ISP基礎（06）：AWB算法

行者花雕 2022-05-25 發(fā)布于北京

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1、AWB概述

人的視覺和神經系統(tǒng)具有色彩恒常性，在看到白色物體的時候基本不受環(huán)境的變化。比如陰天、晴天、室內、室外、日光燈、白熾燈等的環(huán)境下，人的視覺中白紙基本保持色彩不變，但是 image sensor 這種電子器件沒有心理和神經調節(jié)作用。不同色溫光源下，拍出的照片中白色會出現(xiàn)偏色的情況。

色溫是黑體熱輻射理論的概念，表征輻射譜中輻射強度最大的頻率波，概念遷移到光源，表示光源中亮度最強的頻率光。

AWB表示Auto White Balance，自動白平衡。首先是要及時檢測出環(huán)境光色溫的變化，其次對環(huán)境色溫變化及時做出響應。針對這一過程可以有不同的實現(xiàn)方法，而評價一個方法的優(yōu)劣主要是看這個方法的響應速度，以及檢測色溫的準確度。

2、AWB算法

2.1 基本原理——Von Kries色適應理論

Von Kries提出，可用一個對角矩陣變換來描述兩種光照條件下同一物體表面顏色之間的關系[1]。該理論認為，對于同一個觀察者而言，假設在光源A下面，一個物體的RGB值為RGB1=[R1,G1,B1]，如果在光源B下面同一個物體的RGB值為RGB2=[R2,G2,B2]，那么RGB1與RGB2之間存在這如下轉換關系：

RGB2’=[kr,0,0; 0,kg,0; 0,0,kb]RGB1'

其中kr、kg和kb分別為R、G、B三個通道的校正系數(shù)。

2.2 算法類型

白平衡自動控制算法根據(jù)技術路線可以歸結為幾大類，分別是場景假設模型（灰度世界、完美反射）和點統(tǒng)計模型（白色點估計、分塊權重）；

灰度世界算法

該理論假設：對于一副有著豐富色彩的圖片，圖像上R、G、B三個通道的平均值應該等于一個被稱為“灰色”的值K。理論中最重要的一點就是“灰色”的定義和選擇問題。有多種方法對理論中的“灰色”進行定義，在此不詳細討論這一點。至于“灰色”的選擇，一種方法是將其定義為各通道最大值的一半，還可以將待處理圖片三個通道均值的均值作為“灰色”值K。當確定了灰色值K之后，將待處理圖片轉換到經典光源下的各個校正系數(shù)分別為：kr=K/Rmean，kg=K/Gmean，kb=K/Bmean，其中Rmean，Gmean和Bmean分別為圖像R、G、B通道的均值。

完美反射法

算法假設：圖像中的“鏡面”可以完全發(fā)射光源照射在物體上面的光線。因此，如果圖像中存在一個“鏡面”的話，那么在特定光源下，可以將所獲得的“鏡面”的色彩信息認為是當前光源的信息。在進行校準的時候，我們假設圖片上存在一個可以完全反射光源的“鏡面”，那么在經典光源下圖片中就應該存在一個三刺激值為[255,255,255]純白色像素點（注意：有多種白色點的定義），此時的校準系數(shù)可以定義為kr=255/Rmax，kg=255/Gmax，kb=255/Bmax，其中Rmax，Gmax和Bmax分別為圖像R、G、B通道的最大值。