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另外，傳感器光子吸收對(duì)每種顏色會(huì)有所不同，對(duì)藍(lán)色有可能有些問題，即對(duì)于較小的傳感器成像而言這是最難的一種顏色。在某些情況下，生產(chǎn)商會(huì)試圖在傳感器中為每種顏色內(nèi)建一個(gè)簡單的伽馬曲線修正方法，但這種方法并不值得提倡。在對(duì)彩色有需求的應(yīng)用中，可以考慮色度設(shè)備模型和顏色管理，甚至讓傳感器的每種顏色通道具有非線性特征并建立一系列簡單的校正查找表（Lookup Table, LUT）轉(zhuǎn)換。

5、傳感器處理

傳感器處理用于從傳感器陣列中去馬賽克并聚集像素，也用于校正感知瑕疵。在這一節(jié)我們會(huì)討論傳感器處理基礎(chǔ)。

通常在每個(gè)成像系統(tǒng)中都有一個(gè)專有的傳感器處理器，包括一個(gè)快速HW傳感器接口、優(yōu)化的超長指令集（very long instruction word,VLIW）、單指令多數(shù)據(jù)流（single instruction multiple data, SIMD）指令以及具有固定功能的硬件模塊，這些功能是為了解決大規(guī)模并行像素處理所造成的工作負(fù)載。通常，傳感器處理過程透明且自動(dòng)化，并由成像系統(tǒng)的生產(chǎn)廠商設(shè)置，來自傳感器的所有圖像均以同樣的方式處理。也存在用于提供原始數(shù)據(jù)的其他方式，這些數(shù)據(jù)允許針對(duì)應(yīng)用來定制傳感器處理過程，就像數(shù)字?jǐn)z影那樣。

6、去馬賽克

根據(jù)不同的傳感器元件配置（如圖5所示），可利用各種去馬賽克算法將原始傳感器數(shù)據(jù)生成最終的RGB像素。Losson &Yang還有Li等人分別給出了兩篇非常好的綜述文獻(xiàn)，這些文獻(xiàn)介紹了各種方法以及所面臨的挑戰(zhàn)等。

去馬賽克的一個(gè)主要挑戰(zhàn)之一是像素插值，其作用是將鄰近單元的顏色通道組合成單個(gè)像素。在給定傳感器元件排列的幾何形狀以及單元排列的縱橫比的條件下，這是一個(gè)重要的問題。一個(gè)與之相關(guān)的問題是顏色單元的加權(quán)問題，如在每個(gè)RGB像素中每種顏色應(yīng)該占多少比例。因?yàn)樵隈R賽克傳感器中，空間元件分辨率大于最終組合的RGB像素分辨率，某些應(yīng)用需要原始傳感器數(shù)據(jù)，以便盡可能利用所有的精度和分辨率，或者有些處理要么需要增強(qiáng)有效的像素分辨率，要么需要更好地實(shí)現(xiàn)空間精確的顏色處理和去馬賽克處理。

7、壞像素的校正

像LCD顯示器一樣，傳感器也可能會(huì)有壞像素。通過在攝像機(jī)模塊或驅(qū)動(dòng)程序中提供需要校正的壞像素坐標(biāo)，供應(yīng)商可以在工廠校正傳感器，并為已知的缺陷提供一個(gè)傳感器缺陷圖。在某些情況下，自適應(yīng)的缺陷校正方法會(huì)用在傳感器上，以便監(jiān)控鄰近像素點(diǎn)來發(fā)現(xiàn)缺陷，然后校正一定范圍內(nèi)的缺陷類型，比如單像素缺陷、列或行缺陷以及類似2×2或3×3的塊狀缺陷。為了實(shí)時(shí)尋找瑕疵，攝像機(jī)驅(qū)動(dòng)也可提供自適應(yīng)的缺陷分析，在攝像機(jī)的啟動(dòng)菜單中可能會(huì)提供一個(gè)特殊的補(bǔ)償控制。

8、顏色和照明校正

有必要進(jìn)行顏色校正以便平衡總的顏色精確度和白平衡。如圖1-2所示，硅傳感器上對(duì)紅色和綠色這兩種顏色通常很敏感，但是對(duì)藍(lán)色卻不敏感，因此，理解和標(biāo)定傳感器是得到最精確顏色的基本工作。

大多數(shù)圖像傳感器的處理器包含了用于光暈校正的幾何處理器，這在圖像的邊緣表現(xiàn)為光照更暗。校正基于幾何扭曲函數(shù)，可考慮可編程的光照功能來增加朝向邊緣的光照，這需要在出廠前進(jìn)行標(biāo)定，以便與光學(xué)的光暈?zāi)Ｊ较嗥ヅ洹?/p>

9、幾何校正

鏡頭可能會(huì)有幾何相差或朝邊緣發(fā)生扭曲，產(chǎn)生徑向失真的圖像。為了解決鏡頭畸變，大多數(shù)成像系統(tǒng)具有專用的傳感器處理器，它有一個(gè)硬件加速的數(shù)字扭曲元件，類似于GPU上的紋理采樣器。在工廠就會(huì)針對(duì)光學(xué)器件的幾何校正進(jìn)行校準(zhǔn)并編程。

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