平场校正技术

平场校正是一种用于提高数字成像质量的技术，它消除了由传感器的像素对像素灵敏度变化和光路失真而导致的图像伪像效果，通常用于像素与像素敏感度以及暗电流变化相关的校正。

图为Alkeria Necta 线扫相机所演示的平场校正

由于自然制造公差，每个传感器的亮度输出都有一定程度的不均匀性，每个像素对相同数量的光的反应可能不同。使用面阵相机时，图像中亮度的差异不会产生太大的影响，因为整个图像中出现的差异很小。整体图像几乎不受影响，通常对于大多数应用程序来说已经足够了。

但是，当使用线扫相机时，线扫相机的传感器高度只有几个像素，这意味着任何像素产生的错误将在同一位置的每次刷新中重复。例如，产生的图像错误可能会以垂直条纹的形式发生，会对记录的图像数据产生重大影响。

图像的误差可以通过两个步骤来进行校正：暗信号非均匀性（DSNU）校正和光响应非均匀性（PRNU）校正。要校准 DSNU，必须在黑暗中记录参考图像，而对于 PRNU，必须用均匀的照明记录参考图像。因此，平场校正中的这两个单独的步骤分别称为暗场校正和亮场校正。

平场校正的第一步：低暗噪声校正，用于尽可能降低暗信号非均匀性（也称为偏移噪声或固定模式噪声）。

因此，暗场和亮场校正都是校正 DSNU 和 PRNU 的平场校正的一部分。暗场校正是最容易校准的。它只需要在图像传感器上不带照明的情况下记录参考图像。为此，需要遮盖住镜头。然后，使用偏移量对所有像素值进行标准化，就可以补偿传感器芯片的不均匀性。

在第二步，即光响应非均匀性（PRNU）校正（也称为低频平场校正），由于它纠正的低频变化，通常由光路失真引起，而不是由于像素到像素在照片响应中的变化，因此校准低频校正的实际光强就不那么重要了，（通常来说保持在12.5%到90%之间的适当值即可）。使用模拟增益用于在均匀的照明条件下获取所有像素的一定目标值。由此来消除边缘的强度下降，图像显示整个宽度下的均匀亮度。

在平场校正后，线扫图像没有条纹和阴影，这就使得图像分析更容易、更方便、更可靠，不需要使用软件执行任何后续的校正。

通常用于对光较为敏感，即非常依靠光来进行下一步判断的线扫应用，如半导体行业、医疗行业、包装行业等。