BLC，即 Black Level Correction。cmos 在傳出黑色圖像的時(shí)候，由于自身結(jié)構(gòu)的原因，黑色畫面?zhèn)鞒龅南袼刂挡⒉皇?0，為了達(dá)到最大的對(duì)比度，我們需要通過算法將這個(gè)黑色幀的值回歸到 0 的值。

我們可以將它想象成照片的“基準(zhǔn)線”。每張照片都有自己的黑色基準(zhǔn)，而BLC 的任務(wù)就是確保這個(gè)基準(zhǔn)是穩(wěn)定的，這樣我們拍攝出來的照片在暗部細(xì)節(jié)上才會(huì)一致。BLC 模塊小，但是魔力巨大。

這是我用 matlab 產(chǎn)生的一張黑幀圖，看著很黑，其實(shí)它是一張 5-15 隨機(jī)數(shù)組成。通常黑幀值的大小與溫度以及增益值相關(guān)，不過通常情況下采用減去一個(gè)固定值的方式來平衡黑幀沒有歸零的現(xiàn)象。

運(yùn)算方式：

1，分離出四個(gè)通道。

2，求四個(gè)通道的均值。

3，整圖減去相應(yīng)通道的均值。

4，拉升到原來的范圍。

當(dāng)然，這里必須提到，我說的是理想情況下，有些 sensor 非常不理想。

比如黑電平分布非常不均勻，左側(cè)值大右側(cè)值小，或者上邊的值大下邊的值小等情況，還有就是黑電平與增益，曝光時(shí)間都相關(guān)了。

這個(gè)時(shí)候如果想要更理想的圖像效果，就需要改進(jìn)算法。此處我的重點(diǎn)是算法的初步了解和 FPGA 實(shí)現(xiàn)，更復(fù)雜的算法就不作為開源部分了。

此時(shí)需要收斂的，不僅僅是 BLC ，還有 DPC 一起了，目前還是將項(xiàng)目約束到 600M，呈現(xiàn)的效果如下：

目前看到最差的十條路徑中，來自于 VIO ，所以算法代碼似乎還是有一定的裕量可以爭(zhēng)取一下。也就是可以跑到 600M 以上了。

最后別忘了仿真，將FPGA輸出的數(shù)據(jù)輸出到txt，再在matlab中將txt轉(zhuǎn)換成image。此處的方法就是和上一節(jié)的DPC雷同，就不做重復(fù)解釋。

審核編輯：劉清