FFC（Flat Field Correction，平场校正）是一种图像处理技术，用于减少图像中的光照不均匀性和噪声，特别是在成像过程中可能引入的系统误差。FFC 矫正通常用于科学成像（如天文、医学成像等）和工业应用中。
FFC矫正处理的基本步骤
收集参考图像：拍摄一张均匀照明下的“白场”图像，该图像反映了相机的响应特性和任何系统性的光学缺陷。这个图像应当在一个没有任何样本存在的情况下拍摄。
收集暗场图像：在没有光源的情况下拍摄一张“暗场”图像，以获取传感器噪声。
计算校正因子：
- 通过将白场图像减去暗场图像来获得真实的响应。
- 计算每个通道上的归一化因子。
应用校正：
- 对待矫正的目标图像进行校正，将其除以参考响应并乘以适当因子。
示例代码
以下是使用 Python 和 OpenCV 实现 FFC 校正的示例代码：
import cv2
import numpy as np
def flat_field_correction(raw_image, white_field_image, dark_field_image):
# 将所有输入转换为浮点数
raw_image = raw_image.astype(np.float32)
white_field_image = white_field_image.astype(np.float32)
dark_field_image = dark_field_image.astype(np.float32)
# 计算有效白场图像
effective_white = white_field_image - dark_field_image
# 避免除以零的问题
effective_white[effective_white == 0] = 1e-6
# 进行平场校正
corrected_image = (raw_image - dark_field_image) / effective_white * np.mean(effective_white)
# 将值限制在合理范围内 (0到255)
corrected_image = np.clip(corrected_image, 0, 255).astype(np.uint8)
return corrected_image
# 测试程序
if __name__ == '__main__':
# 加载原始、白场及暗场图片
raw_img = cv2.imread('raw.jpg')
white_img = cv2.imread('white.jpg')
dark_img = cv2.imread('dark.jpg')
# 执行平场校正
corrected_img = flat_field_correction(raw_img, white_img, dark_img)
# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", raw_img)
cv2.imshow("Corrected Image", corrected_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
注意事项
环境一致性：确保拍摄的白场与暗场及待处理样本在同一光照条件下，以避免系统变化导致的不准确性。
数据类型处理：注意在计算时保持使用浮点数，以避免数据溢出或舍入误差。在最后显示之前将其转换回合适的数据类型（例如
uint8）。异常处理：在实际使用中，需对输入进行适当检查，以确保输入有效并避免运行时错误，如检查分母是否为零等。
这种方法应该可以有效地对捕获到的不均匀光源造成的影响进行修复。如果有其他具体问题或需求，请随时告知！
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![// 调用 zipImage 方法时
const zipBase64 = this.zipImage(images);
zipBase64返回的是Promise数据集，数据集中包含Base64数据，数据集格式如下：
imgStr1qwe Promise {<pending>}__proto__: Promise[[PromiseState]]:](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162238408381987.png)
