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什么是白平衡漂移_白平衡漂移概念

2018年01月17日 16:10 网络整理 作者: 用户评论(0

白平衡,字面上的理解是白色的平衡。白平衡是描述显示器中红、绿、蓝三基色混合生成后白色精确度的一项指标。白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机、数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区。

它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式。许多人在使用数码摄像机拍摄的时候都会遇到这样的问题:在日光灯的房间里拍摄的影像会显得发绿,在室内钨丝灯光下拍摄出来的景物就会偏黄,而在日光阴影处拍摄到的照片则莫名其妙地偏蓝,其原因就在于白平衡的设置上。

白平衡是什么?怎么理解白平衡?

首先要明白什么是白平衡, 它指的是在图像处理的过程中, 对原本材质为白色的物体的图像进行色彩还原, 去除外部光源色温的影响, 使其在照片上也显示白色。

那色温是怎么理解的呢?这个概念其实有点绕, 它是开尔文通过黑体(blackbody) 这一理想光源, 在不同温度下, 所发出光线的颜色特性来定义的。黑体是一个理想化的概念。它是这么一个物体, 能发光, 但会吸收掉任何来自外部的光线, 同时又会把吸收的所有能量以光的形式完全释放出来, 所以叫做黑体。黑体的温度单叫做开尔(K)。从 3300K 到 9300K 的温度变化情况下, 它发光的颜色分别是, 红色, 白色、蓝色。便于理解, 你可以这么想象, 火焰你肯定见过, 内焰温度较低, 外焰温度较高(蓝色), 内焰温度较低的地方是黄色的(暖色), 于是火焰最外面温度最高的地方反而会是蓝色的(冷色), 是不是有点反常识。而色温就是借助黑体的这个温度变化特性来量化色彩倾向的。色温数值低, 偏黄, 色温数值高, 偏蓝, 所谓的冷暖色调就是一种比较感性的叫法了。

《3300K

暖色

3300~6000K

白色

》6000K

冷色

以下是几个常见场景的色温:

烛光 1930K, 钨丝灯 2900K, 中午阳光 5600K, 蓝天 18000K

讲白平衡是如何修正之前, 有两个很重要的理论需要知道:

灰度世界理论:这个理论蛮有意思, 与其说是色彩学, 我觉得更像是统计学的范畴, 它认为任何一幅图像, 当有足够的色彩变化时, 其R, G, B分量均值会趋于平衡(即 RGB 三个数值相等, 也就是说应当是黑白灰类型的颜色)。这个理论在全局白平衡中得到广泛应用, 特点是能够利用更多的图像信息来做判断, 但在面对色彩较为单一的图像时就显得有些乏力了。

全反射理论:一幅图像中亮度最大的点就是白点, 即假设在 YCbCr 空间中Y值最大的点为白色, 以此来校正整幅图像。特点是只考虑色彩最亮的那部分, 跟上面的灰度世界理论正好相反, 在处理色彩偏单调的图像时效果好些, 但面对颜色丰富的图片时, 因为最亮的点不一定是白色的, 可能会出现偏色的情况。

这两个理论分别对应着两种色彩空间 RGB 和 YCbCr 调整白平衡的理论基础:判断一张图片白平衡是否准确, 如果不准确, 如何量化其偏离数值。

白平衡就是一个纠正画面整体偏色的过程, 那为什么人眼不需要呢?其实在你看到一个东西的时候, 眼睛就已经对它进行了色彩修正。相机肯定没有人眼那么智能(至少现在没有), 概括的说, 它的自动白平衡算法就是设定一个范围, 如果拍摄照片的色彩平均值落在这个范围里面, 那就 OK, 说明无需修正。如果偏离出这个范围, 就需要调整参数, 并校正色彩数据直到其均值落入指定的范围内。这就是WB白平衡修正的过程。

下面就来简单介绍几个白平衡算法大致原理, 但具体的增益计算和数学建模过程就不作赘述了, 这东西正常人看了都会头大的。

1. 灰度世界算法(Gray World Assumption)

这个算法原理很简单, 就是根据前面所说的灰度世界理论, 将原始图像的RGB均值分别调整到R=G=B即可。不完美的地方就是这个算法对颜色不丰富的图像敏感程度一般, 处理起来效果也就不会很理想, 局限性较大。

2. 标准差加权灰度世界算法(Standard DeviationWeighted Gray World Assumption)

标准差加权灰度世界算法是针对上一个算法的改进, 它的原理是把图像等分成几块, 然后对每个块利用统计学进行分析, 看里面颜色的丰富程度, 颜色多的就加权, 颜色少得就减少权重, 最后求和得出一个均值。根据这个相对精确的数值来进行RGB数值的修正。

3. 全反射算法(Perfect Reflector Assumpution)

这个是基于前面介绍的全反射理论生成的算法, 理解起来也不难, 它认为中最亮的那个点就一定是白色的, 如果原始图像中最亮的那个点不是, 那就针对偏离白色的数值进行逆向修正。缺点就是如果图像色彩复杂或者就是没有高光点, 它的修正效果就会比较乏力。

上面三个算法比较简单, 运算量不大, 但各有优缺点, 也就进一步衍生出了更加有效但是却要复杂的多一些混合算法, 例如:亮度加权灰度世界算法与全反射算法的正交组合算法(QuadraticCombining Luminance Weighted Gray World & Prefect Reflector Assumption)。看这么长的名字就知道, 这个算法很复杂, 白平衡修正效果也是蛮不错的, 而且它本身是收敛的, 在对图像处理的时候不会带来太多损失, 但可惜运算量巨大, 对硬件资源的要求过高。

算法方面挺枯燥的, 非理工科对数学没兴趣的也可以直接略过, 大体知道这么回事儿就行。但我可以给出的结论是:最终效果越好的算法, 其复杂程度就越高, 运算量就越大, 对硬件电路的要求也高。具体的实现还需要在白平衡校正能力, 算法执行效率, 处理器硬件性能三个方面进行权衡。

而通过上面的了解你就会发现, 如果ISP图像处理器的性能够高, 白平衡算法施展的空间就会大了很多。某些时候白平衡不准确, 一定程度上确实是与ISP性能跟不上有关, 当然, 这里也要看各家厂商在算法优化方面的功底。一般来说同一代各个品牌的旗舰处理性能差别不会特别大, 虽然软件方面下的功夫不容易看到, 但重要性确实毋庸置疑的, 能否把硬件整体性能充分发挥出来才是关键。

举例来说, 在单反刚刚数码化的那个年代, 相机的图像处理器性能比较低下, 难以承受高运算强度的白平衡算法的蹂躏, 于是很多单反相机(如佳能1D, 尼康D2, 奥林巴斯E-1等) 机身上是有一个白平衡感应装置的(就是机身正面的那个小白点), 这个可以辅助提高白平衡准确度。到后来随着相机图像处理器的性能飙升, 大概是从富士通给尼康代工的Expeed一代处理器开始, 就取消了外置白平衡感应器这个装置。通过越来越多的RGB测光分区数, 配合越发强大的处理器来进行更加准确的色温修正。这里多说两句, 分区越多, 白平衡采样处理就越准确, 但同时也会带来计算量上面的飙升, 从最初的只有几个分区, 到 D800 上面用的 9.1 万像素 RGB 感应器, 在同时完成测光和白平衡计算的同时, 甚至还能够余出力气进行人脸识别, 背后那块改用了 ARM 架构 Expeed 3 才是最大的功臣。而像 DC 啊, 手机摄像头啊这类连续取景的相机, 则是用前一帧图像的处理结果应用到后面的图像上去的, 实现方式同单反上面那个单独的测光感应器还不太一样的。这是产品本身结构差异性导致的。

下图这组图片中就是在设置不同的白平衡下拍摄的:

白平衡漂移

相机的设置菜单中有白平衡漂移/包围一栏,以前也没有用过,这次讨教以后知道可以根据场景与需要加以控制。遂在家中做了一个实验。

实验拍摄对象是挂在墙上的一幅小品,光线是窗外的散射光。分别将白平衡漂移点放在中央、四个边上(离边缘差一个点)、以及四个角上,得到9幅图像如下:

用photoshop中的Camera RAW检查每幅图像,发现每个图像的色温和色调都不一样,具体为

中央:5150,+14

左侧:4450,+14

右侧:6200,+11

上侧;5100,-20

下侧:5150,+46

左上:4250,-16

左下:4450,+43

右上:6200,-27

右下:6100,+48

所以可以断定,其实改变白平衡漂移,就是人为改变色温与色调。为了证实这一点,又做了一个实验,将白平衡漂移点在中央(即无漂移)的图像,在Camera RAW中改变其色温与色调,改变后的值与漂移的图像的值一致,结果是改变后的图像与设置白平衡漂移得到的图像几乎完全一样:

由此可见,改变白平衡漂移,可以在拍摄前期得到需要的色彩效果。

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( 发表人:龚婷 )

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