技术科普丨平台效果调试篇1—灰区和权重
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当你使用手机拍照的时候，有没有发现这种现象，在选自动白平衡的时候，图像整体色调是正常的，但是手动勾选其他光源的时候，会出现不同程度的偏色。为什么呢？
手动选择的光源色温都有很大差异，偏色就是实际环境色温与手动选择计算色温不匹配导致的。为什么选择自动白平衡的图片是正常的，它是怎么做到的呢？下面我们就来详细讲一讲平台关于白平衡色温相关的调试方法。
AWB是自动白平衡Automatic White Balance的英文缩写，图像3A算法（AWB、AE、AF）中的一个，它决定着手机拍摄图片效果的整体色调。
让相机在不同的光源环境下，都能将图片补偿成正常的颜色。简单的理解，自动白平衡就是通过算法使图像的白色与人眼看到的白色一致。
第一步-定参考
第二步-找参考
参考其实也有讲究。
如下图片，如何找到正确的色温呢？
首先我们利用工具统计出图像的判定点分布情况：
可以看到，这些点的分布很广，色温从高到低都有分布。那么如何通过调试，准确地判断出当前实际的环境色温，来做正确的白平衡计算呢？
灰区
如上图灰色部分，灰区是参考点附近范围内的有限区域，当判定点在灰区外时，给的计算权重很低，这样可以减少误差。
灰区的大小可以通过下面的参数来调节。
白平衡调整选取灰块的区域可以开出接口调节。如下图所示：
其中Outlier Distance Day、F、A、H分别控制Daylight CWF、A、H参考点右边的灰区宽度，取值范围6-32，数值越大灰区越宽。Special数组中前三个参数分别控制Daylight 参考点左边/上面以及A/H左边的灰区宽度。我们通过调节参数来看一下灰区的变化。
权重
权重主要调节模块是 Weight Vector，它是不同曝光指数范围、不同色温分区对应的权重向量。
认真的同学一定会问曝光指数是什么？曝光指数：Exposure Index可以理解为相机拍照时曝光时间和增益大小的标志位，从0开始。如下如图Index = 1对应的曝光时间是264，增益是1.031倍。一般环境亮度越高，需要的曝光时间短，增益小，Index 越小。
那色温分区又是什么呢？顾名思义，色温分区就是将不同色温进行区域划分，看下面的图你就懂啦。
懂了曝光指数范围、色温分区，我们选取Weight Vector中的一段来学习一下。
如下图第一行215，表示Index在215之后参数生效。
从AWB_DAY_D75开始到AWB_H,每个参数都是和上图从上到下的分区对应的，增加参数的数值，就会加大分区中判定点的判定权重，使最终判定点向该分区靠近
我们来看一个调试案例，下图左边是改前的效果，此时整体偏黄。
我们将图片拖入工具中，可以读出图片的3A信息，判定色温是4543，也就是下面左图中的五角星。这是商场的广告牌，一般商场中的灯光都偏黄，色温在4300以下，这张图片色温判高了，导致的Red Gain偏大和Blue Gain偏小，所以图片偏黄。在这种情况下，我们就可以加大A光分区的权重，使最终判定的色温往A光偏移。修改后，从3A信息上看，灰点下移，判定色温降低了，从效果上看图片也没有那么暗黄。
再来看一个案例：
此案例中，H光权重过高，使色温拉低到H光，整体偏冷。修改权重，加大A光的权重，可以使判定点向A光靠近，使整体色调加重
灰区和权重主要是为了减少色温判定失误，例如黄色的背景、白色的灯光、混光环境都很容易使色温误判，导致严重的偏色，优秀的权重表可以避免大多数此类问题。修改任一参数都会影响当前曝光指数下的所有场景，所以如果修改了参数，就需要对其他场景也进行测试，避免影响其他场景的效果。
灰区和权重不是万能的，有些极端的场景：纯色背景、绿植场景、低色温逆光场景等，通过灰区和权重是无法改善的。例如下方左图，绿植明显偏青，怎样使绿植更加鲜绿呢？这时就需要通过其他策略来调试了
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