Camera图像处理原理及实例分析 - 色彩篇
转自:http://blog.csdn.net/colorant/
前言
1. 色彩感应及校正
1.1.1 原理
1.1.2 对sensor的色彩感应的校正
色彩校正的运算通常是由sensor模块集成或后端的ISP完成,软件通过修改相关寄存器得到正确的校正结果。值得注意的一点是,由于RGB->YUV的转换也是通过一个3*3的变换矩阵来实现的,所以有时候这两个矩阵在ISP处理的过程中会合并在一起,通过一次矩阵运算操作完成色彩的校正和颜色空间的转换。
1.2 颜色空间
1.2.1 分类
1.2.1.1 RGB <-> YUV的转换
U = 0.493(B - Y) = -0.15R - 0.29G + 0.44B
V = 0.877(R - Y) = 0.62R - 0.52G - 0.10B
1.3 白平衡
1.3.1 色温
1.3.2 色温变化时的色彩校正
1.3.3 自动白平衡原理
1.3.3.1 原理
1.3.3.2 特殊情况的处理
1.3.4 某平台的例子
1.3.5 调试和验证
1.4 颜色相关特效处理
1.4.1 grayscale (灰阶)
1.4.2 理论
算法上的操作,理论上应该把UV值改成灰色对应数值就可以了。不过根据软件算法和硬件结构的不同,具体代码也会有不同。
1.4.3 以某平台为例
1.4.4 sepia / sepiagreen / sepiablue
1.4.5 negative
1.4.6 小结
1.5 亮度感应及曝光
1.5.1 感光宽容度
1.5.2 自动曝光和18%灰
1.5.3 曝光级别设定
1.5.4 gamma校正
校正的函数可以表示为:
通常对于Window的输出显示系统,gamma值为2.2,而对于苹果的输出显示系统和打印系统来说,gamma值为1.8。
1.5.5 对比度
1.5.6 曝光参数的调整
1.6 抗噪处理
1.6.1 启动时机
1.6.2 判定原则和处理方式
对于高端的数码相机,拥有较强的图像处理芯片,在判定和处理方面是否有更复杂的算法,估计也是有可能的。比如亮度和颜色综合作为标准来判定噪点,采用运算量更大的插值算法做补偿,对于sensor固有的坏点,噪点,采用屏蔽的方式抛弃其数据(Nikon就是这么做的,其它厂商应该也如此)等等。
1.6.3 效果
对于手机sensor来说,这种降噪处理的作用有多大,笔者个人认为应该很有限,毕竟相对数码相机,手机sensor的镜头太小,通光量小,所以其基准AG势必就比相机的增益要大(比如相当于普通家用数码相机ISO800的水平),这样才能获得同样的亮度,所以电流噪声带来的影响也就要大得多。这样一来,即使最佳情况,噪点也会很多,数据本身的波动就很大,这也就造成我们在手机照片上势必会看到的密密麻麻的花点,如果全部做平均,降低了噪点的同时,图像也会变得模糊,所以手机噪点的判断阙值会设得比较高,以免涉及面过大,模糊了整体图像。这样一来一是数据本身就差,二是降噪的标准也降低了,造成总体效果不佳。
1.7 数码变焦
1.8 频闪抑制功能
1.8.1 何谓频闪
1.8.2 对频闪的抑制
补充:色彩空间模型
1. 前言
2. YUV相关色彩空间模型
2.1 YUV 与 YIQ YcrCb
3. YUV2RGB快速算法分析
3.1 整型算法
3.2 部分查表法
3.3 完全查表法
3.4 进一步的思考
4. RGB2YUV ?
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