黑電平校正、FPN校正、平場校正、白平衡校正，這四種校正，雖然形成原理和操作方式有不同，但是在實際應用中，經常是交叉的，尤其是在硬件實現時，出于速度以及資源的考慮，會融合起來做，或者使用一種暴力簡單的方式來達到效果，在大多數應用場合，并不需要嚴格的校正，比如線性校正可以代替非線性校正；

原理：

黑電平校正：為什么要黑電平校正，1.sensor的ADC精度和分辨力問題，這兩項，導致絕對黑電平時，在允許范圍內會有偏差；2.暗電流問題，工藝不可能保證每個像元的特性一致，在不同的溫度和曝光時長下，響應也是不同的，所以在不同情況下，即使處于無光照的環境中，像素也會有一定的輸出電壓；如圖是黑電平校正效果

校正前需要根據圖像的具體情況進行分析，若圖像平面趨于平整，則推薦使用全幀均值；若圖像出現一些峰值，有明顯突出山峰等，推薦使用中值的方法；若出現某個角的值比較高，可能由于電源或者其他的原因引起的，則推薦使用局部計算的方法；此外，還有自定義、最大值等方法，需要根據不同圖像的情況去選擇方法，終其目的都是一樣的。

也可以使用簡單的方法，直接減去黑電平值，校準到0值，這種方法魯棒性不好，但是簡單，節省硬件資源；也可以根據溫度和增益的變化實時校正，提前根據特性數據點建立一次函數，在拉流過程中進行曲線校正；

FPN校正：固定模式噪聲校正，也叫做暗場校正。

行FPN： 在基于模擬域累加實現的TDI-CMOS圖像傳感器中。由于模擬累加器電路中存在寄 生電阻和電容，電路失配會導致輸出圖像在TDI(時間延遲積分)掃描方向(即“沿軌”方向) 亮度不均勻，且呈周期性衰減，突出表現為周期性橫條紋。

列FPN：傳感器列并行讀出電路(模擬累加器和ADC(模數轉換器)等)的系統結構由于 工藝偏差很容易出現列與列之間的失配，從而導致輸出圖像在與TDI掃描方向垂直的方向 (即“跨軌”方向)亮度不均勻，表現為明暗變化的豎條紋。

FPN校正要在極低照環境下進行，也就是黑圖。一般來說，人眼對豎條紋更敏感一些，所以在有些資源緊張的應用中，僅做列FPN校正；

FPN校正可以看做FFC校正的一部分；

平場校正(FFC)：原因，光線不均勻、鏡頭中心和邊緣響應不一致，sensor固定噪聲和響應不均勻噪聲等。

平場校正一般用FPN暗場校正和PRNU明場校正進行，平場校正就是以整幀圖像的均值或者中值為目標圖像，根據每個像素的特性不同，以響應增益gain為系數K和offset偏置B，對每個像素進行校正，從而使得整幅圖像看起來很均勻平滑，當然，為了簡化計算，節省資源，也可以使用多個相鄰的像素使用同一組校準參數。

校正時，可以采用多段校正法將響應曲線分段校正，而更多的是簡單暴力的兩點校正法，也就是看成線性響應。

在暗場校正中，可以得到均值Vavgb，像素值Vinb；

在明場校正中，可以得到均值Vavgr，像素值Vinr；

可以得到增益響應系數K=(Vavgr-Vavgb)/(Vinr-Vinb)；

偏置B=Vavgb-Vinb*K；

將n個像素的每一個像素點的K[n]和B[n]寫入一個ram表中，當讀取一幀圖像時，對每一個像素進行校正Vout=Vin*K+B;

白平衡校正：涉及到色溫，不同場景下色溫不同，校正系數也不同，并且，不同的sensor校正系數也有一些差異，一般來說，實際應用只需要滿足一種常用色溫下的校正；

人眼會默認白色色塊的RGB分量值是相等的，所以將RGB三個通道各自的均值算出，Ravg、Gavg、Bavg，加入像素位寬8bit，那么認為中間值是128，kR=128/Ravg，kG=128/Gavg，kB=128/Bavg，得到系數k，輸出像素Rout=Rin*k，G和B通道同理。這種方法叫灰度世界法，根本是用中間值128做歸一化。

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部分引用來自下面：
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原文鏈接：https://blog.csdn.net/xiaoyouck/article/details/72824534

https://www.cnblogs.com/qiqibaby/p/8602082.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的黑电平校正、FPN校正、平场校正、白平衡校正的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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