平台效果调试3-AWB Gain Adjust

2019-7-26 云破天开 学习笔记 评论(0) 阅读(439)

我们先来看一下,下面两张图片有什么差异?

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~Bingo~
←左图偏暖色调 丨 右图偏冷色调→

环境变化万千,有暖色也有冷色,受环境色温的影响,图片的色调表现都不尽相同。客户和消费者对于色调也会有自己的主观喜好,我们需要调试图像效果去满足不同的需要。

我们来了解下色调调试的幕后工作者之一----AWB Gain Adjust。

AWB Gain Adjust是什么?
在主观调试时,整体色调偏色问题,Gain Adjust Tables 是最常用的调试模块。
我们可以把Gain Adjust Tables理解为一张查找表,各种应用环境都可以来对应查找,找到所处环境的AWB Gain值。
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这三个部分,又包含D75、D65、D50、CWF、TL84、A、H等不同色温模块,每个模块可以调节R Gain和B Gain , 来更改相机整体色调。

结构如下图所示:
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复习一下,什么是Exposure Index曝光指数: 在很多调试模块中作为判断图片亮暗的标志。

那么怎么来区分室外、室内和暗光呢?

这个我们可以在代码中进行配置。例如,我们规定了Index 0-160为室外,Index 170-330为室内,Index大于340为暗光环境。其中Index 160-170和330-340是插值区间,此时会取相邻两个区间的插值,目的是减小室外过度到室内时颜色跳变。
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AWB Gain Adjust的调节效果如何?



我们来看两个实际案例


1、案例一
我们拍出来的图片经常会出现偏色的情况。我们如何通过Gain调节来改变它的色调呢?先讲讲图片偏蓝时应该如何处理。
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将我们拍摄的图片导入到调试工具中,可以得出图像的AWB信息,如下图,读出这张图片的Index为68,色温D50,判断该情况处于室外的D50状态下。
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基于这些信息,我们可以修改Bright Light部分D50下的参数。
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如果图片偏蓝色,一定是蓝色分量过多导致,所以我们减少B Gain,适当增加R Gain就可以改善偏蓝问题。当然这也不是一蹴而就的,需要根据经验,并通过反复的测试实践并优化才能使效果逐步改善。
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2、案例二

接下来,讲一个偏红色的案例。
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在工具中得到Index为213,色温3201。
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根据上面的方法,我们更改Normal Light中A光参数,减小R Gain,效果会有明显改善。
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看了上面的介绍,大家是不是也认识到AWB Gain Adjust的强大作用了呢?所以当我们遇到不同的拍摄风格需求时,就可以按照客户的喜好进行调整,使得整体拍摄效果满足客户群的喜好。这也是我们调试的最终目的。

以上只是基础的平台调试方法。随着平台的进步、算法的完善,平台调试会更细致、更准确、更智能。例如现在高端的平台可以细分Gain adjust table ,设置更多的Triger,使调试的数据准确。随着人工智能的发展,利用机器学习算法,对大量的拍摄数据进行学习,自动优化参数效果,这也将成为可能。



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