3. 传感器响应：光电转换特性、像素响应非均匀性(PRNU)、暗电流影响

LSC校正的最终效果取决于传感器本身的物理响应特性。如果传感器本身的光电转换存在非线性、像素间响应不一致或暗电流干扰，即使LSC增益计算再精确，也无法获得均匀的亮度输出。本章深入分析传感器响应的三大核心要素：光电转换特性、像素响应非均匀性(PRNU)以及暗电流影响。

3.1 光电转换特性：从光子到数字码值

图像传感器的核心功能是将入射光子转换为电子，再通过模数转换器(ADC)输出数字码值(DN)。这一过程遵循光电转换模型，其理想特性曲线如下图所示。

实际传感器响应并非完美线性，主要呈现以下特征：

3.2 像素响应非均匀性(PRNU)

即使在同一均匀光照下，不同像素的输出码值也存在差异，这种差异称为像素响应非均匀性(PRNU)。PRNU是LSC校正需要补偿的核心对象之一，其来源包括：

• 光电二极管尺寸差异：制造工艺导致每个像素的感光面积存在微小偏差
• 微透镜对准误差：微透镜与光电二极管之间的偏移影响光收集效率
• 滤色片透过率波动：Bayer阵列中同色滤色片的透过率不完全一致
• 读出电路增益偏差：列放大器、源跟随器等电路的增益存在像素间差异

PRNU通常用以下指标量化：

PRNU的空间分布特征直接影响LSC校正策略：

3.3 暗电流影响

暗电流是传感器在无光照条件下，由于热激发产生的电子-空穴对形成的电流。暗电流的存在会在图像中引入固定模式的背景噪声，对LSC校正产生以下影响：

• 偏移误差：暗电流使输出码值整体抬升，导致LSC增益计算时低估实际光响应
• 温度敏感性：暗电流随温度呈指数增长（每升高6~8°C，暗电流翻倍），影响校正稳定性
• 空间非均匀性：不同像素的暗电流大小不同，形成暗信号非均匀性(DSNU)

暗电流的数学模型可表示为：

I_dark(T) = I_0 × exp(-E_g / (k × T))

其中：
  I_dark(T)  = 温度T下的暗电流密度 (pA/cm²)
  I_0        = 比例常数
  E_g        = 硅的禁带宽度 (约1.12 eV)
  k          = 玻尔兹曼常数 (8.617×10⁻⁵ eV/K)
  T          = 绝对温度 (K)

暗电流对LSC校正的具体影响流程如下：

3.4 传感器响应综合模型

综合以上因素，传感器单个像素的输出码值可表示为：

DN(x,y) = G × [Q(x,y) × L(x,y) × t + I_dark(x,y,T)] + N_readout(x,y)

其中：
  DN(x,y)          = 像素(x,y)的输出数字码值
  G                = 系统增益（含ADC转换）
  Q(x,y)           = 像素的量子效率（含PRNU影响）
  L(x,y)           = 入射光强（含Lens Shading）
  t                = 曝光时间
  I_dark(x,y,T)    = 暗电流（与温度T相关，含DSNU）
  N_readout(x,y)   = 读出噪声（含FPN）

该模型清晰地揭示了LSC校正的物理基础：LSC校正的目标是补偿L(x,y)中的空间不均匀性，而Q(x,y)的PRNU和I_dark的DSNU则需要通过独立的校正环节处理。