手机影像ISP流程：BLC

BLC简介

BLC(Black Level Correction)，即黑电平校正。

首先我们先介绍一下黑电平（Black Level），黑电平即是当图像数据为0时对应的信号电平，不同位深数据的黑电平也不同。目前手机上主流的是raw10数据，即数据范围为0到1023，对应的OB值（Optical Black）一般为64.当raw图数据为12bit时，对应的OB值为256.

黑电平校正的原因

理论上的camera sensor输出电平值和环境的亮度成正比，环境亮度越大sensor输出电压越高，电流越大。但是实际上因为sensor电路本身会存在暗电流，导致没有光线输入的时候也有一定的输出电压，所以需要把这部分的输出减掉，使sensor的输出电压与输入的亮度成正比。
       目前主流的sensor会有几行完全遮黑的dark row用来计算处理暗电流，如下图。sensor输出的是已经减过black level的数据。

       既然sensor已经减去了black level，那手机ISP流程减去的是什么呢？其实是sensor统一做出来的offset，主要的作用是保留sensor输出的负信号，sensor是不能输出负信号的，如下是有offset的数据分布和没有offset的数据分布：

       可以看出如果sensor不做这个offset的话，暗处的负信号放不出来，影响了pixel信息的分布，从而导致图像（主要是噪声）的效果不好。
       理论上这个offset值应该不会改变，但实际上因为dark row和正常曝光的pixel的暗电流稍微有些差别，在低倍gain的情况下不明显，高倍gain下差距就会进一步拉开，一般高倍gain的OB值会更高，OB值如果暗处过高会导致暗处偏红等效果问题，一般手机项目对芯片的OB值都会有个范围的要求。

黑电平校正的代码

黑电平校正一般处于ISP pipepline很靠前的位置，代码如下：

def ob_correction(data,black_level,bit_depth):data = np.float32(data)data[::2,::2] = (data[::2,::2] - black_level[0])/(2**bit_depth - black_level[0])data[1::2,::2] = (data[1::2,::2] - black_level[1])/(2**bit_depth - black_level[1])data[::2, 1::2] = (data[::2, 1::2] - black_level[2]) / (2 ** bit_depth - black_level[2])data[1::2, 1::2] = (data[1::2, 1::2] - black_level[3]) / (2 ** bit_depth - black_level[3])data = data * 2 ** bit_depthdata = np.clip(data,0,2**bit_depth)return data

黑电平校正对图像的影响

对于黑白图像，如果不做BLC的话，即把本来没有信号输出的pixel当成有信号输出，体现在图像上即纯黑的物体不够黑，图像看上去发蒙、发白。

       对于彩色图像，因为sensor对R/G/B响应不同以及手机后续ISP处理的原因，如果不做BLC或者扣除的OB值有问题的话会导致比较明显的偏色问题，OB值减多了整体画面会偏绿，减少了会偏红。具体原因后面的ISP流程会讲到。

       有些设计不好的camera sensor会有强光特定角度照射、芯片输出图片偏绿的问题，也和BLC有关。对产生原因感兴趣的同学可以关注一下微信公众号 “有如念夏“”，后续会更新手机ISP的其他流程。
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