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另外，傳感器光子吸收對每種顏色會有所不同，對藍色有可能有些問題，即對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，生產商會試圖在傳感器中為每種顏色內建一個簡單的伽馬曲線修正方法，但這種方法并不值得提倡。在對彩色有需求的應用中，可以考慮色度設備模型和顏色管理，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。在這一節我們會討論傳感器處理基礎。

通常在每個成像系統中都有一個專有的傳感器處理器，包括一個快速HW傳感器接口、優化的超長指令集（very long instruction word,VLIW）、單指令多數據流（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模并行像素處理所造成的工作負載。通常，傳感器處理過程透明且自動化，并由成像系統的生產廠商設置，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據的其他方式，這些數據允許針對應用來定制傳感器處理過程，就像數字攝影那樣。

6、去馬賽克

根據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據生成最終的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，這些文獻介紹了各種方法以及所面臨的挑戰等。

去馬賽克的一個主要挑戰之一是像素插值，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，這是一個重要的問題。一個與之相關的問題是顏色單元的加權問題，如在每個RGB像素中每種顏色應該占多少比例。因為在馬賽克傳感器中，空間元件分辨率大于最終組合的RGB像素分辨率，某些應用需要原始傳感器數據，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有效的像素分辨率，要么需要更好地實現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，傳感器也可能會有壞像素。通過在攝像機模塊或驅動程序中提供需要校正的壞像素坐標，供應商可以在工廠校正傳感器，并為已知的缺陷提供一個傳感器缺陷圖。在某些情況下，自適應的缺陷校正方法會用在傳感器上，以便監控鄰近像素點來發現缺陷，然后校正一定范圍內的缺陷類型，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。為了實時尋找瑕疵，攝像機驅動也可提供自適應的缺陷分析，在攝像機的啟動菜單中可能會提供一個特殊的補償控制。

8、顏色和照明校正

有必要進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，硅傳感器上對紅色和綠色這兩種顏色通常很敏感，但是對藍色卻不敏感，因此，理解和標定傳感器是得到最精確顏色的基本工作。

大多數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為光照更暗。校正基于幾何扭曲函數，可考慮可編程的光照功能來增加朝向邊緣的光照，這需要在出廠前進行標定，以便與光學的光暈模式相匹配。

9、幾何校正

鏡頭可能會有幾何相差或朝邊緣發生扭曲，產生徑向失真的圖像。為了解決鏡頭畸變，大多數成像系統具有專用的傳感器處理器，它有一個硬件加速的數字扭曲元件，類似于GPU上的紋理采樣器。在工廠就會針對光學器件的幾何校正進行校準并編程。

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