浅析高通平台紫边校正方案以及去紫边算法原理

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1.什么是紫边

紫边是指在图像或照片的边缘周围出现紫**彩偏移或暗色条带的现象。它通常在高对比度的区域或明亮的背景下出现。

紫边的出现是由于光线透过镜头时，不同波长的光线会以不同的方式折射，导致色彩偏移。红色和蓝色光线更容易受到偏折，因此紫边通常表现为在图像边缘周围的紫色或暗色条带。

2.如何去除紫边

① Lens使用特殊的镀膜来减少紫边效应。

② 在后期处理中，紫边可以通过ISP进行校正，包括使用去紫边算法来减轻或去除图像中的紫**彩偏移，并恢复更准确的颜色。

3.高通平台紫边校正

高通平台ISP中通过CAC（Chroma Aberration Correction）模块来去紫边。其中，CAC模块中的TOTAL SCALE RATIO TRIGGERS是用于触发色差校正的总比例触发器。

TOTAL SCALE RATIO TRIGGERS的作用是根据图像中的特定条件触发色差校正。该触发器基于图像中的比例关系，通过分析图像的特征和变化来确定是否需要进行色差校正。

当总比例触发器检测到特定的比例情况时，表示图像中的色差达到需要校正的程度。这个比例可以基于图像的边缘、纹理或其他特征进行计算。一旦触发器检测到满足条件的比例，CAC模块就会启动色差校正算法，对图像进行处理，以消除色差问题。

其主要调试参数有：

Y Spot Threshold 较小的值会增加亮点校正的量。

Y Saturation Threshold 较小的值会增加校正量。

C Spot Threshold 检测像素与其周围像素之间的色差。

C Saturation Threshold 较小的值会增加色差校正。

通过以上参数可知，当触发器满足条件时，通过降低像素的亮度和颜色饱和度来校正色差（紫边）。

下面来看下校正效果：

从解析的数值看有一定的校正效果，从实际图片看效果并不明显。

4.紫边校正算法

由上一节内容可以看出，通过平台的ISP校正紫边的效果有限。所以，在后端处理中，想得到比较好的去紫边效果，通常需要集成紫边校正算法，下面举例说明。

CFR（Chromatic Fringe Removal）是常用的去紫边算法之一，其原理如下：

提取紫边区域：通过分析图像的色彩信息，确定紫边区域。通常紫边在图像的高对比度边缘或明暗交界处出现，可以通过阈值或颜色差异来提取紫边区域。

分离色散通道：将图像分离为不同的色散通道，通常是红色通道和蓝色通道。这是因为紫边主要由光学系统的色散效应引起，其中蓝色和红色分量受到影响较大。

对齐和融合：对分离的色散通道进行对齐，以确保它们的位置和尺度匹配。然后将对齐后的通道进行融合，通过综合不同通道的信息来减少紫边。

像素级校正：在对齐和融合后的图像上，对每个像素进行紫边校正。这可以通过减少或平衡红色和蓝色分量来实现，以减少紫边的影响。

色彩校正：根据需要，可以对整个图像进行色彩校正，以进一步优化颜色平衡和减少色偏。

后处理：根据需求，可以进行一些后处理步骤，如锐化、降噪等，以进一步改善图像质量。

CFR算法通过分离和融合色散通道，然后对齐和校正像素级别的色散，有效地减少了紫边现象。不同的CFR算法可能会有一些细微的差异，但基本原理大致相同。在实践中，可以通过设置阈值，使其在明亮的，高对比度的场景生效，以减小算法可能对其他场景的影响。