图像传感器芯片坏点的原因

由于图像传感器芯片Pixel阵列存在工艺偏差及缺陷，因此会造成图像上部分像素显示错误，这些有缺陷的Pixel点即为图像坏点(Bad pixel)。 对于不同工艺、不同厂家，尤其对于一些低成本、消费类的sensor来说，坏点数会在长时间、高温环境下变得越来越多，严重影响到了sensor产品的使用效果、使用寿命。

引起坏点的原因包括Foundry工艺、长时间高温引起管子老化等。

坏点分类：

静态坏点：sensor制造产生的坏点，不随时间、增益等改变。

动态坏点：因增益、温度变化而引起的坏点，可恢复正常。

静态坏点矫正：

一般在传感器或者模组产线上进行标定，将坏点位置信息写入OTP (OneTime Programmable)，在客户端读出静态坏点丢弃或在芯片内直接插值矫正。

动态坏点矫正：

相比静态坏点，动态坏点的检测及修复重要很多，算法也多种多样，可根据产品具体使用场景(车载、安防等)定制算法矫正。

算法效果：

坏点消除前 vs坏点消除后

通常我们在图像处理算法实现中，都会用到lineBuffer，Linebuffer可以实现单行数据串行输入，多行数据并行输出；常用于图像卷积处理中。

很多博主都按照3X3阵列来实现卷积计算，景芯ISPVIP课程采用5X5阵列来实现更精准的卷积计算。

很多博主都未考虑图像边缘像素，比如边界的2行、2列图像数据被错误处理或者直接未进行处理，景芯ISP VIP课程进行了边界处理，欢迎大家加入景芯ISP VIP训练营交流。

然后假设bayer格式是如下RGrGbB格式，另外三种格式如法炮制，不再赘述：

第一行R、Gr循环，①第一拍选取5x5中的9个R点，②第二拍选取5x5中的9个Gr点

第二行Gb、B循环，③第一拍选取5x5中的9个Gb点，④第二拍选取5x5中的9个B点

注意，第①④是相同取法，第②③是相同取法，因此代码设计

审核编辑：汤梓红