白平衡演算法---色溫曲線
一般情況下要實現awb演算法需要專業的影象和演算法基礎,本文力圖通過多圖的方式,深入淺出,降低初學者理解上的門檻,讓大家都理解到白平衡演算法流程.
看到這裡還在繼續往下瞄的同學,一定知道了色溫的概念,並且知道sensor原始影象中的白色如果不經awb處理,在高色溫(如陰天)下偏藍,低色溫下偏黃,如賓館裡的床頭燈(why!otz) (如下圖).
下面這個t恤的非常經典,怎麼個經典後續再說,不過大體可以看出有偏黃和偏藍的情況.雖然如此,卻已經是awb矯正以後的效果.
所以,為了眼前的女神白富美在鏡頭裡不變成阿凡達和黃臉婆,這時就需要白平衡來工作了.
流程原理很簡單:
1,在各個色溫下(2500~7500)拍幾張白紙**,假設拍6張(2500,3500…7500),可以稱作色溫照.
2,把色溫照進行矯正,具體是對r/g/b通道進行轎正,讓偏色的白紙照變成白色,並記錄各個通道的矯正引數.
實際上只矯正r和b通道就可以,這樣就得到了6組矯正引數(rgain,bgain).
3,上面是做前期工作,愛思考的小明發現,只要知道當前場景是什麼色溫,再轎正一下就可以了.事實上也就是如此.
所以,awb演算法的核心就是判斷影象的色溫,是在白天,晚上,室內,室外,是烈日還是夕陽,還是在陽光下的沙灘上.或者是在臥室裡」暖味」的床頭燈下.
之前拍了6張色溫照以及6組矯正引數.可是6夠麼,當然不夠, 插值一下可以得到無數個值,我們把點連成線, 得到了乙個神奇的曲線------色溫曲線.大概是下面這個樣子.
上面提到了三個值(rg,bg,色溫),這應該是個三維的.沒關係,我們再來一條rg跟色溫的曲線,這樣只要知道色溫,就知道rg,知道rg,就知道bg,知道rg,bg就能轎正了,yes!
至此,我們的前期工作已經全部做完了, 並得到了awb的色溫曲線,下一步只要計算得到當前色溫,順藤摸瓜就能得到當前的矯正引數(rgain,bgain),那白平衡的工作就作完了.(放心,當然沒這麼簡單)
第一部分先到這裡,下一部分將講解awb演算法的核心------計算影象色溫.
涉及到的知識點大致有影象分塊, 判斷白區, 根據色溫曲線劃分不同光源, 對不同光源加權平均得到實際色溫.
ISP演算法 自動白平衡（AWB）
1.為什麼要做白平衡？人類視覺系統具有顏色恆常性特點，一次人類對物體觀察不受光源影響。但是sensor在不同光線下，物體呈現的顏色不同，在晴朗天空下會偏藍，在燭光下會偏紅。如圖 2.什麼是自動白平衡？為了消除光源對於影象感測器成像的影響，模擬人類視覺系統的顏色恆常性。保證在任何場景下看到的白色是真正...
camera攝像原理之三 色溫和自動白平衡
色溫的定義 將黑體從絕對零度開始加溫，溫度每公升高一度稱為1開氏度 用字母k表示 當溫度公升高到一定程度時候，黑體便輻射出可見光，其光譜成份以及給人的感覺也會著溫度的不斷公升高發生相應變化。於是，就把黑體輻射一定色光的溫度定為發射相同色光光源的色溫。隨著色溫的公升高，光源的顏色由暖色向冷色過渡，光源...
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