数不同，温度变化会导致CRA偏移。我在车载项目里遇到过夏天和冬天阴影表现不一样的情况。
- 模组组装公差：镜头和Sensor之间的倾斜、偏心，会破坏CRA匹配。量产时一定要做阴影测试，不能只靠设计值。
一个小技巧：调试LSC时，我会先拍一张均匀光源下的灰卡照片。然后分析四个角落和中心的亮度比值。如果比值小于0.5，说明CRA失配太严重，LSC也救不回来——得先改硬件。
好了，这一章我们聊了镜头阴影的光学成因和CRA匹配。说白了，阴影问题一半在镜头，一半在传感器，ISP算法只是最后的补救手段。理解这些底层原理，你才能知道LSC的增益曲线该怎么设计、极限在哪里。