好色之图 | CMOS成像如何模拟人眼色彩感受?ISP算法有大招

2017-01-09 16:27:34 来源:EEFOCUS
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白色和灰色物体,在图像数据中体现为R,G,B三个分量相等,YCbCr domain中Cb和Cr都为128. 我们通常在Bayer pattern domain或者RGB domain中来做AWB算法,那么就是要让白色和灰色物体的R=G=B。我们拍摄到的图片中,这三者是不相等的,我们可以统计出整幅图中平均的两个比例值G/R和G/B,很容易想到,如果对图像中所有的R分量乘以G/R,所有的B分量乘以G/B,那么图像就会变成白色或者灰色。我们可以用G/R和G/B来构建二维空间,观察不同光源条件下这两个数值的分布情况,如下图。

 

Figure 3.1.4 光源在[G/R,G/B]空间的分布图
 

接下来我们需要在这个二维空间中描述一个闭合空间,这个闭合空间代表了可能是白色(灰色)物体的G/R和G/B的取值范围。在上图中,是用一个非常简单的方法,用几条直线勾勒出一个多边形作为闭合空间。这个闭合空间必须包含大部分光源的情况。也就是说,假设有个白色(灰色)物体,不论在何种常见光源下,统计出来的两个数值都会落在这个闭合空间内。这个闭合空间不能太大也不能太小,太大可能有很多其他颜色被误认为白色,太小则容易找不到白色而不稳定。那么如果确定了闭合空间的形状,在拍摄实际场景时,如果场景中有白色/灰色物体,那么就可以统计出落在闭合空间范围的像素点数,以及这个闭合空间内这些像素的平均G/R和G/B,分别记为R_gain和B_gain,对整幅图像的R分量乘以R_gain,B分量乘以B_gain,就算达到白平衡了,同时可以利用这两个Gain获得近似的色温,这里的逻辑关系并不严密,很可能有些物体并非白色而被误认为白色,所以AWB算法总是存在一定的误判概率。如果图像中没有找到落在闭合空间范围内的像素(或者太少不足以用作参考),那么通常会保持原先的R_gain和B_gain,或者采用灰度世界算法。灰度世界算法是假设Sensor 拍到的画面中所有像素的平均色彩应该是灰的,即R=G=B,于是把整幅图像的所有像素(而不仅仅是闭合空间内)都统计进去,计算出一个全局平均的R_gain和B_gain,由于拍摄内容的不确定性,这两个gain可能偏离真实情况很远(例如拍摄鲜艳的红色),因此需要做最大值和最小值限制,避免出现极端异常情况。相比于前面找白色物体的方法,灰度世界算法相对比较稳定,总是能计算出大概的gain值,缺点是很可能不正确,受大色块影响比较严重。在实际应用中,通常会结合这两种方法的优点,加上额外的限制条件,衍生出更加稳定和有效的AWB算法。


在统计上,为了避免大色块对AWB的影响,通常会对图像进行网格状分割,对每个矩形框内的数据独立统计,如果某个网格的数据偏离闭合空间很远的话,就认为是大色块而不参与AWB gain计算。


AWB的精准性是可以通过Imatest 测试的,要求在各种色温下,拍摄24色卡的最下面6个方块不能有颜色,这个通常很容易达到。

 

Figure 3.1.5 Imatest 测试color

 

 

作者简介
侯莅聪
侯莅聪

东南大学研究生毕业,在瑞晟微电子工作12年。是数字IC设计资深经理和数字图像处理专家,拥有多篇专利。参与研发的USB camera产品,获得市场占有率第一的位置。

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