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145、自动白平衡(AWB)统计法:色温曲线与灰点提取的工程实现
145、自动白平衡(AWB)统计法:色温曲线与灰点提取的工程实现一、从一次翻车现场说起去年做一款旗舰机前置摄像头,Sensor是IMX766,镜头模组是6P塑料镜片。客户反馈:室内暖光灯下自拍,人脸偏黄,但背景白墙却是正常的。我一看log,AWB算出来的色温是4200K,实际光源是2700K的钨丝灯。问题出在哪?AWB把暖色人脸当成了“场景主色调”,认为整个画面偏暖,于是拼命往冷色调拉,结果人脸变黄,白墙倒是“白”了——这他妈就是典型的灰点提取翻车。后来我手动把AWB的统计窗口缩小到画面中央40%区域,避开人脸边缘的肤色干扰,再配合色温曲线做二次校验,才把问题压下去。今天这篇笔记,就是要把这些踩过的坑,一五一十讲清楚。二、AWB统计法的底层逻辑:别被理论带偏教科书上写:AWB通过统计图像中“灰色区域”的R/G、B/G比值,映射到色温曲线上,找到最接近的光源色温。听起来简单,但工程实现时你会发现——图像里根本没有纯灰色。实际场景中,我们面对的是:肤色(R/G偏高,B/G偏低)绿色植物(G通道爆炸)红色物体(R/G离谱)甚至还有LED屏幕的蓝光污染所以AWB统计法的核心不是“找灰色”,而是从非灰色中提取出“疑似灰色”的像素。这个“疑似”的判断标准,就是色温曲线。
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