当图像传感器上有像素的响应是极端离群值时，可以纠正这些缺陷像素以确保它们不会影响系统的精度或精度。

通过在市场上引入大型CMOS图像传感器和相机，缺陷像素校正的主题变得越来越重要。 图像传感器上有超过2500万像素甚至100万像素，并非每个像素都能完美地表现。 尽管组件不完善，但检查和测量系统仍需要均匀，未透明的一致图像。 相机制造商可以实现几种技术，有时有些像素的响应与所有其他像素的平均响应有很大不同，因此需要完全排除它们。 这些像素称为缺陷或缺陷像素。

有两种类型的缺陷像素：

1。热像素：例如，由于深色电流过多（局部杂质/晶格缺陷）而具有极大偏移的像素。 2。死像素：灵敏度较低的像素 *在图像中显示为白点。 *取决于传感器参数，例如温度和集成时间。 *相对于周围像素显示为较暗的斑点。

相邻的像素缺陷称为群集缺陷。

较高的温度操作和较长的整合时间会导致更多的缺陷像素。

相机制造商可以采用图像传感器并实现缺陷像素校正以及其他功能，以创建所需的统一图像。

对于某些应用，例如半导体晶圆测量或光学CD计量学，传感器上某些位置的缺陷会影响整体系统的质量。 当需要子像素精度时，在进行任何测量之前，需要知道每个像素响应。 如果没有正确控制缺陷像素，则影响测量的准确性。

随着缺陷像素的数量的增加，对缺陷像素的特殊关注越来越重要，随着缺陷像素的数量，转向更高的分辨率区域扫描图像传感器和随后的相机越来越重要。 如果4百万像素图像传感器的规范最大为200个缺陷像素，则相同的规范将转化为16百万像素图像传感器的800个缺陷像素。

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Source: Defect Pixel Correction Even More Critical for High-Resolution Machine Vision Cameras