ISP之DPC（坏点校正）模块

DPC - Defective Photosites Correction即坏点校正

一、DPC的意义

图像传感器上由于自身工艺技术造成的瑕疵，如光线采集的点存在缺陷，导致在光电转换过程中某些像素值不准确，我们称之为坏点（Defect Pixel）。尤其是对于低成本的sensor来说，坏点数为100 或者1000ppm（parts per million，百万分之一）是正常的。若sensor中存在坏点，经过图像的插值（如demosaic）和滤波等非线性过程，坏点的尺寸会变大（坏点扩散），而且由于色彩校正和串扰补偿，坏点处颜色的强度和饱和度也会明显提高，因此需要在其他模块执行之前对坏点进行校正，坏点一般分为静态坏点和动态坏点。

• 静态坏点：
  • 亮点：亮点的亮度值明显大于入射光乘以相应比例，随着曝光时间的增加，该点的亮度会显著增加；
  • 暗点：接近于0。
• 动态坏点：在一定像素范围内，该点表现正常，而超过这一范围，该点表现的比周围像素要亮。动态坏点与sensor 温度、gain值有关，sensor 温度升高或者gain 值增大时，动态坏点会变的更加明显。

坏点的存在一方面会影响图像的画质，另一方面，在某些应用场景下可能会影响CV的识别准确率，因此一般需要对DPC进行矫正。但是DPC的矫正也会带来相应的副作用，例如锐度下降，图像细节损失等，所以进行合适的DPC矫正是必要的。

二、DPC一般怎么实现

• 依赖标定的方法 - 主要校正静态坏点

静态坏点的校正是基于已有的静态坏点表（静态坏点表一般由sensor厂商提供），比较当前点的坐标是否与静态坏点表中的某个坐标一致，若一致则判定为坏点，然后再采用中值滤波的方法对其进行校正。一般来说，每颗sensor的静态坏点都可以百分百矫正，但这样做对sensor厂商会增加成本，所以对于低成本的sensor来说，由于成本和时间的限制，sensor制造商没有检测sensor的坏点信息，因此需要用户自行对静态坏点进行标定，得到静态坏点表。

• 不依赖标定的方法 - 主要校正动态坏点

由于存储坏点信息的内存有限，静态坏点校正有可能无法完全校正sensor中的坏点，因此静态坏点校正应当校正对图像质量影响较大的坏点，而动态坏点校正方法则校正其余的坏点。动态坏点的校正可以实时的检测和校正sensor 的亮点与暗点，并且校正的坏点个数不受限制。动态坏点校正相对静态坏点校正具有更大的不确定性。动态坏点校正可以分为两个步骤：坏点检测和坏点校正。

三、代码实现

1、读取RAW图像文件

由于我自己采集到的RAW文件是.dng格式而不是.raw格式，在读取的时候也遇到来一些问题，所以先跟大家分享一下raw图的基本知识。

RAW文件是一个数据包文件，而非图像文件。我们的电脑并不知道应该如何解读这种数据包，和JPEG等标准格式不同的是，RAW文件并不包含供电脑解码所需的信息。

和JPEG格式不同的是，RAW格式并没有一个统一的标准。各大厂各行其是，使用的RAW文件格式各不相同，甚至同一厂商不同型号相机之间使用的标准也不一样。

DNG格式是这种混乱局面中的唯一例外，这是一种由Adobe开发的公开文件格式，可供任意数码相机制造商选用。

每一幅DNG图像是以8字节的IFH（ Image File Header）开始的，所以说文件中不仅仅包含各像素点的值，还包含一些头文件等信息，我们在去读的时候需要剪掉头文件，仅取出来像素点的值。

由于博主自己采集到的图像坏点较少，为了让大家更清楚的看到坏点校正效果所以又手动添加了一些坏点。

用代码实现：

 
img = np.fromfile(r'/Users/Desktop/IMG_20230719_111556.dng',dtype = 'uint16')
a = len(img)
#原图大小为6016*4512
b = 6016 * 4512
#dng与raw的差别是，dng有头部信息，需要剪掉头部信息才是真实像素值，原图为10bit图像
img1 = img[a-b:a].reshape(4512,6016)
# 转化为8bit图像
img2 = img1/4#添加坏点
img3 = img2.copy()for i in range(img3.shape[0]):for j in range(img3.shape[1]):if random.random() < prob:img3[i][j] = 0 if random.random() < 0.0001 else 255else:img3[i][j] = img3[i][j]img3.astype(int)

2、校正坏点

2.1 中值滤波

坏点的分布符合我们图像中椒盐噪声的表现（噪声点的灰度值 与邻域像素点具有明显不同,因此在图像中造成过亮或 过暗的像素点, 严重影响图像的视觉质量），所以用中值滤波可以很有效的校正坏点。

用代码直接调用opencv也非常简单，下面是用一个5*5的滤波器进行中值滤波。

中值滤波的基本原来是：用一个X*X（X为奇数）的滤波器在画面中进行滤波，用滤波器中X*X点的中值代替（i，j）的值，实现坏点校正。

img4 = cv2.medianBlur(np.uint8(img3),5)

2.2识别坏点并校正坏点

中值滤波去除坏点简单有效，但是会存在一个问题，如果图像中并没有坏点，但是经过中值滤波后反而会损失细节。

如何避免细节的损失呢，我们可以用先识别坏点，然后再去除坏点的方法，尽可能的保留纹理。

• 坏点识别
  • 图像中某像素坐标为（i, j）
  • 用（i，j）和它周围的8个像素比较
  • 若（i，j）与周围8个像素点的差异均大于1，那么判定该点为坏点
• 考虑梯度的坏点校正
  • 计算2*（i，j）与水平、垂直及两条对角线的差值（dv，dh，ddl，ddr）
  • 判断边缘，比较（dv，dh，ddl，ddr）中最小的值
  • 为（i，j）赋值

    #考虑边缘：识别坏点并校正坏点thred = 1t = 0img4 = img3.copy()#坏点识别for i in range(1, img4.shape[0] - 1):for j in range(1, img4.shape[1] -1):P = img4[i-1:i+2,j-1:j+2].copy()different_value = np.abs(P - P[1,1])          compare = (different_value / P2) > thrednumber = np.count_nonzero(compare)if number == 8:dv = abs(2 * P[1,1] - P[0,1] - P[2,1])dh = abs(2 * P[1,1] - P[1,0] - P[1,2])ddl = abs(2 * P[0,0] - P[0,0] - P[2,2])ddr = abs(2 * P[1,1] - P[2,0] - P[0,2])t = t + 1if (min(dv, dh, ddl, ddr) == dv):img4[i, j] = (P[0,1] + P[2,1]) / 2elif (min(dv, dh, ddl, ddr) == dh):img4[i, j] = (P[1,0] + P[1,2]) / 2elif (min(dv, dh, ddl, ddr) == ddl):img4[i, j] = (P[0,0] + P[2,2]) / 2else:img4[i, j] = (P[0,2] + P[2,0]) / 2

四、结果

坏点图片

DPC后图片 

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