摄像头图像处理原理分析__色彩篇
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正
如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正图像处理技术在数字图像处理领域中扮演着重要的角色，其中包括了图像的色彩增强和颜色校正。
这些技术能够改善图像的视觉效果和色彩准确性，提高图像品质，并支持许多应用领域，如摄影、印刷、医学图像等。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的色彩增强和颜色校正。
我们将讨论图像的色彩增强技术。
色彩增强可以使图像更加鲜艳、生动，并提高视觉效果。
以下是一些常见的色彩增强技术。
1. 色彩平衡：色彩平衡是通过调整图像的色彩分布来改善图像的整体色彩平衡。
主要有三个通道，即红、绿、蓝（RGB）。
通过调整这些通道的比例，可以更好地平衡图像的色彩。
色彩平衡可以通过调整白平衡等参数来实现。
2. 对比度调整：对比度调整是通过改变图像的亮度范围，使得图像的明暗对比更加明显。
这可以通过调整图像的灰度级范围来实现。
增加对比度可以使图像细节更加清晰，增强图像的深度感。
3. 色度饱和度调整：色度饱和度调整可以改变图像中颜色的饱和度。
通过增加或减少颜色的饱和度，可以使图像更加鲜艳或柔和。
这可以通过调整HSL（色相、饱和度、亮度）或HSV（色相、饱和度、值）空间中的参数来实现。
接下来，我们将介绍图像的颜色校正技术。
颜色校正旨在调整图像中的颜色，使其更接近真实场景中的颜色。
以下是一些常见的颜色校正技术。
1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过调整图像的灰度级分布来改善图像的对比度。
它可以使图像的直方图在整个灰度级范围内均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。
2. 色彩映射：色彩映射可以将图像的颜色映射到另一个图像或颜色空间中的对应颜色。
这可以通过使用预定义的颜色映射表或根据特定的颜色映射算法来实现。
色彩映射可以用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，或者用于改变图像的颜色外观。
3. 基于模型的颜色校正：基于模型的颜色校正方法使用了一个颜色模型，该模型描述了颜色之间的关系。
摄像头工作原理及简单提高图片清晰度,分辨率
摄像头的工作原理一、摄像头的工作原理摄像头的工作原理大致为：景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上，然后转为电信号，经过A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号，再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理，再通过USB接口传输到电脑中处理，通过显示器就可以看到图像了。
注1：图像传感器(SENSOR)是一种半导体芯片，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。
光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。
注2：数字信号处理芯片DSP(DIGITAL SIGNAL PROCESSING)功能：主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对数字图像信号参数进行优化处理，并把处理后的信号通过USB 等接口传到PC等设备。
（DSP结构框架:1. ISP(image signal processor)(镜像信号处理器)2. JPEG encoder(JPEG图像解码器)3. USB device controller(USB设备控制器) )二、摄像头的主要结构和组件从摄像头的工作原理就可以列出摄像头的主要结构和组件：1、主控芯片2、感光芯片3、镜头4、电源（摄像头内部需要两种工作电压：3.3V和2.5V，因此好的摄像头内部电源也是保证摄像头稳定工作的一个因素）三、摄像头的一些技术指标1、图像解析度/分辨率(Resolution)：2、图像格式(image Format/ Color space)RGB24,I420是目前最常用的两种图像格式。
●RGB24：表示R、G、B三种颜色各8bit，最多可表现256级浓淡，从而可以再现256*256*256种颜色。
●I420：YUV格式之一。
●其它格式有: RGB565，RGB444，YUV4:2:2等。
3、自动白平衡调整(AWB)定义：要求在不同色温环境下，照白色的物体，屏幕中的图像应也是白色的。
色温表示光谱成份，光的颜色。
色温低表示长波光成分多。
当色温改变时，光源中三基色(红、绿、蓝)的比例会发生变化，需要调节三基色的比例来达到彩色的平衡，这就是白平衡调节的实际。
彩色相机原理
彩色相机原理彩色相机原理是指在拍摄照片时，能够准确地还原被拍摄对象的真实色彩，实现彩色图像的记录和生成。
彩色相机原理涉及到颜色感知、光谱分解和颜色空间转换等多个方面的知识。
首先，彩色相机原理涉及到颜色感知。
人眼能够感知到的色彩范围是非常广泛的，我们能够看到的颜色包括了红、橙、黄、绿、青、蓝以及紫等多种颜色。
然而，相机的感光元件通常只能感知到可见光的一部分波长范围，一般为400nm到700nm之间的光谱范围。
为了让相机能够准确地记录真实色彩，照片中的颜色应该与人眼所感知到的颜色一致，因此彩色相机需要模拟人眼对颜色的感知。
其次，彩色相机原理涉及到光谱分解。
当光从被拍摄对象上反射或透过时，光的能量会分布在不同波长范围内，即光谱分布。
光谱分解的目的是将不同波长的光分开，以便进行后续的颜色处理。
为了实现光谱分解，彩色相机通常使用一个色散系统，例如棱镜或色散光栅。
当光线通过色散系统时，不同波长的光会以不同的角度偏转，从而将光谱分成不同的颜色。
这些不同颜色的光会落在不同的感光元件上，从而得到不同的亮度信息。
最后，彩色相机原理涉及到颜色空间转换。
在彩色相机中，通过记录每个像素点在不同颜色通道上的亮度值，可以得到一张彩色图像。
一种常用的颜色空间模型是RGB模型，其中R代表红色通道、G代表绿色通道、B代表蓝色通道。
每个像素点的亮度值都可以分别在这三个通道上进行记录。
当我们将三个通道的亮度值合并在一起时，就可以得到一张彩色图像。
在彩色相机中，还有一种常用的颜色空间转换方法称为YUV 模型。
Y代表亮度通道，通常被用于记录图像的亮度信息；U 和V分别代表蓝色和红色通道，用于记录颜色差值信息。
通过这种颜色空间转换，可以在保留图像的亮度信息的同时，用更小的数据量记录颜色信息，以节省存储空间和带宽。
总之，彩色相机原理涉及到颜色感知、光谱分解和颜色空间转换等多个方面的知识。
通过模拟人眼对颜色的感知，利用光谱分解将光谱分成不同的颜色，以及使用颜色空间转换将颜色信息转换成数字信号，彩色相机能够准确地记录被拍摄对象的真实色彩，实现彩色图像的生成。
彩色摄像机的工作原理
彩色摄像机的工作原理彩色摄像机是一种能够捕捉彩色图像的设备，它的工作原理基于三原色光的混合和感光元件的工作。
首先，彩色摄像机使用了三原色光的混合原理。
我们知道，彩色图像可由红、绿、蓝三种基本颜色的光按一定比例混合而成。
摄像机中的彩色滤光片根据这个原理，将光分成红、绿、蓝三个通道。
具体来说，彩色滤光片会将光分解为红光、绿光和蓝光，然后每个通道只允许通过对应颜色的光。
这样，相机就能获取到每个通道上的光信号。
其次，感光元件是摄像机的核心部件。
常见的感光元件主要有互补金属-氧化物-半导体（CMOS）和电荷耦合器件（CCD）。
这两种感光元件都能够将光信号转换为电信号。
对于CMOS感光元件来说，当光经过滤光片传入时，被各个光敏电荷转换器感受到。
每个感光元件只能接收一种颜色的光。
然后，光信号会被转换成电荷，在每个感光元件的输出端被收集并通过转换电路转化为电信号。
之后，RGB通道的信号会被按照比例合成，将最后的彩色图像信号输出。
对于CCD感光元件，也是通过滤光片将光分为红、绿、蓝三个通道。
光信号会将感光元件中的电子进行光电转换。
传感器中的电荷会随着快门速度的变化而改变。
这些电荷将在感光元件上的电极中积聚，然后通过电信号放大器放大并转换为电信号，最终将RGB通道的信号合成为彩色图像信号。
总结来说，彩色摄像机的工作原理主要基于感光元件的工作和三原色光的混合。
通过感光元件将光信号转换为电信号，并用彩色滤光片将光分为红、绿、蓝三个通道。
最后，根据这三个通道的信号合成最终的彩色图像信号。
这样，我们可以实时捕捉到彩色的图像。
彩色摄像机是现代摄影和视频行业中很重要的设备之一，它能够捕捉到真实世界中丰富多彩的图像。
在这篇文章中，我们将继续深入探讨彩色摄像机的工作原理，并介绍其关键组成部分及其工作流程。
一、关键组成部分：1. 彩色滤光片：彩色滤光片通常由红、绿、蓝三个滤光层组成，通过滤波的方式分离出各个颜色通道的光线。
这些滤光片通常位于感光元件的上方，确保只有特定颜色的光线能够射入感光元件中。
彩色CCD相机的工作原理
彩色CCD相机工作原理很多数字相机采用电荷耦合器件（CCD）作为其感光元器件。
CCD 的原理很简单：我们可以把它想象成一个没有盖子的芯片，上面整齐地排列着很多小的感光单元，光线中的光子撞击每个单元后，在这些单元中会产生电子（光电效应），光子的数目与电子的数目互成比例。
但在这一过程中，光子的波长并没有被转换为任何形式的电信号，换言之，CCD 裸芯片实际上都没有把色彩信息转换为任何形式的电信号。
那么采用 CCD 作为感光元件的彩色数字相机是如何生产彩色图像的？其图像存在哪些优缺点？1、单色相机我们首先从相对简单的黑白数字相机入手。
如图所示，物体在有光线照射到它时将会产生反射，这些反射光线进入镜头光圈照射在CCD芯片上，在各个单元中生成电子。
曝光结束后，这些电子被从 CCD 芯片中读出，并由相机内部的微处理器进行初步处理。
此时由该微处理器输出的就是一幅数字图像了。
2、 3 CCD 彩色相机CCD 芯片按比例将一定数量的光子转换为一定数量的电子，但光子的波长，也就是光线的颜色，却没有在这一过程中被转换为任何形式的电信号，因此 CCD 实际上是无法区分颜色的。
在这种情况下，如果我们希望使用 CCD 作为相机感光芯片，并输出红、绿、蓝三色分量，就可以采用一个分光棱镜和三个 CCD，如图所示。
棱镜将光线中的红、绿、蓝三个基本色分开，使其分别投射在一个 CCD 上。
这样一来，每个CCD 就只对一种基本色分量感光。
这种解决方案在实际应用中的效果非常好，但它的最大缺点就在于，采用3个 CCD + 棱镜的搭配必然导致价格昂贵。
因此科研人员在很多年前就开始研发只使用一个 CCD 芯片也能输出各种彩色分量的相机。
3. 单 CCD 彩色相机(1) 成像原理如果在 CCD 表面覆盖一个只含红绿蓝三色的马赛克滤镜，再加上对其输出信号的处理算法，就可以实现一个 CCD 输出彩色图像数字信号。
由于这个设计理念最初由拜尔（Bayer）提出，所以这种滤镜也被称作拜尔滤镜。
彩色相机原理
彩色相机原理
彩色相机是一种能够捕捉并记录真实世界中彩色信息的设备。
它的原理基于人眼对颜色的感知和颜色的物理属性。
彩色相机使用三种不同的传感器来感知红、绿、蓝三原色的光线。
这三种传感器分别对应着彩色相机中的彩色滤光片，也称为光学分色器，它们的作用是在传感器面前过滤出特定波长的光线。
当光线进入相机镜头时，光线会在镜头中聚焦并投射到传感器上。
彩色滤光片会选择性地使其中的一种颜色波长的光线通过，而阻挡其他颜色波长的光线。
因此，每个传感器只会接受到特定颜色的光线。
通过这种方法，彩色相机能够获得红色、绿色和蓝色三个通道的图像数据。
这些颜色通道的数据可以通过相机内部的处理器进行合成，生成一幅完整的彩色图像。
当相机捕捉到彩色图像时，它实际上是在将红、绿、蓝三个通道的图像叠加在一起显示。
由于人眼对每个通道的感知不同，因此当这三个通道的图像合成在一起时，我们能够看到真实世界中的彩色。
总之，彩色相机利用光学分色器和传感器来感知真实世界中不同颜色的光线，并将其转化为数字图像数据。
通过对这些数据的处理和合成，我们最终可以获得一张彩色图像。
彩色摄像机的工作原理
彩色摄像机的工作原理彩色摄像机是一种常见的影像设备，它的工作原理是通过捕捉和记录可见光的不同颜色来产生彩色影像。
下面将介绍彩色摄像机的工作原理。
彩色摄像机的关键组件是影像传感器，通常采用的是倒置的CCD（电荷耦合器件）或CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器。
当光线进入摄像机镜头时，它会经过透镜系统，并在图像传感器上投射出一个电荷图案。
当光线照射到CCD或CMOS传感器上时，传感器会将光能转换为电荷并储存在每个像素上。
每个像素都对应着图像的一个细小区域，并具有红、绿、蓝三种颜色滤色片。
这些滤色片被称为彩色滤色阵列（CFAs），它们的排列按照特定的模式，通常为Bayer模式。
Bayer模式中，每个像素的颜色信息都是通过邻近像素的颜色估计得到的。
具体地说，对于每个像素而言，如果它位于红色滤色片上，则它的颜色信息主要由周围绿色和蓝色像素的电荷信息决定。
同样地，如果一个像素位于绿色滤色片上，那么它的颜色信息将受到周围红色和蓝色像素的影响。
类似地，蓝色滤色片上的像素的颜色信息也是通过周围红色和绿色像素的电荷信息来估计的。
一旦所有像素的电荷信息被收集完成，它们就会通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
这样得到的数字图像数据将经过数字信号处理器（DSP）进行信号增强、去噪和颜色校正等处理。
最终，经过处理的彩色图像可以通过视频输出接口传输到显示器或存储到存储介质上。
总的来说，彩色摄像机的工作原理是将光能转化为电荷，并通过感光元件和滤色阵列来捕捉不同颜色的信息。
通过数字图像处理，该设备可以生成高质量的彩色图像，用于各种摄影、监控和视频录制应用。
彩色摄像机是一种利用影像传感器捕捉可见光不同颜色的设备，工作原理复杂而精密。
下面将深入探讨彩色摄像机的工作原理、原理背后的技术和相关应用。
彩色摄像机的基本原理已在前文中介绍过：通过利用滤色阵列、感光元件和数字信号处理器等元件，将光能转化为电荷，并最终生成彩色图像。
摄像头面色彩调整
摄像头面色彩调整摄像头的面色彩调整是指通过对摄像头进行设置和调整，使其可以准确还原被拍摄对象的颜色，并呈现出更加真实、自然的色彩效果。
面色彩调整是摄像头功能中极为重要的一部分，它对于视频拍摄、视频通话、监控系统等应用都起着至关重要的作用。
一、面色彩调整的意义和影响面色彩调整是摄像头技术中不可或缺的环节，它直接关系到所拍摄图像的色彩还原性和真实性。
摄像头的面色彩调整可以提高图像的鲜艳度、层次感和质感，使拍摄出的图像更加逼真、清晰。
而当摄像头的面色彩调整不准确时，可能导致图像偏色、色彩失真、细节丢失等问题，降低了图像的质量和观赏性，影响了观众的观感和观看体验。
二、面色彩调整的原理和方法1. 原理：面色彩调整是通过对摄像头的色彩校正来实现的。
摄像头的色彩校正是利用色彩空间转换的原理，将摄像头所感知到的原始色彩转换为我们人眼所能感知到的色彩。
这需要根据不同的光源条件，调整摄像头的曝光度、白平衡、饱和度等参数，使得图像中的颜色保持真实和准确。
2. 方法：（1）曝光度调整：曝光度是指在摄像头拍摄画面中光线的亮度程度。
通过增加或减少摄像头的曝光时间，可以调整画面的明暗程度。
合理的曝光度设置可以提高画面的细节还原度，使得图像色彩更加准确。
（2）白平衡调整：白平衡是指摄像头调整图像中白色区域的色温，使其呈现出真实的白色。
在不同光线条件下，白平衡的设置可能会不同。
通过选取合适的白平衡模式，可以使得图像中的色彩更加准确和真实。
（3）饱和度调整：饱和度是指图像中颜色的纯度和鲜艳度。
通过调整摄像头的饱和度参数，可以使图像中的颜色更加饱满、鲜艳，增加画面的层次感和观赏性。
三、面色彩调整的注意事项1. 光源环境：不同的光源环境对摄像头的面色彩调整会产生影响。
在不同的光源下，需要调整合适的白平衡参数，确保图像中的色彩还原准确。
2. 色彩标定：对于一些对色彩要求比较高的应用场景，可以进行专业的色彩标定，通过专业仪器和软件进行色彩校正，使得摄像头的色彩表现更加精准。
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Camera 图像处理原理分析色彩篇1前言做为拍照手机的核心模块之一，camera sensor效果的调整，涉及到众多的参数，如果对基本的光学原理及sensor软/硬件对图像处理的原理能有深入的理解和把握的话，对我们的工作将会起到事半功倍的效果。
否则，缺乏了理论的指导，只能是凭感觉和经验去碰，往往无法准确的把握问题的关键，不能掌握se nsor调试的核心技术，无法根本的解决问题。
所以，这里笔者结合自己出于对摄影的爱好所学习的一些图像处理相关的原理，试图通过分析一些与Sen sor图像处理相关的因素，和大家分享一下自己的一些理解，共同探讨，共同学习进步。
2色彩感应及校正2.1原理人眼对色彩的识别，是基于人眼对光线存在三种不同的感应单元，不同的感应单元对不同波段的光有不同的响应曲线的原理，通过大脑的合成得到色彩的感知。
一般来说，我们可以通俗的用RGB三基色的概念来理解颜色的分解和合成。
理论上，如果人眼和sensor对光谱的色光的响应，在光谱上的体现如下的话，基本上对三色光的响应，相互之间不会发生影响，没有所谓的交叉效应。
但是，实际情况并没有如此理想，下图表示了人眼的三色感应系统对光谱的响应情况。
可见RGB的响应并不是完全独立的。
下图则表示了某Kodak相机光谱的响应。
可见其与人眼的响应曲线有较大的区别。
2.2对sensor的色彩感应的校正既然我们已经看到sensor对光谱的响应，在RGB各分量上与人眼对光谱的响应通常是有偏差的，当然就需要对其进行校正。
不光是在交叉效应上，同样对色彩各分量的响应强度也需要校正。
通常的做法是通过一个色彩校正矩阵对颜色进行一次校正。
1该色彩校正的运算通常是由sensor模块集成或后端的ISP完成，软件通过修改相关寄存器得到正确的校正结果。
值得注意的一点是，由于RGB -> YUV的转换也是通过一个3*3的变换矩阵来实现的，所以有时候这两个矩阵在ISP处理的过程中会合并在一起，通过一次矩阵运算操作完成色彩的校正和颜色空间的转换。
3颜色空间3.1分类实际上颜色的描述是非常复杂的，比如RGB三基色加光系统就不能涵盖所有可能的颜色，出于各种色彩表达，以及色彩变换和软硬件应用的需求，存在各种各样的颜色模型及色彩空间的表达方式。
这些颜色模型，根据不同的划分标准，可以按不同的原则划分为不同的类别。
匹配任意可见光所需的三原色光比例曲线对于sensor来说，我们经常接触到的色彩空间的概念，主要是RGB , YUV这两种（实际上，这两种体系包含了许多种不同的颜色表达方式和模型，如sRGB, Adobe RGB, YUV422, YUV420 …）, RGB 如前所述就是按三基色加光系统的原理来描述颜色，而YUV则是按照亮度，色差的原理来描述颜色。
3.1.1RGB <-> YUV的转换不比其它颜色空间的转换有一个标准的转换公式，因为YUV在很大程度上是与硬件相关的，所以RGB与YUV的转换公式通常会多个版本，略有不同。
常见的公式如下：Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.493(B－Y) = －0.15R－0.29G+0.44BV=0.877(R－Y) = 0.62R－0.52G－0.10B但是这样获得的YUV值存在着负值以及取值范围上下限之差不为255等等问题，不利于计算机处理，所以根据不同的理解和需求，通常在软件处理中会用到各种不同的变形的公式，这里就不列举了。
体现在Sensor上，我们也会发现有些Sensor可以设置YUV的输出取值范围。
原因就在于此。
从公式中，我们关键要理解的一点是，UV 信号实际上就是蓝色差信号和红色差信号，进而言之，实际上一定程度上间接的代表了蓝色和红色的强度，理解这一点对于我们理解各种颜色变换处理的过程会有很大的帮助。
1.1 白平衡1.1.1 色温色温的定义：将黑体从绝对零度开始加温，温度每升高一度称为1开氏度(用字母K来表示)，当温度升高到一定程度时候，黑体便辐射出可见光，其光谱成份以及给人的感觉也会着温度的不断升高发生相应的变化。
于是，就把黑体辐射一定色光的温度定为发射相同色光光源的色温。
常见光源色温：光源色温（K）钨丝灯（白炽灯）2500-3200k碳棒灯 4000-5500k荧光灯（日光灯，节能灯）4500-6500k氙灯5600 k炭精灯5500～6500k日光平均5400k有云天气下的日光6500-7000k阴天日光12000-18000k随着色温的升高，光源的颜色由暖色向冷色过渡，光源中的能量分布也由红光端向蓝光端偏移。
值得注意的是，实际光源的光谱分布各不相同，而色温只是代表了能量的偏重程度，并不反映具体的光谱分布，所以即使相同色温的光源，也可能引起不同的色彩反应。
人眼及大脑对色温有一定的生理和心理的自适应性，所以看到的颜色受色温偏移的影响较小，而camera的sersor没有这种能力，所以拍出来的照片不经过白平衡处理的话，和人眼看到的颜色会有较大的偏差（虽然人眼看到的和白光下真实的色彩也有偏差）。
太阳光色温随天气和时间变化的原因，与不同频率光的折射率有关：波长长的光线，折射率小，透射能力强，波长短的光线，折射率大，容易被散射，折射率低，这也就是为什么交通灯用红色，防雾灯通常是黄色，天空为什么是蓝色的等等现象的原因。
知道了这一点，太阳光色温变化的规律和原因也就可以理解和分析了，留给大家自己思考。
1.1.1 色温变化时的色彩校正所以从理论上可以看出，随着色温的升高，要对色温进行较正，否则，物体在这样的光线条件下所表现出来的颜色就会偏离其正常的颜色，因此需要降低sensor对红色的增益，增加s ersor对蓝光的增益。
同时在调整参数时一定程度上要考虑到整体亮度的要保持大致的不变，即以YUV来衡量时，Y值要基本保持不变，理论上认为可以参考RGB->YUV变换公式中，RGB三分量对Y值的贡献，从而确定RGAIN和BGAIN的变化的比例关系。
但实际情况比这还要复杂一些，要考虑到不同sensor对R,B的感光的交叉影响和非线性，所以最佳值可能和理论值会有一些偏差。
1.1.2 自动白平衡原理1.1.2.1 原理自动白平衡是基于假设场景的色彩的平均值落在一个特定的范围内，如果测量得到结果偏离该范围，则调整对应参数，校正直到其均值落入指定范围。
该处理过程可能基于YUV空间，也可能基于RGB空间来进行。
对于Sensor来说，通常的处理方式是通过校正R/B增益，使得UV值落在一个指定的范围内。
从而实现自动白平衡。
1.1.2.2 特殊情况的处理在自动白平衡中，容易遇到的问题是，如果拍摄的场景，排除光线色温的影响，其本身颜色就是偏离平均颜色值的，比如大面积的偏向某种颜色的图案如：草地，红旗，蓝天等等，这时候，强制白平衡将其平均颜色调整到灰色附近，图像颜色就会严重失真。
因此，通常的做法是：在处理自动白平衡时，除了做为目标结果的预期颜色范围外，另外再设置一对源图像的颜色范围阙值，如果未经处理的图像其颜色均值超出了该阙值的话，根本就不对其做自动白平衡处理。
由此保证了上述特殊情况的正确处理。
可见，这两对阙值的确定对于自动白平衡的效果起着关键性的作用。
1.1.3 某平台的例子英文代码中文界面色温色温RGAIN, GGAIN, BGAINcloud 阴天7500k 0x1D4C, 0x00CD, 0x0085, 0x0080daylight 日光6500k 0x1964, 0x00A3, 0x0080, 0x0088INCANDESCENCE 白热光5000k 0x1388, 0x00A5, 0x0080, 0x0088 FLUORESCENT 日光灯4400k 0x1130, 0x0098, 0x0080, 0x00A8TUNGSTEN 钨丝灯2800k 0x0AF0, 0x0080, 0x0081, 0x00A4可以看到随着色温的升高，其变化规律基本符合上节中的理论分析。
不过这里多数参数与理论值都有一些偏差，其中日光灯的色温参数设置与理论值有较大的偏差，实际效果也证明该日光灯的参数设置使得在家用日光灯环境下拍摄得到的照片颜色偏蓝。
修改其参数后实拍效果明显改善。
（再查一些资料可以看到通常会有两种荧光灯色温4000 和5000K，目前我所接触到的应该是5000K居多）1.1.4 调试和验证具体参数的调整，应该在灯箱环境下，使用各种已知色温的标准光源对标准色卡拍摄，在P c机上由取色工具测量得到其与标准色板的RGB分量上的色彩偏差，相应的调整各分量增益的比例关系。
为了更精确的得到结果，曝光量增益的设置在此之前应该相对准确的校正过。
颜色相关特效处理1.1grayscale （灰阶）灰阶图的效果就是将彩色图片转换为黑白图片。
1.2理论理论上，在YUV空间，将UV分量丢弃，只保留Y分量，这样就可以得到黑白图像，这也是彩色电式机信号能兼容黑白电视机的原理。
如下图理论上Y值一样的颜色（右边是用acdsee转成灰度图的效果），在grayscale模式下看应该是一样的颜色。
算法上的操作，理论上应该把UV值改成灰色对应数值就可以了。
不过根据软件算法和硬件结构的不同，具体代码也会有不同。
1.3以某平台为例核心的两行代码如下：SET_HUE_U_GAIN(0);SET_HUE_V_GAIN(0);这里设置UV GAIN为0，如果UV offset设置为128的话，最终得到的UV就是128，这就和理论是相符合的。
1.4sepia / sepiagreen / sepiablue所谓的复古（绿，蓝）就是在灰阶的基础上，对UV值额外再做了一个offset，将灰度图转换成某种颜色的梯度图。
理论上为了获得蓝色效果，应该增加蓝色差信号，减小红色差信号。
即增大U，减小V。
以sepiablue效果为例，这里的字节的MSB表示符号位：所以88为88，158为-30。
SET_HUE_U_GAIN(0);SET_HUE_V_GAIN(0);SET_HUE_U_OFFSET(88);SET_HUE_V_OFFSET(158);1.5negative所谓负片效果，就是将图像的颜色反转，看起来就像是在看胶片底片时的效果。
这从理论上也很容易理解和处理，就是在RGB空间，取其补色，具体的操作就是用255分别减去RGB得到新的RGB值。
通常会在ISP中实现该功能。
2小结理解了原理，要做出其它颜色变换方面的效果就很容易了。
基本上，在颜色校正和处理方面，需要考虑的相关参数大致包括：自动WB上下限，自动白平衡时的目标范围，RGB gain, UV gain, UV offset, color correction.有些还会有saturation 和hue相关的设置。