17-EFT.WP.Methods.Imaging v1.0 | 第8章 平场/暗场与固定图样噪声（PRNU/DSNU）

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第8章 平场/暗场与固定图样噪声（PRNU/DSNU）

一句话目标：以可复现的平场/暗场标定流程构建 PRNU k(x,y) 与 DSNU b(x,y)，形成运行期的非均匀校正 NUC，确保在辐射线性域内将固定图样噪声降至契约阈值以下并可审计回放。

I. 范围与对象

1. 输入
   • 线性域原始帧集：平场序列 {I_flat^{(i)}}、暗场序列 {I_dark^{(j)}}，配套元数据 gain g, black B, exposure E, T_cam, ISO, CFA(pattern)。
   • 光场均匀性或光学遮光信息：LSF(x,y)（第5章），积分球或匀光板标定条件。
   • 线性化与单位映射（第4章）：unit(I_lin), dim(I_lin), check_dim(expr)。
2. 输出
   • 固定图样参数与校正件：b(x,y), k(x,y), defect_mask, NUC = {B_map, G_map}，其中 B_map = b(x,y)，G_map = ( 1 + k(x,y) )^{-1}。
   • 温度/曝光依赖参数：d_rate(T)、eta_T，以及稳定性与残差度量 RNU_pre, RNU_post。
   • 发布工件与追溯：manifest.imaging.fpn、hash_sha256(blob)、signature。
3. 边界与适用
   • 默认在 RAW 线性域（Bayer 或单色）执行与应用 NUC；在 RGB 域仅用于验收评估。
   • 多增益/多转换增益（dual/quad conversion gain）分别标定并在运行期按工况切换。
   • 饱和、溢出或裁剪像素不参与参数拟合（定义 Omega_valid）。

II. 名词与变量

1. 固定图样
   • DSNU b(x,y)：加性不均匀（暗信号非均匀），单位与 I_lin 相同。
   • PRNU k(x,y)：乘性不均匀（像素响应非均匀），无量纲，E[k]=0。
2. 观测模型与校正
   • 观测：I_obs = ( 1 + k(x,y) ) * I_true + b(x,y) + n_add。
   • 暗电流：I_dark(E,T) = B + d_rate(T) * E + n_dark。
   • 运行期校正（NUC）：I_corr = ( I_obs - b_T ) / ( 1 + k )，其中 b_T = b_0 + eta_T * ( T_cam - T_ref ) + d_rate(T) * E。
3. 其他
   • 光学/照度场：S(x,y)（含渐晕/照度不均），或用低通近似 S(x,y) = LP( I_flat_corr )。
   • 残差非均匀度：RNU = std( I / mean(I) )，在 Omega_valid 上评估。

III. 公设 P208-*

• P208-1（线性域与无裁剪）：所有拟合在 I_lin 上完成，且参与拟合的像素满足 not_saturated(I)。
• P208-2（分解可加可乘）：固定图样可分解为加性 b(x,y) 与乘性 k(x,y)，二者在校正方程中线性叠加。
• P208-3（光场可分离）：平场可表达为 I_flat ≈ ( 1 + k ) * S + b + n，其中 S(x,y) 空间低频主导。
• P208-4（统计稳健）：b,k 的估计使用稳健统计（中位数、Huber/biweight），抗离群与闪烁噪声。
• P208-5（温度/曝光依赖显式）：发布时必须给出 d_rate(T) 与 eta_T 的估计或上界。
• P208-6（像素级契约）：对超限像素给出 defect_mask，运行期以插值或邻域回填处理。
• P208-7（可复现性）：所有中间结果与窗口、阈值以 manifest.imaging.fpn 记录，可由 hash_sha256 校验。

IV. 最小方程 S208-*

• S208-1（暗场拟合：偏置与电流）
  I_dark^{(j)}(x,y) = B + d_rate(T_j) * E_j + n_dark。
  对每像素做线性回归得到 B_hat(x,y) 与 d_rate_hat(x,y)；定义
  b_0(x,y) = B_hat(x,y) - mean( B_hat )，b_T(x,y) = b_0 + ( d_rate_hat * E_ref ) + eta_T * ( T_cam - T_ref )。
• S208-2（平场归一与光场分离）
  暗校正：F_corr = I_flat - ( B_hat + d_rate_hat * E_flat )。
  低通估计光场：S = LP( F_corr ; r ) 或直接使用 LSF(x,y)；乘性残差：
  k(x,y) = F_corr / ( S * mean( F_corr / S ) ) - 1。
• S208-3（NUC 应用）
  I_corr = ( I_obs - b_T ) / ( 1 + k )，并裁剪到动态范围。
• S208-4（稳定性与残差）
  RNU_pre = std( I_obs / mean(I_obs) )，RNU_post = std( I_corr / mean(I_corr) )；
  要求 RNU_post ≤ rho_rnu * RNU_pre 且 RNU_post ≤ tol_rnu_abs。
• S208-5（像素缺陷检测）
  z(x,y) = ( k / sigma_k ) 或 z(x,y) = ( b / sigma_b )，当 |z| ≥ z_thresh 标注缺陷；
  条带/列噪检测可用 NPS(f) 在列/行方向的尖峰判据。

V. 标定流程 M80-*

• M80-1 线性化与就绪：按第4章得到 I_lin，校验 unit/dim，屏蔽饱和与坏点初始掩码。
• M80-2 采集方案：在 T_cam 的若干档与 E 的若干档采集 {I_dark}, {I_flat}；记录 illum_ref 与匀光装置信息。
• M80-3 暗场建模：对每像素回归 I_dark = B + d_rate * E，得到 B_hat, d_rate_hat 与拟合质量 r2_dark。
• M80-4 平场预处理：用 B_hat, d_rate_hat 暗校正平场，剔除异常帧（匀光抖动、非稳态）。
• M80-5 光场分离：估计 S = LP( F_corr ) 或导入 LSF；针对彩色传感器在每个 CFA 通道上独立计算。
• M80-6 PRNU 估计：计算 k(x,y) 并做稳健中心化与 sigma_k 评估。
• M80-7 DSNU 归一：计算 b_0(x,y) 与 eta_T，必要时分温区/增益档成组存储。
• M80-8 缺陷掩码：依据 z_thresh、hot/cold 判据与 NPS 条带检测生成 defect_mask，并做邻域修复策略。
• M80-9 契约校核：评估 RNU_pre/post, r2_dark, eps_uniform = max_dev( S / mean(S) )，执行断言。
• M80-10 落盘与签名：生成 NUC = {B_map, G_map}, defect_mask，写入 manifest.imaging.fpn 并签名。

VI. 契约与断言

• assert linear_domain：check_dim( I_lin ) 通过，且 saturation_rate ≤ tol_sat。
• assert dark_fit：r2_dark ≥ tol_r2_dark，d_rate_hat ≥ 0。
• assert flat_uniformity：eps_uniform ≤ tol_uniform。
• assert prnu_range：std(k) ≤ tol_prnu，|mean(k)| ≤ tol_bias_k。
• assert dsnu_range：std(b_0) ≤ tol_dsnu，|mean(b_0)| ≤ tol_bias_b。
• assert rnu_reduction：RNU_post ≤ rho_rnu * RNU_pre 且 RNU_post ≤ tol_rnu_abs。
• assert channel_consistency（彩色）：各 CFA 通道 std(k_c) 不得跨通道超出 tol_cross_prnu。
• assert reproducible：hash_sha256( NUC_blob ) 与 manifest 一致。

VII. 实现绑定 I80-*

• I80-1 build_master_dark(darks, meta) -> B_hat, d_rate_hat, r2_dark
• I80-2 build_master_flat(flats, meta, B_hat, d_rate_hat) -> F_corr_set
• I80-3 estimate_shading(F_corr_set, method, r) -> S
• I80-4 estimate_prnu(F_corr_set, S) -> k_map, sigma_k
• I80-5 normalize_dsnu(B_hat, d_rate_hat, T_ref) -> b0_map, eta_T
• I80-6 detect_defects(k_map, b0_map, nps_cfg) -> defect_mask, tags
• I80-7 apply_nuc(I_raw, B_map, G_map, E, T_cam) -> I_corr
• I80-8 validate_fpn_contracts(metrics, contracts) -> assert_report.fpn
• I80-9 emit_manifest_fpn(params, metrics, hashes) -> manifest.imaging.fpn

VIII. 交叉引用

• 线性化与单位一致：见本卷第4章，与《Methods.Cleaning v1.0》第4章的 check_dim 保持一致。
• 光学照度与渐晕场：见本卷第5章，用于 S(x,y) 的建模或导入 LSF。
• 采样与通道处理：见本卷第6章（CFA 通道独立/协同的实现与插值影响）。
• 噪声建模与去噪：见本卷第7章，PRNU/DSNU 作为去噪的固定图样分解项。
• 缺失、掩码与插补：见《Methods.Cleaning v1.0》第7章；defect_mask 的发布与插补策略需一致。
• 流式运行与回退：见《Methods.Cleaning v1.0》第11章，apply_nuc 可作为在线算子参与背压闭环。

IX. 质量度量与风控

1. 度量
   • RNU_pre, RNU_post, std(k), std(b_0), eps_uniform, r2_dark。
   • 频域：NPS(f) 的行/列方向峰值与带内积分，用于条带/列噪审计。
   • 稳定性：跨温区/曝光档的 drift_k, drift_b 与 u(metric)。
2. 风险与处置
   • 光场不均匀过大：提高匀光装置等级或采用 LSF 替代 LP，并重采。
   • 拟合失配：r2_dark 低时改用分组拟合或排除不稳像素。
   • 过校正与纹理残留：RNU_post 未下降且 NPS 出现副峰时，降低滤波半径或改用频域分离。
   • 温度漂移：eta_T 超阈触发温控告警或启用温度表查找的 b_T。
   • 缺陷扩散：defect_mask 升高时，记录 q_score 降级并触发传感器健康度审计。

小结