紫邊

紫邊顧名思義，就是在攝影成像時(shí)，在對(duì)比度強(qiáng)烈，以及大光圈時(shí)經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生的紫色邊緣的Artifact，其實(shí)除了紫色也會(huì)存在藍(lán)色和綠色的情況。目前大部分人用光學(xué)像差來(lái)解釋這個(gè)問(wèn)題，其實(shí)這只是一方面。實(shí)際上除了鏡頭，紫邊和Sensor、兩者的匹配以及算法都有關(guān)系。 通常可以選取比較高檔的經(jīng)過(guò)光學(xué)優(yōu)化的鏡頭以及更好的Sensor來(lái)消除紫邊。這些方法不管用的情況下還可以用PS，Lightroom等后期軟件來(lái)后處理消除紫邊。 不過(guò)在ISP里面，其實(shí)有CAC和根據(jù)圖像分析Depurple兩種算法模塊來(lái)處理這種問(wèn)題。其中，CAC常用于像差校正。根據(jù)圖像分析Depurple實(shí)現(xiàn)較難，通常只在比較新的ISP中存在。

成因 1.鏡頭色差

色差是由透鏡的光學(xué)特性造成的。可見光的每個(gè)特定區(qū)域都有不同的波長(zhǎng)，波長(zhǎng)越長(zhǎng)，折射率越高。R、G和B光的波長(zhǎng)分別為650nm、510nm和475nm。它們的折射率與波長(zhǎng)有關(guān)，因此色差發(fā)生在橫向或縱向。因此，R、G、B三個(gè)通道在不同位置都呈現(xiàn)出模糊焦點(diǎn)。特別是近邊緣出現(xiàn)紫色邊緣，其亮度差異較大。 橫向色差，看到的大多數(shù)紫邊是由于鏡頭的橫向色差造成的——同樣的色差會(huì)在圖像的角落出現(xiàn)黃色、紅色或藍(lán)色條紋。不同波長(zhǎng)的光可以通過(guò)鏡頭并在稍微不同的位置重新聚焦在圖像傳感器上。

橫向色差是指光的波長(zhǎng)在傳感器上沒有完全對(duì)齊，導(dǎo)致照片的銳利、高對(duì)比度部分，尤其是角落處，呈現(xiàn)出經(jīng)典的紅/藍(lán)色條紋外觀。即使在具有非常好的色差校正的鏡頭上，同樣的效果也會(huì)導(dǎo)致紫邊。這是因?yàn)閷?dǎo)致紫邊的情況——即黑暗物體（如樹枝）與非常明亮的物體對(duì)比——極大地夸大了鏡頭的像差。即使是經(jīng)過(guò)良好校正的鏡頭也會(huì)在這些情況下顯示出一些紫色光暈，通常是在整個(gè)圖像中，而不僅僅是在角落。

縱向色差，獲得紫邊的另一種方法是使用具有強(qiáng)縱向色差的鏡頭（離焦區(qū)域中的又名綠色和紫色條紋）。對(duì)象前面的物體帶有紫色條紋，而背景帶有綠色。因此，如果照片中的對(duì)比度非常高，并且稍微位于焦點(diǎn)前面，那么大多數(shù)鏡頭都會(huì)出現(xiàn)紫邊。例如，在天體攝影中，如果你聚焦得太遠(yuǎn)，在恒星周圍出現(xiàn)紫邊是很常見的。

此外，由于設(shè)計(jì)軟件里對(duì)應(yīng)短波長(zhǎng)的權(quán)重一般較低，而紫邊場(chǎng)景一般亮度對(duì)比度較高，導(dǎo)致短波長(zhǎng)部分的色差被放大了。并且傳感器B 通道是一個(gè)連續(xù)的頻譜，和設(shè)計(jì)軟件里離散的波長(zhǎng)設(shè)置有一定出入。所以模擬紫邊最好以傳感器的頻譜為準(zhǔn)，平常3-5離散波長(zhǎng)的計(jì)算結(jié)果不一定準(zhǔn)確。其次紫邊的的本質(zhì)是RGB 通道各自PSF之間能量分布的差別，不同的曝光條件和飽和度條件下紫邊會(huì)有所不同。

2.Blooming

CCD圖像傳感器的原理和結(jié)構(gòu)使其有較好光照靈敏度高、噪音低、圖象質(zhì)量較高的優(yōu)點(diǎn)，一般CCD工業(yè)相機(jī)的動(dòng)態(tài)范圍在60dB左右。但在圖像中有高亮度的點(diǎn)或區(qū)域時(shí)，CCD圖像傳感器存在讓圖像質(zhì)量嚴(yán)重劣化的“Blooming”和“Smear”效應(yīng)。

當(dāng)成像視場(chǎng)中存在亮度較高的點(diǎn)光源或亮區(qū)域時(shí)，CCD在亮點(diǎn)光源附件區(qū)域有Blooming或稱為“開花”（也叫光暈或高光溢出）的效應(yīng)。 它是CCD傳感器像素在受到強(qiáng)光照射時(shí)，亮點(diǎn)區(qū)域像元獲得的光照過(guò)強(qiáng)，像元光電二極管在強(qiáng)光下產(chǎn)生的光電子數(shù)超過(guò)CCD電荷存儲(chǔ)區(qū)可以存儲(chǔ)的最大電子數(shù)而溢出，溢出的電子將沿行或列方向進(jìn)入相鄰像素，“污染”相鄰圖像區(qū)域 （使相鄰區(qū)域也飽和），圖像出現(xiàn)Blooming “開花”（光暈）現(xiàn)象，Blooming會(huì)導(dǎo)致相機(jī)圖像清晰度明顯下降，嚴(yán)重影響成像的質(zhì)量。

不同程度的“Blooming”會(huì)使圖像出現(xiàn)不同程度的光暈圖像，光暈圖像無(wú)法真實(shí)反映要觀測(cè)區(qū)域的細(xì)節(jié)信息，會(huì)丟失許多有用的信息。焊接實(shí)時(shí)檢測(cè)的圖像獲取系統(tǒng)中，如果沒有特殊的抗干擾措施，焊接等離子體的強(qiáng)光會(huì)在CCD工業(yè)相機(jī)上產(chǎn)生嚴(yán)重的光暈，使焊接熔池中心及邊緣部分的圖像信息全部損失。

3.Sensor和鏡頭的匹配

由于鏡頭和Sensor的適配等各種因素導(dǎo)致高角度入射光不僅激發(fā)了正確位置的PhotoDiode，也激發(fā)了其周圍PD，最終形成彩色光暈，如下圖所示。

4.ISP算法的Arttifact

去馬賽克算法也會(huì)造成紫邊。由于Sensor的顏色陣列通常被稱為拜耳模式，每個(gè)照片點(diǎn)都有選擇地接收到一個(gè)R、G和B顏色的信號(hào)，其余兩個(gè)顏色需要被插值插出來(lái)。然而，由于三種顏色之間的不一致性，插值會(huì)產(chǎn)生偽影。這種偽影是由于顏色不連續(xù)周圍的色調(diào)突然變化而出現(xiàn)的，稱為偽色。

消除

去紫邊的算法在ISP分為CAC（Chromatic Aberration Correction）和基于圖像分析的方法紫邊Depurple。

1.CAC

CAC用來(lái)消除鏡頭引起的像差，類似Distortion Correction。分為標(biāo)定和校正兩步。通常使用拍攝圈點(diǎn)圖算出每個(gè)圓的圓心和3個(gè)通道的偏移量，校正的時(shí)候再根據(jù)偏移量插值回正確的位置。

這個(gè)標(biāo)定其實(shí)就是算法推廣的最大困難。另外就是由于CAC標(biāo)定的是像素的平移動(dòng)偏差，所以只能對(duì)于像差引起紫邊比較有效。

2.Depurple

主要分為檢測(cè)和校正2步。 檢測(cè)3個(gè)條件： 1.NSRs，近飽和區(qū)域3通道平均值大于230（8bit）； 2.CRs，顏色特性復(fù)合紫色區(qū)域（B-G>25，R-B<25）； 3.顏色梯度，圖片經(jīng)過(guò)非均勻量化后的梯度圖，紫邊一般位于一側(cè)是亮度一側(cè)是較暗的位置。 ? ? 校正3種方式： 1.使用附近的顏色插值插一個(gè)過(guò)渡色（計(jì)算復(fù)雜但是自然）； 2.降飽和度（變灰）； 3.將R和B的值設(shè)置為G。 ?

? 誤判 在紫邊糾正的算法中如何防止誤判是很關(guān)鍵的，從下圖可以看出由于融合了梯度信息，導(dǎo)致紫色衣服這樣的的負(fù)樣本沒有被誤傷。

? 總結(jié) 目前來(lái)看，在實(shí)際的Camera生產(chǎn)過(guò)程中，如果通過(guò)鏡頭及鏡頭和Sensor的匹配改善紫邊的硬件修改成本會(huì)比較高。所以通過(guò)一個(gè)好的ISP去紫邊算法改進(jìn)這個(gè)問(wèn)題會(huì)是一個(gè)大的趨勢(shì)。

審核編輯：黃飛

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