定义与原理:

AWB指的是自动白平衡,即Auto White Balance的缩略。基本原理是任意环境下,把白色物体的还原成白色物体。

AWB在图像处理的过程中自动的移除由于光源亮度带来的的偏色来还原色彩。通过处理所捕获的图像的像素的数字值的来估算场景亮度,然而,所拍摄的对象的颜色在场景经常混合有光源的颜色,这样很容易致使在白色平衡的图像出现错误的偏色。

常用算法:

  • 全局白平衡法

其认为对于所拍摄的全部图像的RGB三色分量的统计平均值应该近似相等或者其UV分量的统计平均值应近似为零,全部区域的UV分量的统计平均值作为白平衡校准的依据。

  • 局部白平衡法

视觉搜索拍摄图像的最亮区域为白色区域,该区域的RGB三色分量的统计平均值应该近似相等或者其UV分量的统计平均值应该近似为零,以该区域的UV分量的统计平均值作为白平衡校准的依据。

  • 局限性

当环境过量或者过暗时,全局白平衡算法几乎完全失效,而当所拍摄的图像中无白色存在时,局部白平衡算法得到的数值是失实的。

为什么要有AWB:

在实际的彩色图像采集过程中,得到的色彩值同被记录的无图的真实色彩会产生某种偏差,造成偏差的原因主要有两个:

1.光源环境的色温变化。

不同色温情况下,同一物体的反射光谱会不一样,从而导致物体在不同色温的光源照射下呈现的颜色不同

2. 拍摄器材(如COMS SENSOR)本身所固有的色彩通道增益的偏差

人眼具有颜色恒定性,可以不管照明光的光谱成分如何变化,人通常能像在白光下一样来分辨物体颜色,而camera等图像采集设备是不具备该特性的。

白平衡处理的目的通过改变拍摄设备的色彩通道的增益,对色温环境所造成的颜色偏差和拍摄仪器本身所固有的色彩通道增益的偏差进行统一补偿,从而让获得的图像能正确反映物体的真实色彩。

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