blc(black level correction)，即黑電平校正。
首先我們先介紹一下黑電平（black level），黑電平即是當影象資料為0時對應的訊號電平，不同位深資料的黑電平也不同。目前手機上主流的是raw10資料，即資料範圍為0到1023，對應的ob值（optical black）一般為64.當raw圖資料為12bit時，對應的ob值為256.
理論上的camera sensor輸出電平值和環境的亮度成正比，環境亮度越大sensor輸出電壓越高，電流越大。但是實際上因為sensor電路本身會存在暗電流，導致沒有光線輸入的時候也有一定的輸出電壓，所以需要把這部分的輸出減掉，使sensor的輸出電壓與輸入的亮度成正比。
目前主流的sensor會有幾行完全遮黑的dark row用來計算處理暗電流，如下圖。sensor輸出的是已經減過black level的資料。
既然sensor已經減去了black level，那手機isp流程減去的是什麼呢？其實是sensor統一做出來的offset，主要的作用是保留sensor輸出的負訊號，sensor是不能輸出負訊號的，如下是有offset的資料分布和沒有offset的資料分布：
可以看出如果sensor不做這個offset的話，暗處的負訊號放不出來，影響了pixel資訊的分布，從而導致影象（主要是雜訊）的效果不好。
理論上這個offset值應該不會改變，但實際上因為dark row和正常**的pixel的暗電流稍微有些差別，在低倍gain的情況下不明顯，高倍gain下差距就會進一步拉開，一般高倍gain的ob值會更高，ob值如果暗處過高會導致暗處偏紅等效果問題，一般手機專案對晶元的ob值都會有個範圍的要求。
黑電平校正一般處於isp pipepline很靠前的位置，**如下：
def
ob_correction
(data,black_level,bit_depth)
: data = np.float32(data)
data[::
2,::
2]=(data[::
2,::
2]- black_level[0]
)/(2
**bit_depth - black_level[0]
) data[1:
:2,:
:2]=
(data[1:
:2,:
:2]- black_level[1]
)/(2
**bit_depth - black_level[1]
) data[::
2,1:
:2]=
(data[::
2,1:
:2]- black_level[2]
)/(2
** bit_depth - black_level[2]
) data[1:
:2,1
::2]
=(data[1:
:2,1
::2]
- black_level[3]
)/(2
** bit_depth - black_level[3]
) data = data *
2** bit_depth
data = np.clip(data,0,
2**bit_depth)
return data
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