RAW域处理：黑电平校正、镜头阴影校正、坏点校正

各位好，欢迎来到第二章。今天咱们聊聊RAW域的前三个基础模块——黑电平校正（BLC）、镜头阴影校正（LSC）和坏点校正（DPC）。

这三个模块，说白了就是给RAW数据“打扫卫生”。传感器出来的原始数据，就像刚挖出来的矿石，杂质多、不均匀、还有瑕疵。不处理干净，后面的活儿根本没法干。

我个人习惯，调ISP流水线时，一定先把这三步调稳。为什么？因为它们直接影响信噪比和均匀性，是后续所有处理的基础。

2.1 黑电平校正（BLC）

先说说黑电平。你想想看，传感器在完全无光的情况下，输出值应该是0对吧？但实际不是。因为电路本身有暗电流、有偏置电压，所以输出会有一个固定的偏移量。这个偏移量，就是黑电平。

校正原理很简单： 把每个像素的值减去这个偏移量。

P_out = P_raw - BLC_offset

我在项目中遇到过一个问题：某款传感器在不同增益下，黑电平居然会漂移。低增益时是64，高增益时变成了68。如果不做增益相关的BLC补偿，暗部就会出现偏色。

2.2 镜头阴影校正（LSC）

镜头阴影，也叫亮度衰减。说白了就是镜头中心亮、四周暗。这是因为镜头的光学特性决定的——边缘光线入射角度大，到达传感器的光量少。

校正方法：给每个像素乘一个增益系数，中心区域增益小，边缘区域增益大。

嗯，这里要注意：LSC增益不能太大。我曾经调一个广角镜头，边缘增益设到了2.5倍，结果边缘噪声爆炸了。为什么？因为增益放大了信号，也放大了噪声。

我记得有一次，客户反馈拍出来的照片左上角偏绿。排查了半天，发现是LSC的R通道网格系数在左上角偏小，导致R通道增益不足。重新标定后问题解决。

2.3 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（亮点），要么一直暗（暗点），要么响应异常。

坏点分两种：

• 静态坏点： 出厂就有，位置固定。可以通过坏点表（Defect Table）记录并校正。
• 动态坏点： 使用过程中新产生的，或者只在特定条件下出现。需要实时检测。

校正方法：用周围正常像素的值来替换坏点。常见算法有中值滤波、均值滤波、梯度方向插值。

1. 计算当前像素与周围8邻域像素的差值
2. 如果差值超过阈值，标记为候选坏点
3. 检查候选坏点是否在边缘区域（边缘区域容易误判）
4. 确认是坏点后，用邻域中值替换

我曾经踩过一个坑：动态坏点检测的阈值设得太低，结果把星空照片里的星星全当坏点给抹掉了。后来加了亮度自适应阈值——暗区阈值低一些，亮区阈值高一些，才解决。

2.4 三个模块的流水线关系

这三个模块在流水线中的顺序是固定的：BLC → LSC → DPC。为什么是这个顺序？

我解释一下：

1. 先做BLC： 把黑电平偏移去掉，让数据归零。否则后面的LSC增益会把黑电平偏移也放大。
2. 再做LSC： 校正亮度不均匀。这时候数据已经干净了，增益不会放大黑电平噪声。
3. 最后做DPC： 因为LSC可能会改变坏点的表现（增益后坏点更明显），所以DPC放在LSC之后效果更好。

下面这张图展示了三个模块的流水线关系：

2.4 参数调优实战要点

最后，我总结一下这三个模块的调优要点：