传统ISP核心模块：黑电平校正、镜头阴影校正、坏点校正
各位同学，今天我们来聊聊ISP流水线最前面的三个“守门员”。
很多人觉得BLC、LSC、DPC是基础，没什么好讲的。但我个人经验告诉我，恰恰是这些基础模块，决定了后面所有高级算法的上限。你想想看，如果原始数据就有问题，后面再怎么调也是白搭。
黑电平校正（BLC）
先说黑电平校正。说白了，就是让传感器在完全没光的时候，输出应该是0，但实际不是0。
为什么？因为传感器本身有暗电流，还有ADC的偏置。我遇到过一款手机传感器，暗电流能到30个DN（数字值）。如果不校正，你拍出来的黑色物体，其实是深灰色的。
核心公式：
Icorrected = Iraw - Boffset
其中Boffset是黑电平值，通常从传感器的OB（光学黑）区域统计得到。
校正方式有两种：
- 全局BLC：整幅图像减去同一个值。简单粗暴，适合低端传感器。
- 逐行BLC：每行单独统计OB值。我建议用这个，因为暗电流随温度变化，不同行的OB值其实不一样。
我的经验：曾经有个项目，图像偏色怎么都调不好。查了三天，发现是BLC值没更新——传感器温度从25度升到60度，暗电流漂了15个DN。从那以后，我坚持每帧都重新统计OB值。
嗯，这里要注意：BLC之后，可能会出现负值。一定要做截断处理，否则后面的模块会出问题。
镜头阴影校正（LSC）
镜头阴影，也叫“暗角”。你拍一张纯白墙，会发现四周比中心暗。这不是传感器的问题，是镜头的光学特性决定的。
我刚开始做ISP时，觉得LSC不就是乘个增益嘛。后来发现，没那么简单。
校正原理：
- 先拍一张均匀光照下的灰卡，得到参考图像。
- 计算每个像素位置的增益系数：Gain(x,y) = Target / Ireference(x,y)
- 对实际图像逐像素乘以增益系数。
注意：增益系数通常用网格形式存储。比如16x16的网格，每个格子对应一个增益值。中间像素通过双线性插值得到。
我遇到过一个问题：用了LSC之后，图像边缘出现“彩色条纹”。后来发现是R、G、B三个通道的阴影程度不一样，需要分别校正。说白了，就是每个通道要单独算增益网格。
避坑指南：我曾经在量产时发现，同一批镜头，阴影曲线居然有差异。后来加了镜头标定环节，每颗镜头单独生成LSC参数。虽然成本高了点，但图像质量稳定多了。
LSC的增益不能太大。一般控制在2倍以内，否则噪声会被放大。你想想看，边缘区域信号本来就弱，再乘个2倍增益，噪声也跟着翻倍了。
坏点校正（DPC）
坏点，就是传感器上那些“不听话”的像素。要么一直亮（白点），要么一直暗（黑点），要么响应异常。
我见过最夸张的案例：一颗传感器上有200多个坏点。如果不校正，拍出来的照片就像长了麻子。
坏点检测方法：
- 静态检测：出厂时标定，存一张坏点位置表。简单，但无法应对使用过程中新产生的坏点。
- 动态检测：实时判断。比如，某个像素的值和周围8个邻居差异太大，就标记为坏点。
我个人的习惯是两者结合：静态表保底，动态检测做补充。
校正方法：
- 中值滤波：用周围像素的中值替换坏点。效果不错，但会损失细节。
- 插值法：根据周围好点的梯度方向插值。我推荐这个，能保留边缘信息。
- 自适应校正：先判断坏点所在区域是平坦还是纹理区，再选择不同策略。
我的经验：动态检测的阈值很关键。设得太严，会把正常像素误判为坏点；设得太松，坏点漏检。我一般用3倍局部标准差作为阈值，效果比较稳健。
嗯，这里有个坑：Bayer格式下，坏点校正要考虑颜色通道。比如R通道的坏点，只能用同通道的邻居来校正，不能混用G或B的像素。
三个模块的协同关系
这三个模块在ISP流水线中的顺序是固定的：BLC → LSC → DPC。为什么？
- BLC先做，因为后面的模块都假设黑电平已经归零。
- LSC其次，因为阴影校正是乘性操作，如果先做DPC，坏点校正的插值结果会被LSC放大误差。
- DPC最后，因为经过前两步，数据已经比较干净，坏点检测更准确。
我画了一张流程图，方便大家理解：
这张图很清楚地展示了数据流向。我建议大家在写代码时，也按照这个顺序来组织流水线。
实际工程中的注意事项
| 模块 | 常见问题 | 我的建议 |
|---|---|---|
| BLC | 温度漂移导致黑电平不准 | 每帧重新统计OB值，做滑动平均 |
| LSC | 增益过大导致边缘噪声 | 限制最大增益，配合去噪模块 |
| DPC | 动态检测误判 | 结合静态表，设置合理的阈值 |
最后说一句：这三个模块虽然基础，但调好了，后面的AWB、Demosaic、去噪都会轻松很多。我见过太多人一上来就调高级算法，结果发现是前端数据有问题，白白浪费了时间。
嗯，今天就到这里。大家回去可以拿一张RAW图，自己写代码跑一遍这三个校正，感受一下数据的变化。