跟着卷卷龙一起学 Camera--AWB

What is AWB？

人们脑海记忆中的颜色被称为记忆色。记忆色是恒定不变的。从人的视觉神经系统的角度来看，会认为阴天、晴天、室内外的白色是一样的。但实际上 sensor 的感光器件并没有记忆色，不同色温的光会对本来的颜色造成偏色现象。所以这里需要引入 AWB（Auto White Balance），来还原不同色温下我们的记忆白。以白色为基础，其他色彩也会随之调整，简而言之就是对 R\G\B 三个通道分量进行不同程度的平衡调整。

How to do AWB？

常用的白平衡算法有：灰度世界法、完全反射法、白点色温标定法。

灰度世界法的使用基于一个假说：任一幅图像,当它有足够的色彩变化,则它的 RGB 分量的均值会趋于相等（即灰色）。于是我们寻找一个 GrayMean 值。使得 R 通道的 RGain*RMean=GrayMean，找到 R 分量的 gain 值之后，让每个像素点的 R 分量乘上这个 gain 值即可。同理 G、B 分量也是如此。如果画面颜色不够丰富则该方法不适用。

完全反射法的使用基于一个假说：一幅图像中某个像素点最亮，代表它对各个波段的光线都近乎完全反射，那么它的真实颜色应该是白色的，即 R=G=B，且 RGB 的值最大。于是 Rgain=255/该点 R，同理 G、B 分量也是如此。算出来的 gain 值作用到每个像素点。如果该画面没有高光白块，则该方法不适用。

白点色温标定法就是根据画面中白色部分的 R/G/B 之间的比值，来进行色温标定，根据判断不同色温下，来给出不同的 gain 值增益。