图2：三种视锥细胞对光的响应能力
光源发射某一光谱分布的电磁波，经过物体的反射或者透射进入人眼，再通过视锥细胞对光线的探测，这整个过程涵盖了颜色的物理属性。颜色同时受到人们的心理、现实经验等因素的影响，某个场景的光在视细胞产生的信号并不等于人们对这个场景的感受。例如，一张白纸不管在红色还是绿色灯光下，人眼看起来都会觉得这是一张白纸，这来源于大脑的经验处理，这种现象叫做颜色恒常性。
可以说，你看到的景色都是经过大脑处理加工过的，眼见并不一定为实哦~
图像算法最大的用途是可以修复照片，使拍摄到的照片获得真实的色彩效果，或者满足用户的某些色彩偏好。
自动白平衡
在展锐的ISP（Image Signal Processing）系统里，主要有自动白平衡（AWB）和颜色校正（CCM）模块来处理色彩。
先看自动白平衡，ISP系统需要根据图像的统计信息，计算出图像R、B channel的增益，以实现自动白平衡功能，以求在各种复杂场景下均能准确还原物体本来的颜色。因为人类视觉系统具有颜色恒常性的特点，对事物的观察可以不受光源的影响，但图像传感器不具有这个特点，因此在不同光线下拍摄的图像，会呈现出不同的颜色。比如，在晴朗的天空下拍摄的图像可能偏蓝，而在烛光下拍摄的物体可能偏红。
自动白平衡功能，就是模拟了人类视觉系统的颜色恒常性特点，来消除光源对图像成像的不良影响。
图3 ：左边是自动白平衡功能关闭，右边是自动白平衡开启
展锐的自动白平衡算法具有以下特点：
效果稳定性好：所谓效果稳定性，指的是拍照场景发生细微改变时，图像色彩效果不会出现明显跳变。
准确度高：展锐的算法在处理绝大部分场景时，都能得到符合预期的结果，尤其是用户关心的蓝天、绿植、人物等等重点场景和混合光源、纯色、夜景等难点场景。
适用范围广、灵活性好：展锐的算法既可以运行在入门级相机设备上（如30万像素的手表项目）上，也可以运行在中高端相机设备上（如3200万像素以上的手机项目），还可以应用到车载记录等物联网领域中。而且，不同产品，展锐的自动白平衡算法可以实现灵活配置，实现算法效果、算法复杂度、内存消耗等多样化的分级需求。
颜色校正
相机实际是在模拟人眼的彩色成像来拍图，由于相机传感器的RGB三通道的光谱响应与人眼中视细胞的光谱响应（见图2）不同，导致其拍摄的图片与人眼看到的有差别，因此需要进行颜色校正（Color Correction Matrix，CCM）。
颜色校正矩阵一般通过标定得到，利用图像传感器拍摄得到的图像与标准图像相比较，计算得到校正矩阵（即CCM矩阵）。利用CCM矩阵对图像的各像素点的进行验收校正，以获得最接近于物体真实颜色的图像。
一般情况下，在颜色校正过程中，都会伴随有颜色饱和度的调整。颜色饱和度是指色彩的纯度，其色彩的纯度越高，图像表现越鲜明；纯度越低，表现就越黯淡。
图4 ：左边是CCM关闭，右边是CCM开启
图5：展锐CCM模块的色彩还原效果评测
（图中18个小圆点和小方点越接近，则表示色彩还原性越好）
随着机器学习等高新技术的发展，以及用户对手机拍照功能的需求日益苛刻，色彩还原技术也会面临一些新的机遇和挑战，例如如何利用AI技术提升色彩还原效果，如何在多摄像头手机上实现更加一致的色彩还原。这些附加技术将给用户带来更好的手机拍照体验，进而持续提升公司产品的竞争力。
END
欢迎加入Imagination GPU与人工智能交流2群
入群请加小编微信：eetrend89
（添加请备注公司名和职称）
对话Imagination中国区董事长：以GPU为支点加强软硬件协同，助力数字化转型
Imagination Technologies是一家总部位于英国的公司，致力于研发芯片和软件知识产权（IP），基于Imagination IP的产品已在全球数十亿人的电话、汽车、家庭和工作 场所中使用。获取更多物联网、智能穿戴、通信、汽车电子、图形图像开发等前沿技术信息，欢迎关注 Imagination Tech！返回搜狐，查看更多