一、概述

1、顏色恒常性

????????首先，從色彩學的角度，自然界中的任一種顏色都可以用紅、綠、藍三種顏色混合而成，因此這三種顏色被做為最常用的三原色，即RGB 三原色。

????????其次，眼睛對于色彩的察覺是由于光照射在物體之上，物體會吸收一部分波長的光，而其被物體反射的那部分波長的光進入我們眼中，因此而形成視覺上的色彩。物體因其本質原因對光的吸收和反射程度不同，因而造就了自然世界的色彩繽紛。在自然界中物體所呈現出的顏色是會隨著周圍環境的光照變換而改變的，然而，對于我們而言，即使光照有所改變但是眼睛對于色彩的感知并沒有受到很大影響，物體顏色基本維持相同。如在晴朗天氣和陰天我們眼睛所看到的樹都是綠色的，這種在不同光照條件下維持相同色彩感的現象被稱為顏色恒常性? 。?

????????人類視覺系統具有顏色恒常性的特點，因此人類對事物的觀察可以不受到光源顏色的影響。但是圖像傳感器本身并不具有這種顏色恒常性的特點，因此，其在不同光線下拍攝到的圖像，會受到光源顏色的影響而發生變化。光照，物體的反射或者透射特性以及圖像傳感器的光譜特性是影響圖像傳感器所感知顏色的三個主要因素。

2、色溫

????????色溫是為了衡量光源的不同光譜成分而引進的，但是它即不代表光的溫度也不代表顏色的溫度，而且光源的色溫高低也不取決于光源的物理溫度。色溫是依據絕對黑體（既不反射又不投透射）來定義的，當光源的輻射在可見區和絕對黑體的輻射完全相同時，此時黑體的溫度就成為光源的色溫。常見色溫如下：

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3、自動白平衡基本原理

????????由于圖像傳感器對顏色的感應缺乏自適應特性，因此光照的變化將會影響到圖像傳感器對物體顏色的感應。比如圖像傳感器拍攝到的紅色燈光下的白墻將呈現紅色而不是白色。圖像傳感器的這種特性將影響圖像傳感器在各個領域的應用。由于圖像的顏色信息在很多情況下都有著重要的意義，比如在醫學領域，通過對圖像顏色的校正，消除燈光等對圖像顏色的影響，可以得到真實的醫療圖像，方便獲得病人的真實情況，便于醫生對于病人病情的判斷；在圖像處理過程，如圖像拼接時，由于用來拼接的圖像可能拍攝于不同的環境下，因此必須要經過圖像顏色的校正，才有可能獲得統一的圖像；在圖像識別系統中，對物體特征的提取，以及對圖像模式的識別都是建立在圖像顏色數據基礎上的。因此若分析圖像的成像條件與訓練數據的條件不同，將影響分析結果的準確性。為了使分析算法具有較高的性能，必須對圖像的顏色數據進行必要的校正，使之轉化為規范條件下的數據。

????????在數碼攝像機中采用自動白平衡來解決由光源引起的色偏現象。所謂自動白平衡，即將在不同光源照射下的白色，還原為標準光源照射下人眼視覺效果中的白色。總結來說，要達到白平衡的目的，主要可分為以下三個步驟：

估計光源色溫；

計算通道增益；

進行偏色矯正。

????????對于估計光源色溫的計算，一般來說，在目前的攝像機白平衡算法中，都是假設在同一均勻光源下進行拍攝。

????????對于通道增益的計算和偏色矯正部分，我們需要知道色彩適應這個概念，色彩適應是說，人類視覺系統會依照環境中光線的變化，而慢慢地做調整，使得同樣的色彩在不同的色溫的光源下視覺效果一致。

????????目前的攝像機通常將綠色分量的增益值固定，然后分別調整紅色分量和藍色分量的增益值。這樣做是由于人眼對于頻譜上屬于綠光波長的光（480nm~600nm），敏感度最高。而攝像機的設計也盡可能模擬人眼特性對于綠色波段的敏感度，所以綠色通道較容易飽和，如果在此條件下調小已經達到飽和的綠色，實際場景中綠色信號強度會比攝像機所得信號更高，那么就會對該圖像高亮部分造成色偏現象。因此在攝像機自動白平衡的調整上通常是調整紅色通道和藍色通道的增益值，而綠色通道相關信息均維持原狀。

二、常用算法介紹

1、灰度世界法

????????G.Buchsbaum 在 1980 年提出了灰度世界法，又稱灰色法。該灰度世界算法認為在有足夠多色彩的圖片中，在已知、標準光源下的 R、G、B 通道的平均值應該等于一個“灰色”的常數。

????????對于“灰色”有以下兩種常用的定義方法，第一種取整幅圖像RGB 三個通道的平均值為該“灰色”值；即

????????第二種定義方式則考慮到在實際應用中，由于人眼對于G 通道最為敏感，同時bayer 格式的CFA 也導致G 通道的通光量最大，因此G 通道的信息最能反應光源的信息，因此選取圖像的G 通道的值為該“灰色”值：

????????一般灰度世界算法的實現過程如下：

????????首先按照如下公式統計當前圖像三個通道的平均值;

? ? ? ? 計算各個通道的增益：

????????根據計算出來的RGB 三通道的增益值，對圖像進行調整：

????????該算法原理比較簡單，實現起來比較方便，能夠適應一般場景的應用。但是由于該算法是建立在灰度世界假設之上的，因此有一定的局限性。當灰度世界假設不成立，比如圖像中存在大面積色塊等明顯的偏色時，該算法的處理結果就會出現明顯的偏差，不能達到白平衡調整的效果。

2、白色塊算法/完美反射算法

????????該算法假設圖像中的最亮點就是白點，即最亮點的R、G、B 值均為255（8bit RAW）。在算法實現過程中，只需要統計出圖像中最亮點R、G、B 三通道的值，則有R、G、B 各通道的增益分別為：

? ? ? ? 然后根據Gain更新圖像值即可。還有算法利用綠色通道較容易飽和的特點，增益則為：

? ? ? ? 而此時只對R和B通道的圖像數據進行更新。

????????當圖像中不存在白色點，或者當圖像中最亮的點也偏離白色很多的時候，該算法的處理結果就會出現很大的偏差。

3、基于色溫的白平衡算法

????????對于特定光源其色溫是確定的，且隨著色溫變化，其R、G、B 的變化趨勢也是相似的。同一個色溫的R/G、B/G 基本上都在一個比較確定的范圍內。

? ? ? ? 可以利用以上結論，對圖像像素值進行統計，只要可以確定當前圖像中的R/G、B/G 的值，就可以通過查表法來得到當前光源的色溫值，并進行相應的白平衡調整。

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總結

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