具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

正如背景技术中所述，温度变化会引起图像传感器光学暗区亮度值(OB值)的漂移，下面对引起OB值漂移的影响因素以及造成的影响进行说明。

将OB值的变化量，或称漂移值记为其影响因素可参考如下公式：

其中，resolution表示分辨率、FPS表示帧率、capabilities表示图像信号处理器(ISP)的功能、time表示使用时间、δ表示其他因素、temperature表示温度、IQ表示图像质量。根据公式1可看出：OB值的变化量与分辨率resolution、帧率FPS、图像信号处理器ISP的功能capabilities、使用时间time、其他因素δ和温度temperature的变化成正比。具体地，分辨率resolution几何级增长，例如手机市场上已经推出一亿像素的CMOS图像传感器；帧率FPS提高，例如手机市场上图像传感器帧率上升到240fps；图像信号处理器的功能capabilities增加；使用时间time增加，例如Vlog、扫码、人脸识别等应用场景使摄像头的使用频率和持续时间越来越久；以及其他因素δ的增加都会导致图像传感器的功耗提高和温度temperature上升。图像传感器的温度temperature参数迅速上升会引起OB值的漂移。图像质量IQ与OB值的变化量成反比；OB值的变化量越大，图像质量IQ越差。因此，需要考虑温度变化对光学暗区校准带来的影响。

现有技术中，诸如手机和相机等生产厂商通常会一次性购进大批量(比如几百万个)图像传感器用于生产。厂商通常会针对每个图像传感器都进行不同温度下OB值的测量，从而得到每个图像传感器的温度和OB值的对应关系。但这样操作会耗费大量时间和成本。

基于以上研究，本发明实施例提供了一种图像传感器光学暗区的校准曲线获取方法，该方法可应用于厂商对大量图像传感器的光学暗区亮度值与温度映射关系的获取需求，可通过编程实现；图像传感器可以是CMOS等类型的图像传感器。图1是本发明实施例提供的一种图像传感器光学暗区的校准曲线获取方法的流程示意图。参见图1，该图像传感器光学暗区的校准曲线获取方法包括以下步骤：

S110、从全部待校准图像传感器中选取部分图像传感器作为样本图像传感器。

其中，通过对待校准图像传感器进行采样，仅对样本图像传感器进行全温度区间的OB值测量，可以有效降低全部待校准图像传感器校准曲线的整体获取时间和成本。示例性地，可以从每箱图像传感器中随机抽取一个或几个图像传感器作为样本。

S120、统计样本图像传感器在不同温度区间的光学暗区亮度值，从样本图像传感器中选取优质图像传感器。

其中，温度区间的划分依据可以是图像传感器的工作温度范围。例如图像传感器自带可感知传感器内部温度的温度寄存器(Sensor Temperature Register)，那么，图像传感器的工作温度范围可以是其数据表给出的范围。示例性地，工作温度范围可以按照具体应用场景需要的精度分割为n个温度区间；各个温度区间包含的温度范围可以相等或不相等。

示例性地，优质图像传感器可以根据样本图像传感器在各个温度区间的光学暗区亮度值来选取，优质图像传感器的数量可以是一个或多个；例如，选取一致性较好的多颗样本图像传感器作为优质图像传感器。

S130、对优质图像传感器在所有温度区间的光学暗区亮度值进行曲线拟合，得到优质图像传感器的温度亮度拟合曲线。

其中，曲线拟合可以根据优质图像传感器OB值的分布，采用多项式拟合、指数拟合、高斯拟合或插值等方式来进行。示例性地，曲线拟合过程可以只针对任意一个优质图像传感器，以减少运算时间。或者，曲线拟合过程可以针对所有优质图像传感器，以使拟合结果更精确，排除偶然因素的影响；具体地，可以对所有优质图像传感器在不同温度区间的OB值统一进行拟合；或者，形成所有优质图像传感器各自的拟合曲线后，再对多条拟合曲线进行再次拟合得到最终的温度亮度拟合曲线；再或者，先求取每个温度区间内优质图像传感器的OB值的均值，再对不同温度区间下的均值进行拟合。

S140、测量全部待校准图像传感器在关键温度点的光学暗区亮度值；并根据关键温度点的光学暗区亮度值调整温度亮度拟合曲线，得到图像传感器光学暗区的校准曲线。

其中，该步骤针对全部待校准图像传感器进行，不区分待校准图像传感器是否为样本图像传感器或优质图像传感器。这样可以省去挑选的步骤，简化校准曲线获取流程。若某待校准图像传感器恰好为S130中曲线拟合用的优质图像传感器，那么其温度亮度拟合曲线实质上就是其校准曲线。关键温度点的数量和温度值可以根据需求进行选取。

本发明实施例所提供的图像传感器光学暗区的校准曲线获取方法，通过挑选部分待校准图像传感器作为样本图像传感器，进行全温度区间光学暗区亮度值的统计；并从样本图像传感器中挑选优质图像传感器，进行曲线拟合得到温度亮度拟合曲线，可以有效简化测量和计算过程。同时，本实施例并未将温度亮度拟合曲线作为最终的校准曲线，而是针对每个待校准图像传感器进行温度亮度拟合曲线的调整，使最终获得的校准曲线符合各个待校准图像传感器自身的工作特性，保证了校准曲线的独特性和准确性。以及，在对温度亮度拟合曲线进行针对性调整时，仅需要获取关键温度点的光学暗区亮度值，进一步简化了测量和计算过程。因此，本发明实施例可以保证校准曲线的准确性，使得图像传感器可以根据实际运行温度和校准曲线实现光学暗区的动态校准，并降低校准曲线的获取成本，便于推广应用。

图2是本发明实施例提供的一种样本图像传感器的光学暗区亮度值的统计方法的流程示意图。参见图2，本实施例对统计样本图像传感器在不同温度区间的光学暗区亮度值的步骤进行了细化，具体包括如下步骤：

S210、样本图像传感器在全黑环境下持续运行；且样本图像传感器每隔预设时间获取一次原始图像数据图。

其中，可以使样本图像传感器在全黑环境下，以特定模式(sensor registorsetting mode)运行，从而保证无入射光线的干扰，使根据原始图像数据图得到的OB值更准确。由于随着图像传感器的持续运行，温度会随运行时间的上升而上升；基于此，可通过每隔预设时间获取的原始图像数据图整理得到各个温度区间对应的OB值。

S220、根据图像传感器内置的温度寄存器的读数，匹配获取原始图像数据图时的温度对应的温度区间。

其中，内置温度寄存器的读数可以使用IIC协议读取，并根据图像传感器对应的转换公式将读取数据转换为摄氏度信息。

S230、从原始图像数据图中选择感兴趣区域，并计算感兴趣区域的平均光学暗区亮度值，作为获取原始图像数据图时所处的温度区间对应的光学暗区亮度值。

其中，感兴趣区域(region of interest，ROI)可以根据需求灵活选取，例如选取图像传感器的中心、边缘或者四角等部位。图像传感器中的像素可以以Bayer格式排列，图像可以以YUV格式编码；可以根据感兴趣区域中各个像素点的Y值(即亮度值)计算平均光学暗区亮度值(记为OB_ROI)。计算公式如下：

其中，avgY_ROI表示图像传感器的像素阵列中感兴趣区域的平均亮度值、frameLength表示感兴趣区域在垂直方向上的像素个数、lineLength表示感兴趣区域在水平方向上的像素个数、Pixel_i,j表示感兴趣区域的像素阵列中对应(i,j)坐标点的像素的亮度值。

本实施例通过S210-S230实现了样本图像传感器在不同温度区间的光学暗区亮度值的统计。需要说明的是，全部样本图像传感器的感兴趣区域需要按照统一的标准进行选取，以便于后续步骤的进行。

在上述各实施方式的基础上，可选地，若多次获取原始图像数据图时的温度处于同一温度区间，则将多次计算出的感兴趣区域的平均光学暗区亮度值的平均值作为温度区间对应的光学暗区亮度值。

图3是本发明实施例提供的一种优质图像传感器的选取方法的流程示意图。参见图3，本实施例对从样本图像传感器中选取优质图像传感器的步骤进行了细化，具体包括如下步骤：

S310、获取所有样本图像传感器在任一温度区间内的光学暗区亮度值的正态分布。

S320、选取正态分布中位于设定区域的样本图像传感器作为优质图像传感器。

其中，样本图像传感器在不同温度区间的OB值正态分布如图4所示，图4中示例性地给出了三个温度区间内所有样本图像传感器的光学暗区亮度值的正态分布。例如，图像传感器的数据表中记载的工作温度范围为-30-70℃，可以将工作温度范围划分为[-30,0)、[0,30)、[30,70]三个温度区间，区间1表示[-30,0)区间、区间2表示[0,30)区间、区间3表示[30,70]区间；或者，可以将工作温度范围等分为10个温度区间，区间1表示[-30,-20)区间、区间2表示[20,30)区间、区间3表示[60,70]区间。

参见图4，横坐标表示光学暗区亮度值，纵坐标表示概率。其中，光学暗区亮度值的单位为code，其含义为将像素最低至最高亮度按规则均分后，一个编码单位所代表的亮度；例如，针对10bit编码，是将每个像素的亮度范围从0到1023均分。图4中，最稀疏点状阴影部分及虚线表示区间1的光学暗区亮度值的正态分布，其数学期望μ＝62，标准差σ＝1；可以选取位于区域A1的样本图像传感器作为温度区间1的优质图像传感器。较稀疏点状阴影部分及实线表示区间2的光学暗区亮度值的正态分布，其数学期望μ＝64，标准差σ＝1；可以选取位于区域A2的样本图像传感器作为温度区间2的优质图像传感器。最密集点状阴影部分及点划线线表示区间3的光学暗区亮度值的正态分布，其数学期望μ＝66，标准差σ＝1；可以选取位于区域A3的样本图像传感器作为温度区间3的优质图像传感器。

示例性地，可以将正态分布中，数学期望附近的中心区域作为设定区域；每个温度区间内的优质图像传感器可以有多个，不同温度区间内的优质图像传感器可以不同。

在上述各实施方式的基础上，可选地，选取优质图像传感器的步骤还包括：

S330、对所有温度区间中选取出的优质图像传感器取交集，得到全局优质图像传感器。

其中，由于各个温度区间中挑选出的优质图像传感器并不完全相同，若仅任意选取一个优质图像传感器的测量数据进行曲线拟合，有较大的随机性风险；若对所有优质图像传感器的测量数据进行曲线拟合，计算过程较为复杂。本实施例通过对所有温度区间中的优质图像传感器取交集，可以得到在各个温度区间均表现较好且一致性较好的多个全局优质图像传感器。那么，挑选任意一个全局优质图像传感器的测量数据进行拟合，到可以得到较好的温度亮度拟合曲线，可以简化曲线拟合的过程。

相应地，对优质图像传感器在所有温度区间的光学暗区亮度值进行曲线拟合，得到优质图像传感器的温度亮度拟合曲线，包括：对任意一个全局优质图像传感器在所有温度区间的光学暗区亮度值进行曲线拟合，得到优质图像传感器的温度亮度拟合曲线。

表1中示例性地给出了一组全局优质图像传感器和其他样本图像传感器的OB值与温度的关系。

表1

表1中，示例性地，该批次图像传感器的工作温度范围均为-30-70℃，每隔十摄氏度划分一个温度区间，且70℃自成第十一个温度区间；以各个温度区间的最低温度值作为该区间的OB代表值。Golden1、Golden2和Golden3代表三个全局优质图像传感器；Unit1和Unit2代表两个除全局优质图像传感器以外的样本图像传感器；Avg_temp代表不同图像传感器在各个温度区间下的光学暗区亮度均值；Avg_OB代表某一图像传感器在所有温度区间下的光学暗区亮度均值。将所有样本图像传感器的测量数据做如上统计，可以通过比较Avg_temp，得到图像传感器的光学暗区亮度值的整体变化趋势和不同温度区间内OB值的大概分布；还可以通过比较Avg_OB，判断单颗图像传感器自身的品质。

图5是本发明实施例提供的一种温度亮度拟合曲线的拟合过程示意图。参见图5，横坐标表示温度，纵坐标表示光学暗区亮度值。示例性地，以表1中的Golden1为拟合对象，可以采用二项式拟合该图像传感器的OB值-温度特性。

得到该温度亮度拟合曲线后，可根据待校准图像传感器关键温度点的OB值调整温度亮度拟合曲线，得到该待校准图像传感器光学暗区的校准曲线。例如，关键温度点包括：图像传感器的最低工作温度、图像传感器的最高工作温度和室温三个温度值。其中，室温作为图像传感器的日常使用环境温度，可以选取为25℃或27℃。

示例性地，仍以图5所得温度亮度拟合曲线为例，假设某待校准图像传感器在-30℃的OB值为61code，在27℃的OB值为65code，在70℃的OB值为67code。那么，将温度亮度拟合曲线的左端适应性下调，并将温度亮度拟合曲线的中间部分适应性上调即可得到该待校准图像传感器的校准曲线。

在上述各实施方式的基础上，可选地，在从全部待校准图像传感器中选取部分图像传感器作为样本图像传感器之前，还包括以下步骤：

校验图像传感器的厂测光学暗区亮度值是否合格；若合格，则执行选取样本图像传感器的步骤；若不合格，则剔除不合格的图像传感器。

其中，厂测光学暗区亮度值为出厂时，图像传感器的说明书中记载的光学暗区亮度的厂测基准值；即图像传感器的生产厂商(模组厂)在设计时，将边缘部分像素矩阵区域遮黑，并在厂测量实验室环境下得到的遮黑部分的OB值。

校验图像传感器的厂测光学暗区亮度值是否合格的步骤具体包括：

将图像传感器完全遮黑，拍摄原始图像数据图(raw图)；选取感兴趣区域，根据公式2计算初始OB值；将初始OB值与厂测光学暗区亮度值进行比较，若二者差值在误差范围内，则该图像传感器合格；若二者差值在误差范围外，则该图像传感器不合格，可以做返厂处理。

其中，该校验步骤可以在室温下进行，由于厂测光学暗区亮度值实际是在室温环境下取得，这样设置可以使校验结果更准确。需要说明的是，本实施例中，可以将校验合格的图像传感器称为待校准传感器。

图6是现有技术中图像传感器光学暗区校准过程的示意图。参见图6，现有技术中，无论图像传感器持续运行多久，图像信号处理器ISP始终以同一光学暗区亮度值OBC Value作为校准依据，将原始图像数据图(raw图)扣除OBC Value后得到中间过程数据图(processraw图)，供后继处理。也就是说，现有技术中并未考虑温度对OBC Value的影响，无法解决持续运行时温升对图像质量的影响，也不适用于应用环境与室温偏差较大的图像传感器产品。

基于上述研究，本发明实施例还提供了一种图像传感器光学暗区的校准方法，以根据本发明任意实施例所提供的图像传感器光学暗区的校准曲线获取方法所获取的校准曲线为依据，可以通过监测图像传感器芯片内置温度寄存器的值来动态调整光学暗区校准值，可称为光学暗区动态校准方法(Dynamic Optical Black Compensation，DOBC)。该校准方法尤其适用于持续运行时间长或应用环境与室温偏差较大的图像传感器产品。图7是本发明实施例提供的一种图像传感器光学暗区的校准方法。参见图7，该图像传感器光学暗区的校准方法包括：

S410、获取图像传感器的当前温度。

其中，当前温度可以通过图像传感器内置的温度寄存器的读数转换得到。

S420、根据当前温度和校准曲线得到图像传感器的当前光学暗区亮度值。

S430、根据当前光学暗区亮度值和图像传感器的厂测光学暗区亮度值得到当前温度对应的光学暗区亮度校准值。

其中，光学暗区亮度校准值可以是当前光学暗区亮度值和厂测光学暗区亮度值的加权和，二者的权重可以根据实际需求进行选取。

S440、获取图像传感器的原始图像数据，采用光学暗区亮度校准值对原始图像数据进行校准。

其中，原始图像数据可以自图像传感器的原始图像数据图中获取，将原始图像数据扣除光学暗区亮度校准值可得到中间数据，将中间数据按照预定格式进行编码等操作可以得到最终的图像数据。最终的图像数据可以以RGB或YUV等格式体现。

本发明实施例所提供的图像传感器光学暗区的校准方法，通过实时获取当前温度，计算对应的光学暗区亮度校准值，可减少因为图像信号处理器获取的OB值不准对图像效果的消极影响。并且，通过直接采用图像传感器内温度寄存器获取内部运行温度，可以简化硬件设计，节省电路面积和成本；且相比于传统外置温度传感器只能测量图像传感器表面温度，本实施例的测量更精确。以及，在光学暗区亮度校准值的计算过程中，同时考虑当前光学暗区亮度值和厂测光学暗区亮度值，可以有效避免因校准曲线的简化计算带来的负面影响，并且两个因素的权重可以灵活调整，增加了校准的灵活性。

图8是本发明实施例提供的另一种图像传感器光学暗区的校准方法。图8中整合校准曲线的获取和校准过程的实现，总结了校准方法实现的整体流程。

参见图8，该校准方法包括：

S510、根据图像传感器的工作温度范围进行温度分区，形成多个温度区间。

S520、校验图像传感器的厂测光学暗区亮度值是否合格；若是，则执行S530；若否，则执行S540。

S530、选取样本图像传感器，并统计样本图像传感器在不同温度区间的光学暗区亮度值。

S540、剔除不合格的图像传感器。

S550、从样本图像传感器中选取优质图像传感器，并统计优质图像传感器的温度亮度对应数据。

S560、测量全部待校准图像传感器在关键温度点的光学暗区亮度值。

S570、将待校准图像传感器在所有关键温度点的光学暗区亮度值和任意一个优质图像传感器在所有温度区间的光学暗亮度值写入待校准图像传感器的存储空间。

其中，每个待校准图像传感器的存储器中可包括OTP分区地址作为OB值的存储空间。该存储空间可分为两个子空间，一个子空间用于存储待校准图像传感器在所有关键温度点的光学暗区亮度值；另一个子空间用于存储任意一个优质图像传感器在所有温度区间的光学暗亮度值。

S580、计算优质图像传感器的温度亮度拟合曲线，并根据待校准图像传感器在关键温度点的光学暗区亮度值调整温度亮度拟合曲线，得到校准曲线。

其中，图像信号处理器ISP可以通过IIC协议自存储空间中读取优质图像传感器和待校准图像传感器的OB值，用于计算校准曲线。

S590、根据设定采样帧率，自图像传感器内置温度寄存器中获取当前温度。

其中，每隔m帧(frame)动态计算当前温度对应的OB值，可以保证校准的准确性。由于按照设定帧率进行采样，可能出现连续多次校准都在同一温度区间的情况。

S5A0、加权计算当前温度对应的光学暗区亮度校准值。

其中，当前温度对应的光学暗区亮度校准值可以由以下公式计算得到：

OB_dst＝OB_base*α+OB_temp*β+shift (3)

其中，OB_dst为光学暗区亮度校准值、OB_base为厂测光学暗区亮度值、α为厂测光学暗区亮度值的权重、OB_temp为当前光学暗区亮度值、β为当前光学暗区亮度值的权重、shift为保留参数，与使用场景有关。

示例性地，当α+β＝1时，shift＝0；当α+β≠1时，shift可根据使用场景设置。

S5B0、获取图像传感器的原始图像数据，采用光学暗区亮度校准值对原始图像数据进行校准。

可选地，上述S510-S570作为校准的准备阶段，或者说校准曲线的标定阶段，可以由图像传感器的购进厂商通过编程自动化进行；上述S580-S5B0作为校准的运算阶段，或者说校准曲线的应用阶段，可以由图像传感器内的图像信号处理器ISP执行。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。