一种摄像头自动白平衡的算法及硬件实现[1]

单反相机自动对焦系统简史

进入数码时代之后，所有的数码单反相机都有自动对焦功能。用久了习以为常就会觉得这是一项必备功能，于是对自动对焦怎么来的课题就不再深究。事实上，今天的数码单反相机自动对焦系统年纪并不大，从第一台成功打开自动对焦单反市场的美能达Maxxum 7000起（1985年）也不过25年。这25年中自动对焦技术年年进步。目前的数码单反即使是入门级机身，也有多个对焦点及支持拍摄移动物体的各种功能。这在十多年前是高级机身的专利，二十多年前多半是幻想，和最早的Maxxum 7000相比更快速且准确。所以，这是一篇多少有些怀古的文章，大略介绍从最早自动对焦单反相机到独树一帜的康泰时AX（1996年）之间的演变，剩下来的就是大家耳熟能详的发展了。早期自动对焦原型机和量产机自动对焦的研究起源甚早，譬如尼康在1971年的Photo Expo（美国芝加哥市）展出了装在F2机身上的自动对焦镜头AF Nikkor 85mm f/4.2（见下图），徕卡也在1976年Photokina 上展出了带自动对焦系统的Correfot原型机、又在1978年Photokina上展出了功能齐全的相机，不过这些机型都没有正式量产上市。第一台正式量产上市的自动对焦相机是柯尼卡C35 AF（1977年，下左图），这是使用霍尼韦尔的Visitronic自动对焦系统的简单（俗称傻瓜）相机。第一台有自动对焦功能的单反相机是宝丽莱在1978年推出的SX-70 Sonar OneStep（下右图）。它使用装在机顶的声纳（sonar）透过超音波测量对焦距离进行自动对焦。第一批自动对焦单反镜头

第一波有自动对焦能力的单反镜头在1981年前后出现，它们是佳能FD 35-70mm f/4 AF和启能AF 50mm f/1.7（后来又加上了AF 35-70mm f/3.3-4.5）；下左照片是佳能AL-1机身配FD 35-70mm f/4 AF，下右是启能CE-4s机身加上AF 50mm f/1.7。佳能和启能这两个自动对焦镜头前方都有两个小窗。启能镜头使用红外线，一个小窗后面有旋转的红外线发射器，另一个小窗内有接收器（见下图）。自动对焦时，会旋转的红外线发射器不断发出红外线、对焦马达驱动镜头移动，当接收器收到从被摄体反射回来最强的讯号时就停止对焦马达，从发射的角度和两个小窗之间的距离可以算出对焦距离。佳能的系统比较复杂，不用红外线也没有移动的部份。镜头上两个小窗后面各有一片反光镜，两片反光镜之间是一个反光棱镜，它后面是一个CCD数组（见下图）。被摄体经过两个棱镜反射到反光棱镜、再投射到CCD上产生两个像，如果这两个像相同就表示对焦正确。在对焦时，镜头内的对焦马达驱动镜头，比较投射在CCD上的两个像，直到对焦完成为止，从两个像之间的距离就可以算出对焦距离。佳能和启能这两个镜头与机身完全没有通信，用户把相机取景器中央的对焦点对准被摄体，再按住镜头上的对焦键进行对焦，成功后会发出提示音或亮灯（取景器中可见），然后按下快门拍摄。因为镜头和机身没有通信，佳能的镜头可以在使用FD接环的机身上自动对焦；同理，启能的镜头可以在使用宾得K接环的机身上对焦。另外，对焦马达都在镜头内，需要安装电池，所以镜头都很大且重，对焦速度相当慢、失误率颇高。更重要的是，两者都不是用镜头拍到的影像对焦，所以常会对错对象，而且近距离时有平行视差。启能镜头由于使用红外线，很容易受被摄体和相机之间的物体（譬如玻璃）干扰导致对焦失误，然而它却可以在全黑的环境中对焦。

有关白平衡的理论知识

白平衡在一般的图像处理书籍都很少会提及，因为说到底白平衡只是一种对人眼视觉特性的模拟，说不上是对图像这个二维数据域的空间变换。简言之，白平衡是传感器设备具备正确识别“白色”的能力。我们先来看白平衡的“白”是什么。不同的光源具有不同的光谱成分和分布，这在色度学上称之为色温（色温是颜色的定义，以K（凯氏）为单位；对黑体（黑铁棒）加热，3200K时黑体发出的颜色定为白色；5600K时定为蓝色等；在Microsoft Picture Managemnet中色温称为色值）。物体本身反射入射光而显示出颜色，若光源色彩成分有变，势必会影响入射光的颜色，也直接或间接地改变了物体本来的颜色，形成色差。如一个白色的物体,在低色温的光线照射下会偏红，而在高色温的光线照射下会偏蓝。实际生活中，不论是晴天、阴天、室内白炽灯或日光灯下，人们所看到的白色物体总是是白色的，这就是视觉修正的结果。人脑对物体的颜色有一定先验知识，可依据之侦测并且更正这种色差。但对于固体图像传感器而言，没有办法直接修正这种色温的改变，必须依靠内建的“白平衡”功能作调整。物体颜色的改变特别是在使用人造光源的场合容易发生，因为传感器还是默认做正常光照下的白平衡，而人工光源色温与之的不同会导致拍得的照片会有不同程度的色差。如白炽灯照明下拍出的照片易偏黄；而在户外日光充足则拍摄出来景物也会偏蓝。同理若选用不同色温条件拍摄同一景物，也会呈诸多色差。白平衡之“平衡”就是要对不同色温所引起的的色差进行校正，从而使白色的物体呈现真正的白色。数码相机中白平衡一般采用光学粗调和电路微调的方法进行。由于CCD、CMOS 图像传感器具有一定的光谱特性，因此必须在镜头前加上匹配的光学滤色镜，将红外等光线滤除，然后进行软件或电路微调。为了提高易用性，数码相机一般还支持自动白平衡。对于CCM来说，添加镜头来做调节不现实，只有靠自动白平衡算法来保证拍摄照片不失真了。因此，必须开发适合数码相机的自动白平衡算法，以保证拍摄照片不会失真。传统摄影较少提到“白平衡”，主要是在因为底片上已经做了区分，如：大家都知道的富士胶卷适合室外，柯达胶卷适合室内。也可透过不同的滤色片来实现正确的色彩平衡，这需要若干昂贵的镜头。修改白平衡的方法，除了透过机身设定外，还可以透过计算机软件做事后修片；使用色温表测量现场的色温，之后将测量的数值输入到传感器中，完成白平衡的设定；一般白纸纸质不均，因此每次校正的白平衡也不见得相同，18%灰度色板是一种特殊处理过的色板，能表现达到均衡散光的效果，专业摄影人员常开个灰伞，除了是反光还有白平衡之解；现阶段大多数的数码相机、拍照手机的白平衡的功能都已相当准确。简言之，白平衡就是在信道平衡模块中调整R/B增益，以合G的照度。白平衡具有三个基本操作：(1) 色温估计，通过手工调节(取一个“标准白”的物体作为参考) 或算法统计的方法，找出图像中的白点，进而以此估计出表达色温的特征量，平均色差(若是设定色温下拍摄，则直接获得传感器中设定的该色温下的特征量)；(2) 增益计算，采用查表或迭代的方法，计算出红色和蓝色增益(校正因子)；(3)色温校正，通过Camera control在传感器的红色和蓝色通道乘上对应的校正因子，调整通道增益，以达到白平衡的效果. 人眼会去补偿各光源下的不同色温。固体图像传感器则需一参考点来重现白色，基于此参考点来重新计算其它颜色。举例来说，红灯照射白墙，则墙上会投射出红色（事实上这面墙原本应该是白色的）。但如果相机知道这面墙是白的，它将会补偿出所有的其它场景内的其它相应的颜色。知道这面墙是白色这个工作就是“色温估计”。色温估计是自动白平衡算法的三个基本操作中最重要的一环（手工白平衡不需做色温估计），没有正确的“W”，怎么“B”都不达效果。色温估计估算出正确的色差，才能保证后续操作的正确性。特别是在图像充满大面积彩色时，算法必须具有一定的鲁棒性，以保证色彩的完整性。这步工作就是俗称的找白点。一般的算法都是在YUV空间中做，OV2640是在RGB空间做，而MT9M112是在RYB空间（即亮度Y转换后）来做。这样效果会有一些差异。目前，国际上诸多的论文研究热点都

Matlab常用白平衡算法

灰色世界法（grey world method）要计算未知光源的特性必须从图片中提取相关的统计特性。当我们能够仅使用一个统计特性就获得未知光源特性时，算法就变得非常简单了。在这种情况下，未知光源必须在整幅图片上都是统一的。均值于是就成为了此类方法之下最好的统计指标。而灰色世界法正是利用了均值作为估算未知光源的关键统计量。从物理意义上说，灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值，这个定值近似地为“灰色”。在给定图片的白平衡算法中，灰色世界假设图片中的反射面足够丰富，以至于可以作为自然界景物的一个缩影。若这幅图片是在经典光源下拍摄的，其均值就应该等于灰色。若这幅图是在非经典光源下拍摄的，那么均值就会大于或者小于灰色值。而该均值对于灰色的偏离程度则反映了未知光源相对于已知光源的特性。虽然这个方法比较简单，但是仍然可以从一些方面进行调整。一个方面就是对于灰色的定义形式的选择。包括对于光谱的定义、对于光谱成分的定义和在经典光源之下的RGB 的响应。另一个更加重要的调整方面就是对于灰色的选择。不管如何定义灰色，最佳的灰色之选必然是自然界实事上出现的灰色。但是这个值是无法获得的（除非是合成数据），所以对于灰色的选择是不同的灰色世界算法的一个重要的区别点。一个方法是假设这个灰色就是实事上的灰色。也就是说反射光谱是均衡的。给定光源之下的RGB 响应是纯白色对此光源的响应值的

一部分。比方说，可以使用50%作为反射率（虽然这个灰色值对于人眼视觉习惯而言可能过于明亮）。另一种方法，就是根据大量的数据提炼出一个均值，并把它定义为灰色。这种方法提炼的灰色值可能因为数据库使用的不同而有所不同。最终提炼的灰色也能仅适用于原始的数据库，而对于数据库未包括的图片的适用度就会比较差一些。确定下来的灰色表达形式可以用Grey i c来表示。下标i 表示信道，上标c 为canonical 的首字母，表示经典光源。在确定灰色的表达形式后只要用RGB 响应与经典光源下灰色的比值来归一化图片就可以了。假设RGB 响应均值为Ave i u，下标i 表示信道，上标U 为Unknown 的首字母，表示未知光源。那么归一化率的计算式为σ i 如下式所示： σ i = Grey i c Ave i u 根据光源转换理论，从未知光源到经典光源下图片表达式的转换式如下式所定义： ρ?c= [σ 1 σ 2 σ 3 ] ?ρ?u 那么，灰色世界法的计算过程如下图所示：

基于图像处理的相机自动对焦方法研究综述

基于图像处理的相机自动对焦方法研究综述摘要：随着各种成像设备自动化、智能化的迅速发展，自动对焦技术的应用越来越广泛。自动对焦系统一般由分析处理模块和控制驱动模块组成，而分析处理这一块是整个自动对焦系统的重中之重，从传统的测距法到像偏移法，再到近来流行的基于图像处理的自动对焦法都无不体现了自动对焦技术的发展。现在就来简单的介绍一下基于图像处理的自动对焦技术。关键词：图像处理；自动对焦；对焦评价函数；对焦搜索策略一自动对焦技术的发展自动对焦技术是计算机视觉和各类成像系统的关键技术之一, 在照相机、摄像机、显微镜、内窥镜等成像系统中有着广泛的用途。自动对焦技术从20 世纪70 年代后期发展起来, 到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用。 1.1 传统的自动对焦方法（1）测距法：测距法是通过向被摄物体发射光波或辐射波，并接收反射波来测量目标的距离，然后通过计算机来控制自动对焦，主要包括红外测距法、激光测距法、超声波测距法等。优点：结构简单，可靠性高；缺点：由于所拍物体的吸收和反射能力不同会造成随机噪声。（2）像偏移法：像偏移法是利用三角测距原理，由被摄物体发出的光线，同时进入左、右两组接收器，并成像在接收元件上，通过两组信号的对比求得合适的对焦位置。被摄物体的距离信息通过在CCD上成像位置的差异反映出来，可直接由CCD元件进行检测和分辨。优点：结构简单、可靠性高；缺点：CCD元件与光电转换、运算系统的电路技术要求较高，成本也高。

2 焦点检测自动对焦法焦点检测法主要用于单反相机中，它是在镜头的焦点附近设置自动对焦微型组件，将镜头焦点直接作为探测对象的一种方式，它能够适应各种变焦镜头且拍摄距离大。该方法又分为反差检测和相位检测两种。焦点检测法的优点是：在一般状况下能够较好地实现对焦，检测装置不需要发射源，能耗少，能够实现远距离对焦。其缺点是：对于运动的、细线条的或者是低反差的拍摄体进行自动对焦有困难，同时对含有偏光特性的物体对焦也比较困难。二基于图像处理的自动对焦原理在数字系统里面的自动对焦是基于图像处理的自动对焦，基于数字图像处理的自动对焦方法主要有离焦深度发（DFD,Depth from Defocusing）和对焦深度法（DFF,Depth from Focusing）两种。 1 离焦深度法（DFD）离焦深度法是一种从离焦图像中取得深度信息从而完成自动对焦的方法。离焦深度法又分为基于图像恢复的离焦深度法和基于离焦量估计的离焦深度法。离焦深度法的主要缺点是：需要事先获得成像系统精确的数学模型，才能保证对焦的精度，而该数学模型在理论上还不能精确地确定，只能近似估计，从而导致误差极大。 2 对焦深度发（DFF）对焦深度法是一种建立在搜寻过程上的对焦方式。它通过选取一种适当的评价函数来评价不同对焦位置所获得图像的清晰度，清晰度值最大时对应最佳的对焦位置。基于图像处理对焦的两大优点：a、调焦更加智能化，聚焦判据更加灵活和多样； b、利用计算机可以很方便地对运动执行机构进行控制，从而避开复杂的调焦电路和机构。

浅谈LED白平衡调节

浅谈LED 白平衡调节产品技术部：谭国林日期：2011-4-22请大家把手机调至振动状态请大家把手机调至振动状态，，谢谢您的配合谢谢您的配合！！

内容大纲 LED相关知识 LED白平衡的概念与重要性 LED白平衡的估算 LED白平衡的调节

相关知识 1.光的性质 2.可见光 3.发光强度 4.辉度/亮度 5.色温度 6.控制LED电流注意事项 7.静态驱动与扫描驱动方式（1）（2）

1.光的性质光被定义为“可为视觉评价的辐射能量”，即光为能量的一种形式，藉辐射方式传送，并能刺激眼睛视网膜产生视觉感知。

2.可见光可见光部分波长在380-770nm，我们能看到这世界全赖此部分对人眼产生的视觉作用。光的基础色由红、绿、蓝组成，这就是色光三原色。人眼所见的各种色采是因为光线有不同波长所造成的，经过实验发现，人类肉眼对其中三种波长的感受特别强烈，只要适当调整这三种光线的强度，就可以让人类感受到“几乎”所有的颜色，因此电脑里就用RGB三个数值的大小来标示颜色，每个颜色用8bits来记录，可以有0-255，共256种亮度的变化，三种乘起来就有一千六百多万种变化，这也是我们常听到的24bits全彩。色光三原色为红、绿、蓝，其混合的结果会得到越明亮的色光，称为加色混合，三原色光混合会成为白色光。

3.发光强度发光强度，简称光度，是指光源一个立体角所放射出来的光通量，也就是光源或照明灯具所发出的光通量在空间选定方向上分布密度，单位为烛光（cd)。对360度球体而言，发光强度为1cd的光源可放射出12.57lm的光通量。

手动白平衡设置方法

手动白平衡设置方法手动白平衡灰色物体（如灰板）或白色物体(如灰板的背面)面积应至少占据取景器2/3大小，手动设置白平衡不需要相机对参照物聚焦，所以可以把相机改为手动对焦模式，把镜头设置为无限远对焦，只要拿一个名片就可以凑在镜头前完成手动设置。手动设置白平衡要注意关闭相机曝光补偿，尤其是正补偿要关闭。如果相机在+0.5档补偿情况下对白色物体设置白平衡，将会失败出现“no Gd”。但相机在ISO200的情况下，作-3档补偿仍可以正确读取白平衡数据。但在高ISO时负补偿相机会得出错误的白平衡数据。所以在设置手动白平衡时最好关闭曝光补偿。正确使用白平衡：在使用闪光灯拍摄时，因为电子闪光灯发出光线的色温与日光基本相同，所以应把白平衡设置为日光，即使是在拍摄夜景时也应如此，这样的设置对近景人物色彩的还原也比较好，而远景灯光在照片上一般表现为温暖的黄色，为大多数人所喜欢。如果你在拍摄夜景时只有远景而没有近景人物的话，则可以把白平衡设置为白炽灯。花草是摄影爱好者经常拍摄的东西，拍花时不要用自动白平衡，根据当时的光源调整就行了。如果在日光下拍花而把白平衡设置为白炽灯，则可以让白色的花拍摄出来带一些蓝色，如同情人节花店出售的“蓝色妖姬”! 现在学校教室、单位办公室基本是用日光灯照明。日光灯看上去是白色，其实是我们的眼睛在“自动白平衡”。日光灯发出的光的光谱不是连续光谱，只能用近似色温大约4000K来表示。在日光灯下拍摄时可以设置白平衡为日光灯；如果你嫌拍出来的照片有点偏绿色，也可以设置白平衡为日光，然后在镜头前面加一个专用的日光灯滤光镜，它是品红色（Magenta）的，只是市面上不常有卖。

白平衡

一、原始的灰色世界算法要计算未知光源的特性必须从图片中提取相关的统计特性。当我们能够仅使用一个统计特性就获得未知光源特性时，算法就变得非常简单了。在这种情况下，未知光源必须在整幅图片上都是统一的。均值于是就成为了此类方法之下最好的统计指标。而灰色世界法正是利用了均值作为估算未知光源的关键统计量。从物理意义上说，灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值，这个定值近似地为“灰色”。在给定图片的白平衡算法中，灰色世界假设图片中的反射面足够丰富，以至于可以作为自然界景物的一个缩影。若这幅图片是在经典光源下拍摄的，其均值就应该等于灰色。若这幅图是在非经典光源下拍摄的，那么均值就会大于或者小于灰色值。而该均值对于灰色的偏离程度则反映了未知光源相对于已知光源的特性。 (就是因为这个假设，实际上灰度世界对图片色彩不丰富的情况，效果不是很好) 虽然这个方法比较简单，但是仍然可以从一些方面进行调整。一个方面就是对于灰色的定义形式的选择。包括对于光谱的定义、对于光谱成分的定义和在经典光源之下的 RGB 的响应。另一个更加重要的调整方面就是对于灰色的选择。不管如何定义灰色，最佳的灰色之选必然是自然界实事上出现的灰色。但是这个值是无法获得的（除非是合成数据），所以对于灰色的选择是不同的灰色世界算法的一个重要的区别点。

一个方法是假设这个灰色就是实事上的灰色。也就是说反射光谱是均衡的。给定光源之下的 RGB响应是纯白色对此光源的响应值的一部分。比方说，可以使用50%作为反射率（虽然这个灰色值对于人眼视觉习惯而言可能过于明亮）。另一种方法，就是根据大量的数据提炼出一个均值，并把它定义为灰色。这种方法提炼的灰色值可能因为数据库使用的不同而有所不同。最终提炼的灰色也能仅适用于原始的数据库，而对于数据库未包括的图片的适用度就会比较差一些。确定下来的灰色表达形式可以用来表示。下标 i 表示信道，上标 c为canonical的首字母，表示经典光源。在确定灰色的表达形式后只要用 RGB响应与经典光源下灰色的比值来归一化图片就可以了。假设 RGB响应均值为，下标 i 表示信道，上标 U为Unknown的首字母，表示未知光源。那么归一化率的计算式为如下式所示：根据光源转换理论，从未知光源到经典光源下图片表达式的转换式如下式所定义：

数码相机自动对焦模式详解

数码相机自动对焦模式详解要把远近不同的物体拍清楚就要调整照相机镜头的焦点，这个过程就叫对焦，也叫调焦。老式相机是用手转动镜头筒,直到取景器里看到最清楚的影像,这叫手动对焦(MF)。现在的相机有强大的自动对焦功能，相机能自动测量到被摄主体的距离，利用马达驱动镜头里的一些镜片移动位置以往主体最清晰。自动对焦的不同方式叫对焦模式。常用的基本对焦模式有两种单次对焦模式(AF—S)和连续对焦模式(AF—c），有的相机还有一种自动对焦模式(AF—A}。在相机的菜单里面可以选择相机的对焦模式。 1．单次对焦模式单次对焦模式(佳能标记为0NE SHOT 尼康标记为AF—s)在半按快门按钮时相机完成对焦，半按快门的手指不松开(也不继续按下去)就会锁定焦点，这时不管怎样转动方向，或者镜头前的景物移动位置对焦点都不会改变。单次对焦模式下取景器里选定的对焦点会闪亮，一般情况是，焦点无法对准时对焦框变成黄色。焦点已经对准时对焦框变成绿色。在拍摄实践中拍摄对象的主体部分并不总在画面中央，而是经常偏左或偏右一些，比如在拍摄留念照时。如果直接对着前方半按快门那么相机就会以正前方的物体为对焦点把距离较远的建筑树术等拍得很清晰而较近的．人物反而模糊了。解决这个问题的方法就是采用单次对焦模式。首先把相机对准站在画面边上的人物轻轻半按下快门这时取景器里会在人物身上显示出一个绿框表示焦点对在这里，然后手指不要动，轻轻转动相机取景把人和背景都放在台适的位置，再轻轻地彻底按下快门，这样拍摄的照片，焦点就在较近的人物身上，人物是最清楚的。所以，单次对焦模式适台拍摄对象静止可以从容构图的情况。 2．连续对焦模式连续对焦模式下{佳能标记为AI SERVO，又称人工智能伺服AF尼康标记为AF-C),在半按下快门按钮的时候相机对拍摄对象持续进行对焦,拍摄对象在画面里即使不断改变位置和距离。相机也时刻保持它最清晰。随时完全按下快门，都可以拍到主体清晰的照片。我们可以在安静的地方试验一下，这种模式下半按快门，可以听到相机里面的吱吱声，这就是自动对焦系统在连续工作。AI伺服模式下取景器里选定的对焦框不闪亮，即使对焦目标不移动，自动对焦系统仍然“吱吱”地连续工作。比如有一个人从对面跑过来，在他离我们15米远的时候我们对准他半按快门，这时相机就锁定他为对焦点，他继续往前跑，离我们越来越近，这时相机就会始终把他作为对焦点持续进行调整，不管他离你8米还是5米，你随时彻底按下快门拍下照，片中跑步的人都是清晰的。因为这个模式下相机一直在对焦，所以如果我们拍摄的对象是固定的这种模式反：想用好连续对焦模式就要深入了解其特性。相机取景器里面分布着很多对焦点每种相机大约是从3个到51个不等，用户可以激活任何一个对焦点，也可以激活全部对焦点。 A.激活一个对焦点：半按快门时始终由这个对焦点进行对焦，移动镜头，面对的景物发生了变化，相机就对新的目标进行对焦。比如一个人从我们面前跑过，一开始他在对焦点上，

关于白平衡的调整方法

最简单的可以使用全自动模式，在摄像机左侧面板的下方有一个"Auto、Manual"拨钮，你选到 “Auto"就可以“白平衡自动、光圈自动、电子快门自动、增益自动” 在这种情况下，你只需要聚焦、变焦，按Recorder拍摄就可以了。如果想手动调白，需要先将上面的拨钮调到“Manual”，然后按下“AUTO BAL”按钮，再选择A档按下机器前面的一个按钮就可以调白了。画面比的调整在菜单中按下“MENU“按钮，进入菜单，选择最后一个“其它”菜单，进入。调“HD/SD模式”，选择SD是标清，HD是高清然后调“视频模式”，标清的选DVCAM50i SQ，就可以了。720*576 4:3格式高清选HQ 1920/50i就可以了。关于EX1R使用方面的资料，你可以参考我的百度空间。追问前两天我拍了条短片，室外的景物偏绿，我想问下，A、B、还有个PRST这三个是什么意思，你刚说机器前面的按钮时不是机身前面的自动调制那个按钮？麻烦你把手动调节讲的在详细点，真的是新手呀~~~！回答 A是手动调白，B是机器自动调白（菜单可改），PRST是预设。如果你是新手，那么用B，自动最好。用A，然后在机器前面放一张白卡（纸），然后变焦将镜头推上去，拍白纸，然后按下机身前面自动调整的按钮，摄像机的液晶屏幕上白平衡显示会闪动，然后定下来，就是完成白平衡了。不要用PRST。追问那明天的外景我直接调到B挡对吧，还用不用调Auto、Manual中的Auto 键，不用的话是不是直接调到B挡然后按机身前面的自动调整按键就行了，

手动的话先选择Manual这个，然后对白纸调A挡，自动调整就行了对吧，调白以后是不是可以一直不用管了还是要间隔短时间就要调一次~！回答 Auto、Manual中的Auto 键是摄像机全自动。控制权要比B大。所以如果你选了Aotu，那个B就不起作用了。选到B就是机器定白了，你不用按了。如果你想手动调先选Manual，那么选A，再用白纸调。变了环境要再调白。

图像处理之三种常见双立方插值算法

图像处理之三种常见双立方插值算法图像处理之三种常见双立方插值算法双立方插值计算涉及到16个像素点，其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标，dx表示X方向的小数坐标，dy表示Y方向的小数坐标。具体可以看下图：根据上述图示与双立方插值的数学表达式可以看出，双立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式，可以根据需要选择的表达式不同。常见有基于三角取值、Bell分布表达、B样条曲线表达式。1. 基于三角形采样数学公式为最简单的线性分布，代码实现如下：[java] view plain copy private double triangleInterpolation( double f ) { f = f / 2.0; if( f < 0.0 ) { return ( f + 1.0 ); } else { return ( 1.0 - f ); } } 2.基于Bell分布采样的数学公式如下： Bell分布采样数学公式基于三次卷积计算实现。代码实现如下：[java] view plain copy private double bellInterpolation( double x ) { double f = ( x / 2.0 ) * 1.5; if( f > -1.5 && f < -0.5 ) { return( 0.5 * Math.pow(f + 1.5, 2.0)); } else if( f > -0.5 && f < 0.5 )

LCD白平衡调试说明

LCD白平衡调试说明 I2C信号模式结构： RomSub IcSub 初值最大值最小值有效位开始位 LG Sub 信号类型LB Slave 亮度数值初值彩色高亮算法动态彩色低亮算法x1 Warm y1 Std Y1 Cool 合格范围 nAjdMethor x2 y2 说明：Y2 nAdjustHigh ………………0 //先高亮，后低亮有次数AjustTimes 1 //先低亮，后高亮有次数基准色 2 //只有高亮无次数IsUseBase 3 //只有低亮无次数 w_cut ………………………保留 bOkStopSignal………………保留每种信号模式都必须有高亮或低亮或高亮、低亮都有。基准色包括高亮、低亮 IsUseBase包括高亮、低亮合格区设定：高亮合格区低亮合格区显示修正：高亮修正低亮修正程序系统工作原理：

系统数据结构： //色温结构 typedef struct _COLOR_W ARM { float fHx; //高亮x值 float fHy; //高亮y值 float fHY; //高亮Y值 float fLx; //低亮x值 float fLy; //低亮y值 float fL Y; //低亮Y值 float fDrvRange; //高亮范围 float fCutRange; //低亮范围 }COLOR_W ARM, *PCOLOR_W ARM; //IC结构 typedef struct _IC_ADD_SET { int iSubRom; //IC Rom int iSubIc; //IC Sub int iInitialVal; //初值 int iMaxVal; //最大值 int iMixVal; //最小值 int iEffectBit; //有效位 int iStartBit; //开始位 }IC_ADD_SET, *PIC_ADD_SET; //色度结构 typedef struct _IC_COLOR_SET { int iSub; //Sub

白平衡调整实验报告

电视摄像实验报告实验名称：白平衡调整及跟移镜头的拍摄练习院系：班级专业：学生姓名：学号：同组人：实验日期：指导教师：

一．实验目的及要求 1. 通过三种执机方法、三种拍摄方式练习移镜头和跟镜头拍摄，掌握在移动条件下手持稳定拍摄，拍摄出不同含义的镜头画面。 2. 通过了解色彩平衡原理及光圈、快门与进光量的关系，认识掌握在不同光线环境下白平衡的调节方法，以保证在不同拍摄条件及环境下所拍摄图像色彩还原正确。 3. 通过改变白平衡，调整光圈、快门在白天拍摄夜景画面，以体会在一定光照条件下拍出不同色彩效果的镜头画面。二．实验原理 1．手持摄像机靠脚步移动拍摄移镜头、跟镜头及固定画面，同时通过“旋转”拍摄写意镜头。 2．不同的拍摄环境有不同的光色成分，要使所摄图像色彩还原正确，需要掌握白平衡调整的方法和技巧。三．主要仪器设备索尼摄像机三脚架摄像机电池摄像带白平衡色谱四．实验过程 1.（1）领取器材,检查安装好摄像机、电池、摄像带等，确保机器正常无误，准备拍摄练习；（2）进行固定镜头及推拉镜头达到基本拍摄练习，熟

悉掌握基本功。 2.（1）运用三种执机方法和三种拍摄方法，通过脚的过渡，与被摄者呈平行、同向、逆向拍摄关系，分别将摄像机端着、抱着、提着，进行移镜头和跟镜头拍摄；（2）利用移动镜头进行固定画面的拍摄练习，展现出拍摄场景及人物关系。 3. 拍摄者与被摄者拉手分别“旋转”，练习唯美的写意画面拍摄。 4.（1）按WHT BAL键调节白平衡，摄像机镜头对准白色平衡色谱本，使用推镜头使白纸充满画面，自定义的图标停止闪动即完成；（2）将摄像机对准白平衡色谱本“黄5”，然后将光圈（IRIS）设置为F11，快门（SHUTTER SPEED）为10000，令其在白天拍摄出夜晚的效果；结束后，还原白平衡，调节光圈为F5.6，快门为50。五．实验现象及处理结果 1．移镜头和跟镜头拍摄时画面晃动严重，要保持画面拍摄平稳就要注重脚步移动，脚的方向与前进方向呈30度左右可以改善拍摄状况。 2．调整白平衡能产生特殊的影调效果，用黄色调整时产生蓝色影调的感觉，达到特殊的拍摄效果，更好的展现场景。

白平衡效果和微调方法

白平衡效果和微调方法白平衡是将因光源条件产生偏色的被摄体颜色补偿为其原来颜色的功能。该功能可以根据拍摄时的光源情况设置合适的白平衡模式，但设置成和光源色温不同的模式时，则可以强调某种特定的颜色，或轻松调出自己所喜爱的颜色。了解了光线的颜色后，就可以在多种场景下有效利用这一功能。撰稿：铃木知子通过调整白平衡改变颜色变成蓝色将白平衡设为白炽灯隧道形状的斜坡。在近前有一盏蓝色照明。为表现更加清冷的氛围，将白平衡设为“白炽灯”，强调了蓝色。变为黄色将白平衡设为阴天光线照射不到的高架桥下的风景，为展现怀旧的氛围，白平衡选择“阴天”以增加画面的温度。通过设置不同的白平衡模式，画面颜色会发生微妙的变化。

变为红色将白平衡设为10000K（手动选择色温）手动设置K（开尔文）值为10000K。整体感觉很清冷的照片变成了琥珀色，营造出不同寻常的氛围，给人印象深刻。色温是表示光源光线色调的数值。单位是K（开尔文），色温越低越接近于红色，越高则越接近于蓝色。比如看上去为红色的朝阳的颜色，色温很低只有约2000K。白平衡就是为还原被摄体本来的颜色，对拍摄时不同的光源色温进行补偿的功能。白平衡设为“自动”的话，相机会自动判断色温，一定程度地补偿为正确的颜色。另外，相机还配备有“晴天”、“阴天”等白平衡预设模式，选择和实际拍摄情况相同的模式即可补偿颜色。有些相机还可以直接设置色温值，因此记住不同光源的色温值，就可以更为准确地进行设置和补偿。选择和实际光源不同的白平衡模式会怎样呢？照片的颜色会发生很大改变。比如晴天时选择色温较低的“白炽灯”的话，红色较少的状态下再大量去除红色，照片就会偏蓝。选择色温较高的“阴天”的话，蓝色较少时再去除大量的蓝色，照片就会偏红。只要掌握了白平衡，这些效果就可根据拍摄者的意图改变照片的颜色，比如大胆增加黄色营造怀旧的氛围，或通过蓝色拍出给人感觉清冷的照片等。白平衡就是可以根据设置轻松改变照片的颜色，让照片更有创意的功能。尼康数码单反相机配备了可支持多种光源的预设模式。即使不知道色温的具体数值，也可以进行丰富的色彩表现

自动白平衡(AWB)算法

自动白平衡(AWB)算法色温曲线本文大体讲解了白平衡的算法流程,适用于想了解和学习白平衡原理的筒子们. 一般情况下要实现AWB算法需要专业的图像和算法基础,本文力图通过多图的方式,深入浅出,降低初学者理解上的门槛,让大家都理解到白平衡算法流程. 看到这里还在继续往下瞄的同学,一定知道了色温的概念,并且知道sensor原始图像中的白色如果不经AWB处理,在高色温(如阴天)下偏蓝,低色温下偏黄,如宾馆里的床头灯(WHY!OTZ) (如下图). 下面这个T恤的图片非常经典,怎么个经典后续再说,不过大体可以看出有偏黄和偏蓝的情况.虽然如此,却已经是AWB矫正以后的效果. 所以,为了眼前的女神白富美在镜头里不变成阿凡达和黄脸婆,这时就需要白平衡来工作了. 流程原理很简单: 1,在各个色温下(2500~7500)拍几张白纸照片,假设拍6张(2500,3500…7500),可以称作色温照. 2,把色温照进行矫正,具体是对R/G/B通道进行轿正,让偏色的白纸照变成白色,并记录各个通道的矫正参数. 实际上只矫正R和B通道就可以,这样就得到了6组矫正参数(Rgain,Bgain). 3,上面是做前期工作,爱思考的小明发现,只要知道当前场景是什么色温,再轿正一下就可以了.事实上也就是如此. 所以,AWB算法的核心就是判断图像的色温,是在白天,晚上,室内,室外,是烈日还是夕阳,还是在阳光下的沙滩上.或者是在卧室里”暖味”的床头灯下. 之前拍了6张色温照以及6组矫正参数.可是6够么,当然不够, 插值一下可以得到无数个值,我们把点连成线, 得到了一个神奇的曲线------色温曲线.大概是下面这个样子. 上面提到了三个值(RG,BG,色温),这应该是个三维的.没关系,我们再来一条RG跟色温的曲线,这样只要知道色温,就知道RG,知道RG,就知道BG,知道RG,BG就能轿正了,yes! 至此,我们的前期工作已经全部做完了, 并得到了AWB的色温曲线,下一步只要计算得到当前色温,顺藤摸瓜就能得到当前的矫正参数(Rgain,Bgain),那白平衡的工作就作完了.(放心,当然没这么简单)

摄像机白平衡的调整

摄像机白平衡的调整在夕阳西下的光线下调白平衡：准备拍摄日落。“调白”遵循的是减色的规律：对准一定光线下的颜色调白，就会消除该种颜色。这个摄像师调白的结果是消除了光线中的红、黄色。那么他得到的只能是一个白晃晃的太阳。很希望自己能够拍摄出“壮观”的日落或者日出。这个“壮观”应该是红彤彤的或者黄灿灿的。方法很简单：一是在中午的时候，用5600的色温片调白，取得高色温的白平衡值。然后用这个色温去拍摄日出或日落。另一个方法是在镜头前加滤色片。很多摄影家的经验是，尽量增加色温，而不是降低色温。用一枚淡黄滤光镜拍摄最平常的日落现象，会产生极其壮观的效果。何为色温？简单说，色温是人眼对发光体或白色反光体的感觉，是指热辐射光源的光谱成分，色温和温度没有关系。色温是按绝对黑体来定义的，色温可以用绝对温标表示，符号为T，单位为K 。黑体理论英国著名物理学家开尔文认为，假定某一黑体物质，能够将落在其上的所有热量吸收而没有损失，同时又能够将热量生成的能量全部以“光”的形式释放出来的话，它便会因受到热力的高低而变成不同的颜色。例如，当黑体受到的热力相当于500—550摄氏度时，就会变成暗红色，达到1050－1150摄氏度时，就变成黄色，温度继续升高会呈现蓝色。光源的颜色成分是与该黑体所受的热力温度是相对应的，任何光线的色温是相当于上述黑体散发出同样颜色时所受到的“温度”，这个温度就用来表示某种色光的特性，这就是色温。打铁过程中，黑色的铁在炉温中逐渐变成红色，这便是黑体理论的最好例子。色温只是用来表示颜色的视觉印象。色温现象在日常生活中非常普遍，相信人们对它并不陌生。钨丝灯所发出的光由于色温较低表现为黄色调，不同的路灯也会发出不同颜色的光，天然气的火焰是蓝色的，原因是色温较高。晴朗的蓝天色温约为10000～20000K，阴沉的天空约为6800～7500K，晴天日光直射下的色温约为5000～5400K，下午日光3000～5000K，日出或日落时的色温约为2000～3000K，新闻碘钨灯为3200K，蜡烛光的色温约为1850 K。这样我们便不难发现一个规律：色温越高，光色越偏蓝；色温越低则偏红。某一种色光比其它色光的色温高时，说明该色光比其它色光偏蓝，反之则偏红；同样，当一种色光比其它色光偏蓝时，说明该色光的色温偏高，反之偏低。由于人眼具有独特的适应性，使我们有的时候不能发现色温的变化，也就是说人眼对色温不敏感。摄像机的CCD并不能像人眼那样具有适应性，在设计时是以色温3200K为标准。因而，摄像机的色彩平衡同景物照明的色温不一致就会发生偏色，造成色彩还原出现偏差。白平衡的调整是指，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。从字面上理解，白平衡就是白色的平衡。白平衡是一个很抽象的概念，最通俗的理解就是让白色所成的像依

常用算法简介

机器视觉中常用图像处理算法机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是使用计算机（也许是可移动式的）来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标，而真正意义上的图像处理侧重在“处理”图像：如增强，还原，去噪，分割，等等，如常见的Photoshop就是功能强大的图像处理软件。大部分的机器视觉，都包含了图像处理的过程，只有图像处理过后，才能找到图像中需要的特征，从而更进一步的执行其它的指令动作。在我们实际工程应用中研究的一些图像算法，实际上是属于机器视觉，而不是纯粹的图像处理。总的来说，图像处理技术包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分，在实际工程中，这几块不是独立的，往往是环环相扣、相互辅助来达到实际效果。接下来简单介绍一下机器视觉中常用的图像处理算法。一、滤波滤波一般在图像预处理阶段中使用，改善图像信息，便于后续处理，当然，这不是绝对的，在图像算法过程中如果有需要，随时可以进行滤波操作。比较常用的滤波方法有以下三种： 1、均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(,) x y，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(,) g x y，即 x y，作为处理后图像在该点上的灰度值(,) 波方法可以平滑图像，速度快，算法简单。但是无法去掉噪声，只能减弱噪声。 2、中值滤波

一种用于数码视频相机的实时自动聚焦算法

第35卷第8期光电工程V ol.35, No.8 2008年8月 Opto-Electronic Engineering Aug, 2008文章编号：1003-501X(2008)08-0139-06 一种用于数码视频相机的实时自动聚焦算法盛云，秦亚杰，洪志良 ( 复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室，上海 201203 ) 摘要：本文针对数码视频相机的噪声大，主体位置不确定性及实时性要求高等特点，详细讨论了传统自动对焦算法的缺陷并提出了一种新的自动对焦算法。该算法采用一种新的可有效抑制高频噪声的对焦量函数——高斯一阶导数(FDOG)来正确评价图像对焦趋势；支持最近主体优先的感兴趣区域自动选择，使得系统可以自动找到主体所在位置进行对焦；结合爬山法，二叉搜索和插值拟合进行对焦搜索，相比传统的两段爬山法，搜索效率提高了40%；通过对聚焦后的图像进行监视，支持视频模式下的动态自动对焦。该算法在一个数码视频相机平台上实现，实验结果验证了算法的优点，适用于高性能数码视频相机。关键词：自动对焦；数码视频相机；高斯一阶导数；最近主体优先；感兴趣区域；二叉搜索中图分类号：TN492, TN911.73 文献标志码：A Real-time Auto-focusing Algorithm for Digital Video Camera SHENG Yun，QIN Ya-jie，HONG Zhi-liang ( State Key Lab of ASIC and System, Fudan University, Shanghai 201203, China ) Abstract:Digital video camera has the properties of large noise, uncertain location of main body and high requirement of real-time. The disadvantages of traditional auto-focusing algorithms were discussed in detail and a new auto-focusing algorithm was proposed. A novel focus measure filter called First Derivative of Gaussian (FDOG) was developed to estimate the degree of focusing correctly by the suppressing high frequency noise. To enable the auto-focusing system to focus on the exact main body, an automatic region-of-interest selection strategy based on the principle of nearest-subject-priority was adopted. Furthermore, combined with mountain-climbing search, binary search and quadratic interpolation, the proposed real-time search strategy greatly reduces the convergence time by about 40%, which enables the video camera to fast focus. The proposed algorithm is successfully implemented on a prototype digital video camera and experiment results are given to demonstrate the advantages of the proposed auto-focusing algorithm. Key words: auto-focusing; digital video camera; first derivative of Gaussian; region of interest; binary search 1 引言自动对焦(Auto-focusing，AF)功能是数码相机系统的一项重要功能，它使得相机可以自动调节镜头，而不需要使用者花费精力去手动调节。得益于数字技术的发展，数码相机的功能，性能以及容量都得到了快速发展，同时对视频模式的支持成为重要趋势。因此，对AF系统提出了更高的要求。对比度检测是最受欢迎的被动式AF算法之一，它采用数字图像处理的方法来估计聚焦程度，具有成本低，精度高的特点。一个典型的对比度检测AF系统包括三个要素[1-2]：评价对焦程度的对焦量；搜索算法；感兴趣区域选择。 1.1 对焦量一般而言，聚焦越好的图像具有越多的高频成分，因此对焦量函数一般通过提取高频分量的方法来评收稿日期：2008-01-05；收到修改稿日期：2008-04-03 作者简介：盛云(1982-)，男(汉族)，江苏宜兴人，硕士，主要从事视频前端的研究。E-mail: yunsheng@https://www.360docs.net/doc/0315066099.html, 联系作者：洪志良(1946-)，男(汉族)，浙江宁波人，教授，博士生导师，主要从事集成电路的研究。E-mail:zlhong@https://www.360docs.net/doc/0315066099.html,