图像传感器大量应用于电子产品、航空、航天、医疗、军工等行业中。在理想状态下,均匀光照时,图像传感器各感光单元输出的灰度值应该是相同的,理想的光子转换曲线是线性函数。但实际的光子转换曲线是非线性的,像素灰度值无法达到理想值,图像传感器的动态范围无法达到理想状态,拍摄的灰度图像对比度和均匀度都不够理想。因此需要对图像传感器进行校正,目前常用的校正方法虽然能进行图像传感器的非均匀性校正,但是准确性不够高。本文提出一种基于神经网络的图像传感器校正算法对CCD/CMOS图像传感器进行校正。神经网络具有很强的非线性拟合能力,能够产生复杂的校正系数实现复杂的算法,达到更加理想的校正效果。为了进行校正算法的实现,需要搭建图像传感器测试系统,整个系统包含上位机和下位机两大部分。下位机是数据采集电路,上位机是整个系统的软件操作界面,通过上位机界面实现与下位机的交互和控制进行图像采集、光子转换曲线绘制和相关的计算等。在图像采集过程中,为了得到更有效合理的图像数据,提出并实现了一种自动寻找最优曝光步长的算法。以最优曝光步长为一个时间间隔进行100种曝光条件下的图像采集。采集图像完成之后,对图像进行特征分析和对CCD/CMOS损坏的行/列进行筛选和处理,处理完成的数据在神经网络的训练中使用。为了提高准确率,在使用神经网络进行训练之前,先将图像传感器的1024?1024个像素点分为10类。对每一类像素点搭建一个神经网络进行训练。将分类后的数据作为各个神经网络的输入端,将对应的理想输出值作为输出端,搭建神经网络进行实验,在实验初步完成之后,对模型结构和参数进行优化,经过多次实验,选择使网络表现最好的参数和结构作为最终的网络结构,优化后的实验结果表明模型能够收敛,证实了提出的模型的可行性和有效性。神经网络训练完成后,通过实拍图片对算法进行验证测试,对比校正前后的灰度图像,可以看出:(1)校正后的PTC曲线动态范围变为0-4095 DN,很大程度上提高了动态范围;(2)图像传感器的灰度变化均匀,不一致性和非线性有了很大改善;(3)缺陷像素得到了很好的处理,校正后的图像均匀性更好;(4)校正之后的图像清晰度和对比度等都有很大提高。对校正后的图像进行特征分析,结果表明校正之后的图像的方差更大,校正算法增大了图像的灰度分布值域范围,增大了图像传感器的动态范围。校正之后的图像对比度高、均匀性好、明暗对比明显、细节表现好,图像的整体质感有很大改善。实验结果表明本算法很大程度上提高了图像传感器的性能,具有很好的实用性和有效性。