OpenISP 模块拆解 · 第1讲：坏点校正 (DPC)

模块作用

DPC 是坏点校正模块，位于 pipeline 最前面。输入是二维 Bayer RAW，输出仍然是 Bayer RAW。它要解决传感器坏点、热像素、死点等异常采样问题。

坏点如果不先处理，会在后续 AAF、CFA、EE 中被扩散或增强，最后表现为亮点、黑点、彩点、边缘彩斑。

openISP 实现

源码类名为 DPC(img, thres, mode, clip)。它对图像做 2 像素 reflect padding，然后对每个中心像素取周围八个同色邻居：

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p1 p2 p3
p4 p0 p5
p6 p7 p8

这些点在原始 5x5 窗口中相隔 2 像素，符合 Bayer 同色采样位置。

检测逻辑

当中心点 p0 与八个邻居的差值都大于阈值时，判定为坏点：

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abs(p_i - p0) > thres, for i = 1..8

这是较保守的规则。只有中心点和所有同色邻居都明显不同，才会被替换，能减少误杀边缘纹理。

修正模式

mean

取上下左右同色邻居平均：

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p0 = (p2 + p4 + p5 + p7) / 4

优点是简单稳定，缺点是容易跨边缘平均。

gradient

计算垂直、水平、两个对角方向的梯度，选梯度最小的方向做平均。直觉是沿着变化最平缓的方向插值，尽量保护边缘。

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dv  = abs(2*p0 - p2 - p7)
dh  = abs(2*p0 - p4 - p5)
ddl = abs(2*p0 - p1 - p8)
ddr = abs(2*p0 - p3 - p6)

参数说明

参数	含义	调大	调小
`thres`	坏点检测阈值	少修正，漏坏点风险增加	多修正，误伤纹理风险增加
`mode`	替换策略	`gradient` 更保边	`mean` 更平滑
`clip`	输出上限	配合 bit depth	防止溢出

学习重点

DPC 必须理解 Bayer 同色邻域，不能直接拿普通 3x3 RGB 思维套。
阈值需要跟噪声水平、ISO、bit depth 相关。
DPC 越靠前越好，因为后续模块会扩散坏点影响。

面试问答

Q1: 为什么坏点校正通常放在 demosaic 前？

因为坏点是单个传感器采样点异常。demosaic 会把一个异常点插值到多个颜色通道和邻近像素，如果之后再修正，坏点已经扩散成彩色区域，定位和修复都更难。

Q2: 为什么 DPC 要用同色邻居？

Bayer 图中相邻像素不是同一颜色。直接用相邻像素会混入其他颜色通道的信息，可能把颜色差异误认为亮度差异。同色邻居更能代表同一通道的真实局部变化。

Q3: `thres` 过小会怎样？

会把正常噪声或细节纹理误判成坏点，导致细节被抹掉，边缘变软，甚至出现局部纹理断裂。

Q4: `gradient` 模式相比 `mean` 的优势是什么？

gradient 会选择变化最平缓的方向插值，避免跨越强边缘平均，因此比 mean 更能保护边缘和纹理。

Q5: DPC 能不能修复大片坏区域？

这种局部 DPC 不适合修复大片坏区域。它假设异常是孤立点。如果坏点连续成片，周围邻域也不可靠，需要缺陷表、插值掩码或更复杂的修复算法。

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