数据校准方法、电子设备及非易失性计算机可读存储介质与流程

本申请涉及指纹识别技术领域，特别涉及一种数据校准方法、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。

背景技术：

光学指纹识别技术已广泛应用于手机等电子设备中，以使得电子设备具有屏下指纹识别的功能。光学指纹模组安装在屏幕下方时，光学指纹模组中的图像传感器接收到的光线不仅包括由手指表面反射回的光线，还包括由屏幕反射回的光线等干扰光线。目前行业内采用的是固定校准方案来去除这些干扰光线对指纹成像的干扰。但由于固定校准方案是在黑色的用户界面下做校准，在实际的指纹识别过程中，并不一定是在黑色的用户界面下做指纹识别，用户界面颜色的变化会影响固定校准方案的校准效果。并且，随着屏幕使用时长的增加，屏幕亮度会逐渐变暗，屏幕亮度变暗也会影响固定校准方案的校准效果。

技术实现要素：

本申请实施方式提供了一种数据校准方法、电子设备及非易失性计算机可读存储介质。

本申请实施方式的数据校准方法，用于电子设备。所述电子设备包括显示装置及设置在所述显示装置下方的图像传感器，所述图像传感器包括多个像素；所述电子设备预存有在测试场景下预采集的每个所述像素的亮场像素值曲线及每个所述像素的暗场像素值曲线；所述数据校准方法包括：获取当前场景下每个所述像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线；在所述当前像素值曲线中选取所述像素的参考当前像素值；根据所述参考当前像素值、所述亮场像素值曲线、及所述暗场像素值曲线确定所述像素的实际暗场像素值；根据所述参考当前像素值、所述亮场像素值曲线及所述暗场像素值曲线计算所述像素的校准系数；和根据所述实际暗场像素值及所述校准系数校准所述参考当前像素值以得到所述像素的目标像素值。

本申请实施方式的电子设备包括显示装置、设置在所述显示装置下方的图像传感器、及处理器，所述图像传感器包括多个像素；所述电子设备预存有在测试场景下预采集的每个所述像素的亮场像素值曲线及每个所述像素的暗场像素值曲线；所述处理器用于：获取当前场景下每个所述像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线；在所述当前像素值曲线中选取所述像素的参考当前像素值；根据所述参考当前像素值、所述亮场像素值曲线、及所述暗场像素值曲线确定所述像素的实际暗场像素值；根据所述参考当前像素值、所述亮场像素值曲线及所述暗场像素值曲线计算所述像素的校准系数；和根据所述实际暗场像素值及所述校准系数校准所述参考当前像素值以得到所述像素的目标像素值。

本申请实施方式的包含计算机可读指令的非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读指令被处理器执行时，使得所述处理器执行上述的数据校准方法。

本申请实施方式的以图像传感器中的像素为单位，在当前场景下，首先计算每个像素的实际暗场像素值及校准系数，再利用实际暗场像素值及校准系数来校准对应的像素的参考当前像素值，从而得到准确的目标像素值。由此，多个像素对应有多个准确的目标像素值，多个准确的目标像素值组成一幅准确的指纹图像，电子设备可以根据准确的指纹图像进行指纹识别，提升指纹识别的准确性。

本申请实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点可以从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1(a)是本申请一个实施方式的电子设备的结构示意图。

图1(b)是图1(a)的电子设备中的显示装置与指纹识别模组的截面示意图。

图1(c)是图1(a)的电子设备中的显示区域及指纹识别区域的示意图。

图1(d)是图1(a)的电子设备中的图像传感器及处理器的示意图。

图1(e)是图1(a)的电子设备中的显示装置与指纹识别模组的部分界面示意图。

图2是本申请一个实施方式的数据校准方法的流程示意图。

图3是本申请另一个实施方式的数据校准方法的流程示意图。

图4(a)是本申请又一个实施方式的数据校准方法的流程示意图。

图4(b)是图4(a)的数据校准方法的原理示意图。

图4(c)是本申请图4(a)的数据校准方法的一个可替换的实施方式的流程示意图。

图5是本申请再一个实施方式的数据校准方法的流程示意图。

图6(a)是本申请还一个实施方式的数据校准方法的流程示意图。

图6(b)是图6(a)的数据校准方法的原理示意图。

图7是本申请一个实施方式的非易失性计算机可读存储介质与处理器的交互示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。

请一并参阅图1(a)至图1(d)，本申请提供一种电子设备100。电子设备100可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、显示器、智能穿戴设备(智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜等)、柜员机、闸机、头显设备、游戏机、智能家具等等。本申请以电子设备100是手机为例进行说明，可以理解，电子设备100的具体形式并不限于手机。电子设备100包括机壳14、显示装置12、指纹识别模组11、及处理器13。

具体地，机壳14可用于安装显示装置12，或者说，机壳14可作为显示装置12的安装载体。机壳14还可用于安装电子设备100的供电装置、成像装置、通信装置等功能模块，以使机壳14为功能模块提供防摔、防水等保护。

显示装置12可用于显示图片、视频、文字等影像。显示装置12安装在机壳14上，具体地，显示装置12可以安装在机壳14的正面，或者显示装置12安装在机壳14的背面，或者显示装置12同时安装在机壳14的正面及背面，或者显示装置12安装在机壳14的侧面上，在此不作限制。在图1(a)所示的例子中，显示装置12安装在机壳14的正面。显示装置12包括盖板121及显示模组122。显示模组122可以是oled显示屏或lcd显示屏，在此不作限制。盖板121设置在显示模组122的出光光路上，盖板121可以由玻璃、蓝宝石等材料制成，盖板121可以用于保护显示模组122。

指纹识别模组11设置在显示装置12下方。具体地，指纹识别模组11设置在盖板121下方，指纹识别模组11包括接收光线的图像传感器111及准直单元112。在一个例子中，如图1(b)的(1)所示，沿显示装置12的出光方向，显示模组122、指纹识别模组11、及盖板121依次设置。在另一个例子中，如图1(b)的(2)所示，沿显示装置12的出光方向，指纹识别模组11、显示模组122、及盖板121依次设置。在又一个例子中，如图1(b)的(3)所示，指纹识别模组11集成在显示模组122中，以显示模组122为lcd显示屏为例，lcd显示屏包括背光层1221、第一偏光层1222、第一基板1223、液晶层1224、第二基板1225、及第二偏光层1226，沿显示装置12的出光方向，背光层1221、第一偏光层1222、第一基板1223、图像传感器111、液晶层1224、第二基板1225、准直单元112、第二偏光层1226、及盖板121依次设置。当然，指纹识别模组11集成在显示模组122中时，图像传感器111及准直单元112的位置并不限定于图1(b)的(3)所示的方式，还可以是其他方式，在此不做一一列举。

指纹识别模组11设置在显示装置12的下方时，指纹识别模组11对应在显示装置12上的指纹识别区域102的面积占显示区域101的面积的比值可以是5％、10％、25％、34％、48.7％、50％、60％、70％、80％、90％、100％等。当指纹识别区域102的面积占显示区域101的面积的比值不为100％时(如图1(c)的(1)所示)，电子设备100具有区域指纹识别功能；当指纹识别区域102的面积占显示区域101的面积的比值为100％时(如图1(c)的(2)所示)，电子设备100具有全屏指纹识别功能。

图像传感器111包括多个像素1111，多个像素1111可以以任意的方式进行排列，多个像素1111的排列方式具体可以根据显示装置12的外形等需求进行设定，在本申请的实施例中，多个像素1111呈阵列排布，例如，多个像素1111排列成多行多列的矩阵等。每个像素1111均包括感光单元1113及电路单元1112，电路单元1112与感光单元1113连接。指纹识别模组11工作时，显示模组122发出光线。光线穿过盖板121后出射到用户的手指的表面，由手指表面反射回来，反射回的光线经过准直单元112后被图像传感器111接收。感光单元1113可以利用光电效应将接收到的光线转换为电信号，电路单元1112可以将感光单元1113产生的电信号传输至电子设备100的处理器13，由处理器13对电信号作进一步处理。

进一步地，请结合图1(d)和图1(e)，可以将多个像素1111中的至少一个像素1111设定为测量图像传感器111的底噪的底噪测量像素。底噪是由感光单元1113的材料引起的。具体地，感光单元1113可以由非晶硅(a-si)材料制成，在温度变化时，感光单元1113产生的底噪也会发生变化。底噪测量像素不能接收到任何光线，因此，在底噪检测像素对应的准直单元112处，可以使用遮光材料1121填充准直单元112开设的通光孔1122。底噪测量像素的个数可为一个或多个。底噪测量像素可以设置在多个像素1111形成的矩阵的边缘区域，例如，在图1(d)所示的矩阵的两个1a区域内设置多个底噪测量像素等。

本申请还提供一种用于电子设备的数据校准方法。下面以执行该数据校准方法的电子设备为图1(a)所示的电子设备100为例进行说明，其他的电子设备执行该数据校准方法时可参照执行。具体地，电子设备100包括显示装置12及设置在显示装置12下方的图像传感器111，图像传感器111包括多个像素1111。电子设备100预存有在测试场景下预采集的每个像素1111的亮场像素值曲线及每个像素的暗场像素值曲线。请参阅图1(a)、图1(d)、以及图2，本申请实施方式的数据校准方法包括操作21至操作25。操作21至操作25的具体内容如下所述。

操作21：获取当前场景下每个像素1111的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。

操作22：在当前像素值曲线中选取像素1111的参考当前像素值。

操作23：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定像素1111的实际暗场像素值。

操作24：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算像素1111的校准系数。

操作25：根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到像素1111的目标像素值。

目前光学式的指纹识别模组通常设置在显示装置的下方。以沿显示装置的出光方向，指纹识别模组、显示模组、盖板依次设置的方式为例，在指纹识别模组工作时，指纹识别模组中的图像传感器能收到的光线大概包括三部分：一是直接向下传播的光线；二是向上传播且直接被盖板的下表面反射回来的光线；三是向上传播后从盖板出射并由用户的手指表面反射回来的光线。由此，图像传感器中每个像素接收的光线均包括上述三部分光线，而仅第三部分的由用户的手指表面反射回来的光线是有用光线(即用于形成最终的指纹图像的光线)。那么，为消除第一部分的光线及第二部分的光线对指纹图像的成像的影响，需要对图像传感器中每个像素接收光线后输出的像素值做校准。

目前采用固定校准的方式来校准像素值。具体地，以电子设备是手机，手机具有区域指纹识别功能为例，在测试场景下，将手机的显示亮度调为高亮模式(highbrightnessmode，hbm)。高亮模式下，显示区域上的对应指纹识别区域的区域显示白色，且显示亮度为显示模组可以显示的最高亮度，显示区域上的除对应指纹识别区域的区域以外的区域显示黑色。随后，将黑色治具(如黑盒腔体治具等)完全遮盖住指纹识别区域，并在这一暗场场景下获取图像传感器输出的暗场图像。随后，将黑盒腔体治具更换为肉色治具(如肉色无条纹卡片等)，将肉色治具完全遮盖住指纹识别区域，并在这一亮场场景下获取图像传感器输出的亮场图像。随后，根据暗场图像和亮场图像计算每个像素的像素值的校准系数，并将多个校准系数以及暗场图像存储到手机中。在后续的指纹识别的实际应用场景中，获取用户手指按压在指纹识别区域的一张实际图像，再根据暗场图像及多个校准系数对实际图像中的多个像素值做校准，从而消除第一部分的光线及第二部分的光线对指纹图像的成像的影响，得到仅由第三部分的光线形成的指纹图像。

但现有的固定校准的方式存在校准不准确的问题。具体地，在测试场景下，手机是在指纹识别区域显示白色、除指纹识别区域以外的区域显示黑色这一界面下做测试的，但在实际的应用场景下，手机的界面不一定是由黑色及白色组成，也可能是由绿色和白色组成，或者由红色和白色组成，或者由蓝色和白色组成，或者由黄色和白色组成，或者由黑色、绿色、红色、蓝色及白色组成，或者全部由白色组成等等。当界面的组成颜色不为黑色及白色时，显示模组上对应指纹识别区域的区域发出的白光的亮度相较于界面由黑色及白色组成时显示模组上对应指纹识别区域的区域发出的白光亮度低，此时实际的应用场景对应的暗场图像与测试场景对应的暗场图像就会不一样，如果还用测试场景下的暗场图像对像素值做校准，会出现像素值校准出错的情况。另外，当显示模组的使用时间增长时，显示模组发出的光线的亮度会逐渐衰减，此时实际的应用场景对应的暗场图像与测试场景对应的暗场图像也会不一样，如果还用测试场景下的暗场图像对像素值做校准，也会出现像素值校准出错的情况。

本申请实施方式的数据校准方法以图像传感器111中的像素1111为单位，在实际的应用场景下，首先计算每个像素1111的实际暗场像素值及校准系数，再利用实际暗场像素值及校准系数来校准对应的像素的参考当前像素值，从而得到准确的目标像素值，此时的目标像素值仅由第三部分光线形成。由此，多个像素1111对应有多个准确的目标像素值，多个准确的目标像素值组成一幅准确的指纹图像，电子设备100的处理器13可以根据准确的指纹图像进行指纹识别，提升指纹识别的准确性。

请参阅图3，本申请某些实施方式的数据校准方法包括操作31至操作36。其中，操作32可视为操作21的子操作。操作33可视为操作22的子操作。操作34可视为操作23的子操作。操作35可视为操作24的子操作。操作36可视为操作25的子操作。操作31至操作36的内容如下所述。

请一并参阅图1(b)、1(d)及图3：

操作31：从多个像素1111中选取有接收到手指反射回的光线的多个检测像素。

具体地，用户的手指的面积是有限的。在实际的指纹识别过程中，手指按压在指纹识别区域102上时，手指与指纹识别区域102接触的面积通常会小于指纹识别区域102自身的面积。此时，图像传感器111内的多个像素1111中仅有部分像素1111能够接收到手指反射回来的光线，例如，有10×10个像素1111接收到手指反射回来的光线。这些接收到了手指反射回的光线的像素1111即为检测像素，检测像素是对于形成指纹图像起到了作用的像素。在一个例子中，检测像素可以利用显示模组122来协助选定。显示模组122中集成有触控电路。手指按压在指纹识别区域102上时，触控电路可以检测出手指按压在指纹识别区域102上的多个触控点，并将多个触控点上报至处理器13。处理器13可以根据触控点的位置在多个像素1111中确定出检测像素。

操作32：获取当前场景下每个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。

由于对于形成指纹图像起到作用的像素仅为检测像素，因此，处理器13仅需要获取多个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线即可。如此，可以减小处理器13所需处理的数据量。

操作33：在当前像素值曲线中选取检测像素的参考当前像素值。

处理器13获取到每个检测像素的当前像素值曲线后，即可在每个检测像素的当前像素值曲线中选取出对应该检测像素的参考当前像素值。

操作34：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定检测像素的实际暗场像素值。

电子设备100预存有每个检测像素的亮场像素值曲线及暗场像素值曲线，处理器13获取到每个检测像素的参考当前像素值后，即可根据每个检测像素的参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定对应该检测像素的实际暗场像素值。

操作35：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算检测像素的校准系数。

电子设备100预存有每个检测像素的亮场像素值曲线及暗场像素值曲线，处理器13获取到每个检测像素的参考当前像素值后，即可根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算每个检测像素的校准系数。

操作36：根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到检测像素的目标像素值。

处理器13计算出每个检测像素的实际暗场像素值及校准系数后，即可根据每个检测像素的实际暗场像素值及校准系数对该检测像素的参考当前像素值进行校准以得到该检测像素的目标像素值。

本申请实施方式的数据校准方法，仅需要对实际接收到了手指反射回的光线的检测像素的参考当前像素值做校准，而除检测像素以外的其余像素可以不进行曝光，处理器13也无需对这部分像素做校准。如此，可以节约电子设备100的能耗，同时也减小了处理器13所需处理的数据量，可以提升最终的指纹图像的获取速度。

请参阅图4(a)，本申请还提供一种电子设备的数据校准方法，下面仍然以执行该数据校准方法的电子设备为图1(a)所示的电子设备100为例进行说明，其他的电子设备执行该数据校准方法时可参照执行。本申请实施方式的数据校准方法包括操作411至操作426。其中，操作411至操作414为测试场景下获取亮场像素值曲线及暗场像素值曲线的操作。操作416和操作417可以视为操作21的子操作。操作418可视为操作22的子操作。操作419至操作421可以视操作23的子操作。操作422至操作425可以视为操作24的子操作。操作426可视为操作25的子操作。操作411至操作426的具体内容如下所述。

请一并参阅图1(b)、1(d)、图4(a)及图4(b)：

操作411：在采用肉色治具遮挡显示装置12上的指纹识别区域102时，获取每个像素1111经历不同曝光时间后输出的至少两个亮场像素值。

具体地，在测试场景下，将电子设备100(本文以电子设备100是手机为例进行说明)的显示亮度调为高亮模式。高亮模式下，显示区域101上对应指纹识别区域102的区域显示白色，且显示亮度为显示模组122可以显示的最高亮度，显示区域101上除对应指纹识别区域102的区域以外的区域显示黑色。随后，将肉色治具(如肉色无条纹卡片)放置在显示装置12上，使得肉色治具完全遮盖住指纹识别区域102，其中，肉色治具放置在显示装置12上时，肉色治具与显示装置12之间的距离的取值范围可为[0.4mm,0.6mm]，示例地，距离可为0.4mm、0.45mm、0.5mm、0.53mm、0.577mm、0.6mm等等。肉色治具与显示装置12之间的距离位于[0.4mm,0.6mm]这一区间内时，肉色治具对显示模组12发出的光线的反射量与手指对显示模组122发出的光线的反射量大致相等。随后，处理器13控制图像传感器111曝光以接收光线。其中，图像传感器111中的每一个像素1111均至少要经历两次不同曝光时间的曝光。比如，每个像素1111分别经历一次短曝光和一次长曝光，短曝光的曝光时间可为45ms，长曝光的曝光时间可为175ms，此时每个像素1111可以先在0ms～45ms这一时段内执行一次短曝光，再在45ms～220ms这一时段内执行一次长曝光。如图4(b)所示，图4(b)中的t1为175ms，t2为45ms。当然，每个像素1111在执行完短曝光后还可以间隔一段时间再执行长曝光，比如，每个像素1111可以先在0ms～45ms这一时段内执行一次短曝光，等待20ms后，再在65ms～240ms这一时段内执行一次长曝光。每个像素1111还可以先执行长曝光，再执行短曝光。前述的45ms、175ms、20ms仅为示例，具体的曝光时间及间隔时间还可以是其他数值，在此不作限定。每个像素1111除了执行两次不同曝光时间的曝光之外，还可以执行三次、四次、五次、六次、七次、八次、九次、十次、十五次、二十次、三十次不同曝光时间的曝光等等，在此也不作限制。

操作412：根据至少两个亮场像素值计算亮场像素值曲线。

具体地，在亮场场景下，每个像素1111经历至少两次的不同曝光时间的曝光后，即可输出至少两个亮场像素值。处理器13可以根据每个像素1111输出的至少两个亮场像素值计算亮场场景下每个像素1111的曝光时间与像素值之间的亮场像素值曲线。如图4(b)所示，在亮场场景下，假设每个像素1111分别经历了一次45ms的曝光及一次175ms的曝光，那么每个像素1111经历45ms的曝光后输出的亮场像素值即为点a2对应的像素值，经历175ms的曝光后输出的亮场像素值即为点a1对应的像素值。处理器13可以根据点a1及点a2计算出亮场像素值曲线。在一个例子中，亮场像素值曲线为可用一次函数描述的曲线(如图4(b)所示)。在其他例子中，亮场像素值曲线也可为可用多次(如二次、三次、四次等等)函数描述的曲线，在此不作限制。处理器13计算出亮场像素值曲线后，可以将亮场像素值曲线传输至电子设备100的存储器中存储。

操作413：在采用黑色治具遮挡指纹识别区域102时，获取每个像素1111经历不同曝光时间后输出的至少两个暗场像素值。

具体地，在测试场景下，移除放置在显示装置12上的肉色治具，将黑色治具(如黑盒腔体治具)放置在显示装置12上，使得黑色治具完全遮盖住指纹识别区域102。随后，控制图像传感器111曝光以接收光线。其中，图像传感器111中的每一个像素1111均至少要经历两次不同曝光时间的曝光。比如，每个像素1111分别经历一次短曝光和一次长曝光，短曝光的曝光时间可为45ms，长曝光的曝光时间可为175ms，此时每个像素1111可以先在0ms～45ms这一时段内执行一次短曝光，再在45ms～220ms这一时段内执行一次长曝光。如图4(b)所示，图4(b)中的t1为175ms，t2为45ms。当然，每个像素1111在执行完短曝光后还可以间隔一段时间再执行长曝光，比如，每个像素1111可以先在0ms～45ms这一时段内执行一次短曝光，等待20ms后，再在65ms～240ms这一时段内执行一次长曝光。每个像素1111还可以先执行长曝光，再执行短曝光。前述的45ms、175ms、20ms仅为示例，具体的曝光时间及间隔时间还可以是其他数值，在此不作限定。每个像素1111除了执行两次不同曝光时间的曝光之外，还可以执行三次、四次、五次、六次、七次、八次、九次、十次、十五次、二十次、三十次不同曝光时间的曝光等等，在此也不作限制。

操作414：根据至少两个暗场像素值计算暗场像素值曲线。

具体地，在暗场场景下，每个像素1111经历至少两次的不同曝光时间的曝光后，即可输出至少两个暗场像素值。处理器13可以根据每个像素1111输出的至少两个暗场像素值计算暗场场景下每个像素1111的曝光时间与像素值之间的暗场像素值曲线。如图4(b)所示，在暗场场景下，假设每个像素1111分别经历了一次45ms的曝光及一次175ms的曝光，那么每个像素1111经历45ms的曝光后输出的暗场像素值即为点b2对应的像素值，经历175ms的曝光后输出的暗场像素值即为点b1对应的像素值。处理器13可以根据点b1及点b2计算出暗场像素值曲线。在一个例子中，暗场像素值曲线为可用一次函数描述的曲线(如图4(b)所示)。在其他例子中，暗场像素值曲线也可为可用多次(如二次、三次、四次等等)函数描述的曲线，在此不作限制。处理器13计算出暗场像素值曲线后，可以将暗场像素值曲线传输至电子设备100的存储器中存储。

在本申请的实施例中，图像传感器111先在亮场场景下曝光，再在暗场场景下曝光。在其他实施例中，图像传感器111也可以先在暗场场景下曝光，再在亮场场景下曝光。

图像传感器111在亮场场景下工作时的温度应与图像传感器111在暗场场景下工作时的温度相同，从而使得图像传感器111在亮场场景和暗场场景下具有相同的底噪。如图4(b)所示，图像传感器111在亮场场景和暗场场景下具有相同的底噪时，暗场像素值曲线在曝光时间为零时的亮场底噪像素值与暗场像素值曲线在曝光时间为零时的暗场底噪像素值相等，均为n0。

操作415：从多个像素1111中选取有接收到手指反射回的光线的多个检测像素。

具体地，操作415的执行过程与前述的操作31的执行过程相同，在此不再赘述。

操作416：获取每个检测像素经历不同曝光时间后输出的至少两个当前像素值。

具体地，在实际的应用场景(即当前场景)下，处理器13控制图像传感器111中的多个检测像素曝光以接收光线。其中，每一个检测像素均至少要经历两次不同曝光时间的曝光。比如，每个检测像素分别经历一次短曝光和一次长曝光，短曝光的曝光时间可为45ms，长曝光的曝光时间可为175ms，此时每个检测像素可以先在0ms～45ms这一时段内执行一次短曝光，再在45ms～220ms这一时段内执行一次长曝光。如图4(b)所示，图4(b)中的t1为175ms，t2为45ms。当然，每个检测像素在执行完短曝光后还可以间隔一段时间再执行长曝光，比如，每个检测像素可以先在0ms～45ms这一时段内执行一次短曝光，等待20ms后，再在65ms～240ms这一时段内执行一次长曝光。每个检测像素还可以先执行长曝光，再执行短曝光。前述的45ms、175ms、20ms仅为示例，具体的曝光时间及间隔时间还可以是其他数值，在此不作限定。每个检测像素除了执行两次不同曝光时间的曝光之外，还可以执行三次、四次、五次、六次、七次、八次、九次、十次、十五次、二十次、三十次不同曝光时间的曝光等等，在此也不作限制。

操作417：根据至少两个当前像素值计算当前像素值曲线。

具体地，在当前场景下，每个检测像素经历至少两次的不同曝光时间的曝光后，即可输出至少两个当前像素值。处理器13可以根据每个检测像素输出的至少两个当前像素值计算当前场景下每个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。如图4(b)所示，在当前场景下，假设每个像素分别经历了一次45ms的曝光及一次175ms的曝光，那么每个像素经历45ms的曝光后输出的当前像素值即为点c2对应的像素值，经历175ms的曝光后输出的当前像素值即为点c1对应的像素值。处理器13可以根据点c1及点c2计算出当前像素值曲线。在一个例子中，当前像素值曲线为可用一次函数描述的曲线(如图4(b)所示)。在其他例子中，当前像素值曲线也可为可用多次(如二次、三次、四次等等)函数描述的曲线，在此不作限制。

操作418：在当前像素值曲线中选取检测像素的参考当前像素值。

具体地，如图4(b)所示，在当前像素值曲线中选取点c1对应的当前像素值作为参考当前像素值。其中，参考当前像素值可以是当前像素值曲线中曝光时间不为零时检测像素的当前像素值。当然，为了使得最终的指纹图像的亮度不会过低，选取的点c1对应的参考曝光时间不宜过短，例如，选取的点c1对应的参考曝光时间可以大于45ms等等。本申请以参考曝光时间为175ms时对应的当前像素值作为参考当前像素值为例进行说明。

操作419：在亮场像素值曲线中确定出与参考当前像素值相等的选定亮场像素值。

具体地，如图4(b)所示，在亮场像素值曲线中确定出点a3，点a3对应的亮场像素值与点c1对应的当前像素值相等，点a3对应的亮场像素值即为选定亮场像素值。

操作420：在亮场像素值曲线中确定与选定亮场像素值对应的选定曝光时间。

具体地，如图4(b)所示，在亮场像素值曲线中确定点a3对应的选定曝光时间，即t0。

操作421：根据选定曝光时间在暗场像素值曲线中确定出实际暗场像素值。

具体地，如图4(b)所示，在确定出选定曝光时间t0后，在暗场像素值曲线中确定出在选定曝光时间t0处暗场像素值曲线对应的暗场像素值，即点b3对应的暗场像素值。点b3对应的暗场像素值即为实际暗场像素值。实际暗场像素值表示当显示模组122的显示亮度为当前场景下的当前的显示亮度时，暗场场景(即用黑色治具完全遮盖住指纹识别区域102)下实际能够检测到的检测像素的暗场像素值，多个实际暗场像素值即组成当前场景下实际的暗场图像。如此，在每次指纹识别时都能够计算出当下的暗场图像，实现了对暗场图像的动态校准，解决了在实际使用过程中无法通过测试场景的环境来获取暗场图像的问题。

操作422：根据多个检测像素的多个参考当前像素值计算归一化值。

具体地，在操作417及操作418中，每个检测像素都经历了不同曝光时间的曝光并输出了至少两个当前像素值，处理器13根据每个检测像素输出的至少两个当前像素值计算出了对应该检测像素的当前像素值曲线。在操作419中，处理器13已经在每个检测像素的当前像素值曲线中分别选取出了一个参考当前像素值。需要说明的是，多个像检测素的参考当前像素值对应的参考曝光时间是一致的，以图4(b)为例，多个像检测素中的每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间均为t1。那么，处理器13就可以根据多个检测像素的参考当前像素值计算归一化值。在一个例子中，处理器13可以对多个检测像素的参考当前像素值先求和再取平均，再将取平均后得到的均值作为归一化值。归一化值的作用是将多个检测像素的参考当前像素值进行归一化，多个参考当前像素值归一化后，多个参考当前像素值的值是相等的，此时可以去除指纹图像中由于指纹识别模组11内的准直单元112的影响而形成的网格。

操作423：根据每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间在每个检测像素的亮场像素值曲线中确定出检测亮场像素值。

具体地，如图4(b)所示，对于每一个检测像素，在每一个检测像素的当前像素值曲线中，点c1对应的参考曝光时间为t1。根据参考曝光时间t1可以在该检测像素的亮场像素值曲线中确定出检测亮场像素值，图4(b)中点a1对应的亮场像素值即为检测亮场像素值。

操作424：根据每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间在每个检测像素的暗场像素值曲线中确定出检测暗场像素值。

具体地，如图4(b)所示，对于每一个检测像素，在每一个检测像素的当前像素值曲线中，点c1对应的参考曝光时间为t1。根据参考曝光时间t1可以在该检测像素的暗场像素值曲线中确定出检测暗场像素值，图4(b)中点b1对应的暗场像素值即为检测暗场像素值。

在本申请的实施例中，处理器13先确定出检测亮场像素值，再确定出检测暗场像素值。在其他实施例中，也可以先确定出检测暗场像素值，再确定出检测亮场像素值，也可以同时确定出检测暗场像素值及检测亮场像素值等等，在此不作限制。

操作425：根据归一化值、检测亮场像素值、检测暗场像素值计算检测像素的校准系数。

具体地，对于每一个检测像素i，假设其检测亮场像素值为a1i，检测暗场像素值为b1i，每个检测像素i的归一化值均为ave，则根据(a1i-b1i)×wi＝ave可知，每一个检测像素i的校准系数wi＝ave/(a1i-b1i)。

操作426：根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到检测像素的目标像素值。

具体地，对于每一个检测像素i，假设其实际暗场像素值为b3i，校准系数为wi，参考当前像素值为c1i，与参考当前像素值c1i相等的选定亮场像素值为a3i，那么，每个检测像素i的目标像素值pi＝(c1i-b3i)×wi＝(a3i-b3i)×wi，其中，wi＝ave/(a1i-b1i)。多个检测像素对应的多个目标像素值pi组成的图像即为目标的指纹图像，目标的指纹图像是仅由被手指反射回来的这一部分光线形成的图像，指纹图像的准确率较高。

如此，电子设备100事先预存在测试场景下获取的每一个像素1111的亮场像素值曲线及暗场像素值曲线。在实际指纹识别过程中，每个检测像素均执行操作416至操作426，从而可以在每次的指纹识别过程中动态地调整每个检测像素的暗场像素值(调整后的暗场像素值即为实际暗场像素值，多个检测像素的实际暗场像素值即形成暗场图像)及每个检测像素的校准系数，最后再根据准确的暗场像素值(即实际暗场像素值)及准确的校准系数来校准参考当前像素值，从而得到目标像素值，多个目标像素值即组成了准确的指纹图像。

请参阅图4(c)，图4(c)所示实施方式的数据校准方法中，操作23除了可以采用操作419至操作421的方式实现，还可以采用操作427至操作430的方式实现。其中，操作427至操作430的具体内容如下所述。

操作427：在亮场像素值曲线中确定出与参考当前像素值相等的选定亮场像素值。

具体地，在确定出参考当前像素值后，如图4(b)所示，假设参考当前像素值为当前像素值曲线中点c1对应的当前像素值，则处理器在亮场像素值曲线中确定出点a3，点a3对应的亮场像素值即为与点c1对应的参考当前像素值相等的选定亮场像素值。

操作428：在亮场像素值曲线中确定出与选定亮场像素值对应的选定曝光时间。

具体地，如图4(b)所示，在亮场像素值曲线中确定点a3对应的选定曝光时间，即t0。

操作429：计算多个选定曝光时间的平均值。

具体地，如图4(b)所示，处理器13可以从多个检测像素的亮场像素值曲线中确定出多个选定曝光时间t0。随后，处理器13再计算多个选定曝光时间t0的平均值tave，并将平均值tave作为多个检测像素的新的选定曝光时间tave，此时多个检测像素具有相同的一个新的选定曝光时间tave。

操作430：根据平均值在暗场像素值曲线中确定出检测像素的实际暗场像素值。

具体地，如图4(b)所示，处理器13确定出多个检测像素的新的选定曝光时间tave后，处理器13在每个检测像素的暗场像素值曲线中确定出在新的选定曝光时间tave处该暗场像素值曲线对应的暗场像素值，即点b4对应的暗场像素值。点b4对应的暗场像素值即为实际暗场像素值。实际暗场像素值表示当显示模组122的显示亮度为当前场景下的当前的显示亮度时，暗场场景(即用黑色治具完全遮盖住指纹识别区域102)下实际能够检测到的检测像素的暗场像素值，多个实际暗场像素值即组成当前场景下实际的暗场图像。如此，在每次指纹识别时都能够计算出当下的暗场图像，实现了对暗场图像的动态校准，解决了在实际使用过程中无法通过测试场景的环境来获取暗场图像的问题。

在操作426根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到检测像素的目标像素值中，对于每一个像素i，假设其实际暗场像素值为b4i，校准系数为wi，参考当前像素值为c1i，与参考当前像素值c1i相等的选定亮场像素值为a3i，那么，每个检测像素i的目标像素值pi＝(c1i-b4i)×wi＝(a3i-b4i)×wi，其中，wi＝ave/(a1i-b1i)。多个检测像素对应的多个目标像素值pi组成的图像即为目标的指纹图像，目标的指纹图像是仅由被手指反射回来的这一部分光线形成的图像，指纹图像的准确率较高。

操作23采用操作419至操作421的第一方式实现与采用操作427至操作430的第二方式实现的区别在于：在第一方式中，图像传感器111中的每个像素1111均需要配备一个模数转换(analog-to-digitalconverter，adc)电路，而在第二方式中，图像传感器111中的多个像素1111可以共用一个adc电路。

请参阅图5，本申请还提供一种电子设备的数据校准方法，下面仍然以执行该数据校准方法的电子设备为图1(a)所示的电子设备100为例进行说明，其他的电子设备执行该数据校准方法时可参照执行。本申请实施方式的数据校准方法包括操作511至操作519。操作511至操作519的具体内容如下所述。

请一并参阅图1(b)、1(d)、图5：

操作511：从多个像素1111中选取有接收到手指反射回的光线的多个检测像素。操作511的执行过程与操作31的执行过程相同，在此不再赘述。

操作512：获取当前场景下多个检测像素在同一预定曝光时间下输出的多个当前像素值。

具体地，在当前场景下，处理器13控制图像传感器111中的多个检测像素开始曝光，并在预定曝光时间之后停止曝光。随后，处理器13接收多个检测像素输出的多个当前像素值。

操作513：在多条亮场像素值曲线中获取同一预定曝光时间下多个检测像素的亮场像素值。

具体地，每个检测像素都有一条亮场像素值曲线，处理器13在每一个检测像素的亮场像素值曲线中寻找预定曝光时间对应的亮场像素值。如此，多条亮场像素值曲线即可确定出多个亮场像素值。

操作514：计算多个当前像素值的第一均值及多个亮场像素值的第二均值。

具体地，处理器13对多个检测像素预定曝光时间输出的当前像素值先求和再取平均得到第一均值，并对在多个检测像素的多条亮场像素值曲线中确定出的多个亮场像素值先求和再取平均得到第二均值。

操作515：在第一均值与第二均值之间的差值大于预定差值时，获取当前场景下每个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。

具体地，处理器13计算第一均值与第二均值之间的差值，并判断差值是否大于预定差值。在差值小于或等于预定差值时，说明当前场景下显示模组122在指纹识别区域102的显示亮度与测试场景下显示模组122在指纹识别区域102的显示亮度差别不大，此时，可以无需调整每个检测像素的暗场像素值及校准系数，而是可以采用固定校准方式来校准每个检测像素输出的像素值，即直接用测试场景下得到的每个检测像素的暗场像素值及校准系数来对该检测像素输出的像素值做校准。在差值大于预定差值时，说明当前场景下显示模组122在指纹识别区域102的显示亮度与测试场景下显示模组12在指纹识别区域102的显示亮度差别较大，此时，需要采用本申请实施方式的数据校准方法来动态调整每个检测像素的暗场像素值及校准系数。处理器13可以采用操作416至操作417的方式来获取当前场景下每个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。

操作516：在当前像素值曲线中选取检测像素的参考当前像素值。操作516的执行过程与操作418的执行过程相同，在此不再赘述。

操作517：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定检测像素的实际暗场像素值。操作517可以采用操作419至操作421的方式实现，或采用操作427至操作430的方式实现，在此不再赘述。

操作518：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算检测像素的校准系数。操作518可以采用操作422至操作425的方式实现，在此不再赘述。

操作519：根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到检测像素的目标像素值。操作519的执行过程与操作426的执行过程相同，在此不再赘述。

本申请实施方式的数据校准方法，首先判断当前场景下显示模组122在指纹识别区域102的显示亮度是否与测试场景下显示模组122在指纹识别区域102的亮度大致相同，在二者大致相同时则不调整暗场像素值及校准系数，从而可以减小处理器13所需处理的数据量。

请参阅图6(a)，本申请还提供一种电子设备的数据校准方法，下面仍然以执行该数据校准方法的电子设备为图1(a)所示的电子设备100为例进行说明，其他的电子设备执行该数据校准方法时可参照执行。本申请实施方式的数据校准方法包括操作611至操作620。

请一并参阅图1(b)、1(d)、图6(a)及图6(b)：

操作611：从多个像素1111中选取有接收到手指反射回的光线的多个检测像素。操作611与操作31的执行过程相同，在此不再赘述。

操作612：获取当前场景下每个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。操作612可以采用操作416至操作417的方式实现，在此不再赘述。

操作613：在当前像素值曲线中选取检测像素的参考当前像素值。操作617的执行过程与操作418的执行过程相同，在此不再赘述。

操作614：判断图像传感器111在当前场景下的第一温度是否与图像传感器111在测试场景下的第二温度相等。

具体地，在一个例子中，判断第一温度与第二温度是否相等可以采用以下方式实现：处理器13分别获取每个检测像素的当前像素值曲线在曝光时间为零时的当前底噪像素值、该检测像素的亮场像素值曲线在曝光时间为零时的亮场底噪像素值、以及该检测像素的暗场像素值曲线在曝光时间为零时的暗场底噪像素值。如图6(b)所示，当前底噪像素值即为当前像素值曲线与像素值所在轴(纵轴)的交点，亮场底噪像素值即为亮场像素值曲线与像素值所在轴(纵轴)的交点，暗场底噪像素值即为暗场像素值曲线与像素值所在轴(纵轴)的交点。随后，处理器13判断当前底噪像素值、亮场底噪像素值及暗场底噪像素值三者是否相等。如果三者相等，则三个交点位于同一个位置，如图6(a)所示，三个交点均为n0，此时说明第一温度和第二温度相等；如果三者不相等，则三个交点没有位于同一位置，如图6(b)所示，当前像素值曲线与像素值所在轴的交点为n1，亮场像素值曲线与像素值所在轴的交点及暗场像素值曲线与像素值所在轴的交点均为n0，此时说明第一温度与第二温度不相等。由于亮场场景和暗场场景的温度均为第二温度，所以亮场底噪像素值与暗场底噪像素值一般是相等的。那么，处理器13也可以仅比较当前底噪像素值与亮场底噪像素值是否相等，在当前底噪像素值与亮场底噪像素值相等时，第一温度与第二温度相等。或者，处理器13也可以仅比较当前底噪像素值与暗场底噪像素值是否相等，在当前底噪像素值与暗场底噪像素值相等时，第一温度与第二温度相等。

在另一个例子中，判断第一温度与第二温度是否相等还可以采用以下方式实现：图像传感器111中的多个像素1111中有几个像素1111为底噪检测像素，这几个底噪检测像素不接收光线。在测试场景下，底噪检测像素工作并输出底噪像素值(由于亮场场景与暗场场景具有相同温度，因此，此时的底噪像素值既是亮场底噪像素值，也是暗场底噪像素值)。在当前场景下，底噪检测像素工作并输出底噪像素值，处理器13比较当前场景下的底噪像素值是否与测试场景下的底噪像素值相等，在二者相等时，第一温度等于第二温度，在二者不相等时，第一温度不等于第二温度。

操作615：在第一温度等于第二温度时，根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定检测像素的实际暗场像素值。操作615可以采用操作419至操作421的方式实现，或采用操作427至操作430的方式实现，在此不再赘述。

操作616：根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算检测像素的校准系数。操作616可以采用操作422至操作425的方式实现，在此不再赘述。

操作617：在第一温度不等于第二温度时，根据当前像素值曲线、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定新亮场像素值曲线和新暗场像素值曲线。

具体地，在第一温度不等于第二温度时，处理器13需要确定出第一温度下的新亮场像素值曲线及新暗场像素值曲线。具体地，可以将预存的亮场像素值曲线(测试环境下形成的)做平移以得到新亮场像素值曲线，新亮场像素值曲线在曝光时间为零时的亮场底噪像素值与当前像素值曲线在曝光时间为零时的当前底噪像素值相等；还可以将预存的暗场像素值曲线(测试环境下形成的)做平移以得到新暗场像素值曲线，新暗场像素值曲线在曝光时间为零时的暗场底噪像素值与当前像素值曲线在曝光时间为零时的当前底噪像素值相等。如图6(b)所示，当前像素值曲线与像素值所在轴的焦点为n1，平移后的新亮场像素值与像素值所在轴的交点也为n1，平移后的新暗场像素值与像素值所在轴的交点也为n1。

操作618：根据参考当前像素值、新亮场像素值曲线、及新暗场像素值曲线确定检测像素的实际暗场像素值。

具体地，在一个例子中，如图6(b)所示，在每个检测像素的新亮场像素值曲线中确定出点a3，点a3对应的亮场像素值与点c1对应的当前像素值(即参考当前像素值)相等，点a3对应的亮场像素值即为选定亮场像素值。在每个检测像素的新亮场像素值曲线中确定点a3对应的选定曝光时间，即t0。在确定出选定曝光时间t0后，在每个检测像素的新暗场像素值曲线中确定出在选定曝光时间t0处暗场像素值曲线对应的暗场像素值，即点b3对应的暗场像素值。点b3对应的暗场像素值即为检测像素的实际暗场像素值。

在另一个例子中，如图6(b)所示，在每个检测像素的新亮场像素值曲线中确定出点a3，点a3对应的亮场像素值即为选定亮场像素值。在每个检测像素的新亮场像素值曲线中确定点a3对应的选定曝光时间，即t0。由此，处理器13就从多个检测像素的新亮场像素值曲线中确定出了多个选定曝光时间t0。随后，处理器13再计算多个选定曝光时间t0的平均值tave，并将平均值tave作为多个检测像素的新的选定曝光时间tave，此时多个检测像素具有相同的一个新的选定曝光时间tave。处理器13确定出多个检测像素的新的选定曝光时间tave后，处理器13在每个检测像素的新暗场像素值曲线中确定出在新的选定曝光时间tave处该暗场像素值曲线对应的暗场像素值，即点b4对应的暗场像素值。点b4对应的暗场像素值即为检测像素的实际暗场像素值。

操作619：根据参考当前像素值、新亮场像素值曲线及新暗场像素值曲线计算检测像素的校准系数。

具体地，每个检测像素都具有一个参考当前像素值，多个参考当前像素值对应的参考曝光时间是一致的，以图6(b)为例，多个检测像素中的每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间均为t1。那么，处理器13可以先根据多个检测像素的参考当前像素值计算归一化值。在一个例子中，处理器13可以对多个检测像素的参考当前像素值先求和再取平均，再将取平均后得到的均值作为归一化值。随后，处理器13根据参考曝光时间t1可以在每个检测像素的新亮场像素值曲线中确定出检测亮场像素值，图6(b)中点a1对应的亮场像素值即为检测亮场像素值；处理器13还可以根据参考曝光时间t1在每个检测像素的新暗场像素值曲线中确定出检测暗场像素值，图6(b)中点b1对应的暗场像素值即为检测暗场像素值。对于每一个检测像素i，假设其检测亮场像素值为a1i，检测暗场像素值为b1i，每个检测像素i的归一化值均为ave，则根据(a1i-b1i)×wi＝ave可知，每一个检测像素i的校准系数wi＝ave/(a1i-b1i)。如此，即可计算出每个检测像素的校准系数。

操作620：根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到检测像素的目标像素值。

具体地，在一个例子中，当图像传感器111中的每一个像素1111都对应一个adc电路时，对于每一个检测像素i，假设其实际暗场像素值为b3i，校准系数为wi，参考当前像素值为c1i，与参考当前像素值c1i相等的选定亮场像素值为a3i，那么，每个检测像素i的目标像素值pi＝(c1i-b3i)×wi＝(a3i-b3i)×wi，其中，wi＝ave/(a1i-b1i)。

在另一个例子中，当图像传感器111中的多个像素共用一个adc电路时，对于每一个像素i，假设其实际暗场像素值为b4i，校准系数为wi，参考当前像素值为c1i，与参考当前像素值c1i相等的选定亮场像素值为a3i，那么，每个检测像素i的目标像素值pi＝(c1i-b4i)×wi＝(a3i-b4i)×wi，其中，wi＝ave/(a1i-b1i)。

如此，多个检测像素对应的多个目标像素值pi组成的图像即为目标的指纹图像，目标的指纹图像是仅由被手指反射回来的这一部分光线形成的图像，指纹图像的准确率较高。

本申请还提供一种电子设备。电子设备可以为图1(a)所示的电子设备100。请结合图1(a)至图1(d)，电子设备100包括显示装置12、设置在显示装置12下方的图像传感器111、及处理器13，图像传感器111包括多个像素1111；电子设备100预存有在测试场景下预采集的每个像素1111的亮场像素值曲线及每个像素1111的暗场像素值曲线。处理器13可用于：获取当前场景下每个像素1111的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线；在当前像素值曲线中选取像素1111的参考当前像素值；根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定像素1111的实际暗场像素值；根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算像素1111的校准系数；根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到像素1111的目标像素值。

请结合图1(a)和图1(d)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于从多个像素1111中选取有接收到手指反射回的光线的多个检测像素。

请结合图1(a)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：获取当前场景下多个检测像素在同一预定曝光时间下输出的多个当前像素值；在多条亮场像素值曲线中获取同一预定曝光时间下多个检测像素的亮场像素值；计算多个当前像素值的第一均值及多个亮场像素值的第二均值；在第一均值与第二均值之间的差值大于预定差值时，获取当前场景下每个检测像素的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线。

请结合图1(a)和图1(d)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：在采用肉色治具遮挡显示装置12上的指纹识别区域102时，获取每个像素1111经历不同曝光时间后输出的至少两个亮场像素值；根据至少两个亮场像素值计算亮场像素值曲线；在采用黑色治具遮挡指纹识别区域102时，获取每个像素1111经历不同曝光时间后输出的至少两个暗场像素值；根据至少两个暗场像素值计算暗场像素值曲线。

请结合图1(a)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：获取每个检测像素经历不同曝光时间后输出的至少两个当前像素值；根据至少两个当前像素值计算当前像素值曲线。

请结合图1(a)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：在亮场像素值曲线中确定出与参考当前像素值相等的选定亮场像素值；在亮场像素值曲线中确定出与选定亮场像素值对应的选定曝光时间；根据选定曝光时间在暗场像素值曲线中确定出检测像素的实际暗场像素值。

请结合图1(a)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：在亮场像素值曲线中确定出与参考当前像素值相等的选定亮场像素值；在亮场像素值曲线中确定与选定亮场像素值对应的选定曝光时间；计算多个选定曝光时间的平均值；根据平均值在暗场像素值曲线中确定出检测像素的实际暗场像素值。

请结合图1(a)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：根据多个检测像素的多个参考当前像素值计算归一化值；根据每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间在每个检测像素的亮场像素值曲线中确定出检测亮场像素值；根据每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间在每个检测像素的暗场像素值曲线中确定出检测暗场像素值；根据归一化值、检测亮场像素值、检测暗场像素值计算检测像素的校准系数。

请结合图1(a)和图1(d)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：判断图像传感器111在当前场景下的第一温度是否与图像传感器111在测试场景下的第二温度相等；在第一温度等于第二温度时，根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定检测像素的实际暗场像素值；在第一温度不等于第二温度时，根据当前像素值曲线、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定新亮场像素值曲线和新暗场像素值曲线；根据参考当前像素值、新亮场像素值曲线、及新暗场像素值曲线确定检测像素的实际暗场像素值；根据参考当前像素值、新亮场像素值曲线及新暗场像素值曲线计算检测像素的校准系数。

请结合图1(a)，在某些实施方式中，处理器13还可以用于：获取当前像素值曲线在曝光时间为零时的当前底噪像素值；获取亮场像素值曲线在曝光时间为零时的亮场底噪像素值；获取暗场像素值曲线在曝光时间为零时的暗场底噪像素值；判断当前底噪像素值、亮场底噪像素值、及暗场底噪像素值三者是否均相等；若是，则第一温度与第二温度相等；若否，则第一温度与第二温度不相等。

本申请实施方式的电子设备100实现上述任意一个操作时，每个操作具体的执行过程与本申请实施方式的数据校准方法中描述的执行过程相同，在此不再赘述。

请参阅图7，本申请还提供一种非易失性计算机可读存储介质710。非易失性计算机可读存储介质包括计算机可读指令。计算机可读指令被处理器720执行时，使得处理器720执行上述任意一项实施方式的数据校准方法。处理器720可为图1(a)中的处理器13。

例如，请结合图1(d)和图7，计算机可读指令被处理器720执行时，使得处理器720执行以下操作：

获取当前场景下每个像素1111的曝光时间与像素值之间的当前像素值曲线；

在当前像素值曲线中选取像素1111的参考当前像素值；

根据参考当前像素值、亮场像素值曲线、及暗场像素值曲线确定像素1111的实际暗场像素值；

根据参考当前像素值、亮场像素值曲线及暗场像素值曲线计算像素1111的校准系数；和

根据实际暗场像素值及校准系数校准参考当前像素值以得到像素1111的目标像素值。

再例如，请结合图7，计算机可读指令被处理器720执行时，使得处理器720执行以下操作：

根据多个检测像素的多个参考当前像素值计算归一化值；

根据每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间在每个检测像素的亮场像素值曲线中确定出检测亮场像素值；

根据每个检测像素的参考当前像素值对应的参考曝光时间在每个检测像素的暗场像素值曲线中确定出检测暗场像素值；

根据归一化值、检测亮场像素值、检测暗场像素值计算检测像素的校准系数。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的操作的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。