首先要明白什麼是白平衡, 它指的是在影象處理的過程中, 對原本材質為白色的物體的影象進行色彩還原, 去除外部光源色溫的影響, 使其在**上也顯示白色。
那色溫是怎麼理解的呢？這個概念其實有點繞, 它是開爾文通過黑體(blackbody) 這一理想光源, 在不同溫度下, 所發出光線的顏色特性來定義的。黑體是乙個理想化的概念。它是這麼乙個物體, 能發光, 但會吸收掉任何來自外部的光線, 同時又會把吸收的所有能量以光的形式完全釋放出來, 所以叫做黑體。黑體的溫度單叫做開爾(k)。從 3300k 到 9300k 的溫度變化情況下, 它發光的顏色分別是, 紅色, 白色、藍色。便於理解, 你可以這麼想象, 火焰你肯定見過, 內焰溫度較低, 外焰溫度較高(藍色), 內焰溫度較低的地方是黃色的(暖色), 於是火焰最外面溫度最高的地方反而會是藍色的(冷色), 是不是有點反常識。而色溫就是借助黑體的這個溫度變化特性來量化色彩傾向的。色溫數值低, 偏黃, 色溫數值高, 偏藍, 所謂的冷暖色調就是一種比較感性的叫法了。
<3300k
暖色3300~6000k
白6000k
冷色以下是幾個常見場景的色溫：
燭光 1930k, 鎢絲燈 2900k, 中午陽光 5600k, 藍天 18000k
講白平衡是如何修正之前, 有兩個很重要的理論需要知道：
灰度世界理論：這個理論蠻有意思, 與其說是色彩學, 我覺得更像是統計學的範疇, 它認為任何一幅影象, 當有足夠的色彩變化時, 其r, g, b分量均值會趨於平衡(即 rgb 三個數值相等, 也就是說應當是黑白灰型別的顏色)。這個理論在全域性白平衡中得到廣泛應用, 特點是能夠利用更多的影象資訊來做判斷, 但在面對色彩較為單一的影象時就顯得有些乏力了。
全反射理論：一幅影象中亮度最大的點就是白點, 即假設在 ycbcr 空間中ｙ值最大的點為白色, 以此來校正整幅影象。特點是只考慮色彩最亮的那部分, 跟上面的灰度世界理論正好相反, 在處理色彩偏單調的影象時效果好些, 但面對顏色豐富的時, 因為最亮的點不一定是白色的, 可能會出現偏色的情況。
這兩個理論分別對應著兩種色彩空間 rgb 和 ycbcr 調整白平衡的理論基礎：判斷一張白平衡是否準確, 如果不準確, 如何量化其偏離數值。
白平衡就是乙個糾正畫面整體偏色的過程, 那為什麼人眼不需要呢？其實在你看到乙個東西的時候, 眼睛就已經對它進行了色彩修正。相機肯定沒有人眼那麼智慧型(至少現在沒有), 概括的說, 它的自動白平衡演算法就是設定乙個範圍, 如果拍攝**的色彩平均值落在這個範圍裡面, 那就 ok, 說明無需修正。如果偏離出這個範圍, 就需要調整引數, 並校正色彩資料直到其均值落入指定的範圍內。這就是wb白平衡修正的過程。
下面就來簡單介紹幾個白平衡演算法大致原理, 但具體的增益計算和數學建模過程就不作贅述了, 這東西正常人看了都會頭大的。
1. 灰度世界演算法(gray world assumption)
這個演算法原理很簡單, 就是根據前面所說的灰度世界理論, 將原始影象的rgb均值分別調整到r=g=b即可。不完美的地方就是這個演算法對顏色不豐富的影象敏感程度一般, 處理起來效果也就不會很理想, 侷限性較大。
2. 標準差加權灰度世界演算法(standard deviationweighted gray world assumption)
標準差加權灰度世界演算法是針對上乙個演算法的改進, 它的原理是把影象等分成幾塊, 然後對每個塊利用統計學進行分析, 看裡面顏色的豐富程度, 顏色多的就加權, 顏色少得就減少權重, 最後求和得出乙個均值。根據這個相對精確的數值來進行rgb數值的修正。
3. 全反射演算法(perfect reflector assumpution)
這個是基於前面介紹的全反射理論生成的演算法, 理解起來也不難, 它認為中最亮的那個點就一定是白色的, 如果原始影象中最亮的那個點不是, 那就針對偏離白色的數值進行逆向修正。缺點就是如果影象色彩複雜或者就是沒有高光點, 它的修正效果就會比較乏力。
上面三個演算法比較簡單, 運算量不大, 但各有優缺點, 也就進一步衍生出了更加有效但是卻要複雜的多一些混合演算法, 例如：亮度加權灰度世界演算法與全反射演算法的正交組合演算法(quadraticcombining luminance weighted gray world & prefect reflector assumption)。看這麼長的名字就知道, 這個演算法很複雜, 白平衡修正效果也是蠻不錯的, 而且它本身是收斂的, 在對影象處理的時候不會帶來太多損失, 但可惜運算量巨大, 對硬體資源的要求過高。
演算法方面挺枯燥的, 非理工科對數學沒興趣的也可以直接略過, 大體知道這麼回事兒就行。但我可以給出的結論是：最終效果越好的演算法, 其複雜程度就越高, 運算量就越大, 對硬體電路的要求也高。具體的實現還需要在白平衡校正能力, 演算法執行效率, 處理器硬體效能三個方面進行權衡。
而通過上面的了解你就會發現, 如果isp影象處理器的性能夠高, 白平衡演算法施展的空間就會大了很多。某些時候白平衡不準確, 一定程度上確實是與isp效能跟不上有關, 當然, 這裡也要看各家廠商在演算法優化方面的功底。一般來說同一代各個品牌的旗艦處理效能差別不會特別大, 雖然軟體方面下的功夫不容易看到, 但重要性確實毋庸置疑的, 能否把硬體整體效能充分發揮出來才是關鍵。
舉例來說, 在單反剛剛數位化的那個年代, 相機的影象處理器效能比較低下, 難以承受高運算強度的白平衡演算法的蹂躪, 於是很多單鏡反光機(如佳能1d, 尼康d2, 奧林巴斯e-1等) 機身上是有乙個白平衡感應裝置的(就是機身正面的那個小白點), 這個可以輔助提高白平衡準確度。到後來隨著相機影象處理器的效能飆公升, 大概是從富士通給尼康代工的expeed一代處理器開始, 就取消了外接白平衡感應器這個裝置。通過越來越多的rgb測光分割槽數, 配合越發強大的處理器來進行更加準確的色溫修正。這裡多說兩句, 分割槽越多, 白平衡取樣處理就越準確, 但同時也會帶來計算量上面的飆公升, 從最初的只有幾個分割槽, 到 d800 上面用的 9.1 萬畫素 rgb 感應器, 在同時完成測光和白平衡計算的同時, 甚至還能夠餘出力氣進行人臉識別, 背後那塊改用了 arm 架構 expeed 3 才是最大的功臣。而像 dc 啊, 手機攝像頭啊這類連續取景的相機, 則是用前一幀影象的處理結果應用到後面的影象上去的, 實現方式同單反上面那個單獨的測光感應器還不太一樣的。這是產品本身結構差異性導致的。
下圖這組中就是在設定不同的白平衡下拍攝的：
出處：www.zealer.com 李侃
再理解白平衡
白平衡是數位相機的乙個極重要概念。所謂白平衡 英文名稱為white balance 就是數位相機對白色物體的還原。當我們用肉眼 這大千世界時，在不同的光線下，對相同的顏色的感覺基本是相同的，比如在早晨旭日初公升 時，我們看乙個白色的物體，感到它是白的 而我們在夜晚昏暗的燈光下，看到的白色物體，感到它...
什麼是白平衡？
technorati 標籤 白平衡 色溫 分割線開始 所謂白平衡 white balance 指在影象處理的過程中，對原本材質為白色的物體的影象進行色彩還原，去除外部光源色溫的影響，使其在 上也顯示白色。也就是不管在任何光源下，都能將白色物體還原為白色。白色是指反射到人眼中的光線由於藍 綠 紅三種色...
如何調節白平衡
什麼是白色？白色是指反射到人眼中的光線 由於藍 綠 紅三種色光比例相同且具有一定的亮度所形成的視覺 反應。什麼是消色？當一種光線中的三原色成分比例相同的時候，習慣上人們稱之為消色，黑 白 灰 金和銀所反射的光都是消色。當有色光照射到消色物體時，物體反射光顏色與入射光顏色相同，既紅光照射下白色物體呈紅...