摄像头图像管理组织基本知识分析色彩篇
主播摄像头使用知识点总结
主播摄像头使用知识点总结随着网络直播的兴起和发展，越来越多的人选择成为主播，通过直播平台展示自己的才艺、生活或者分享知识，所以摄像头成了主播必备的设备之一。
而选择一款合适的摄像头和掌握摄像头的使用技巧是非常重要的。
本文将从摄像头的选购、摄像头的基本参数、摄像头的使用技巧等几个方面进行总结。
一、摄像头的选购选择一款合适的摄像头是非常重要的，它会直接影响到你的直播质量和观众的观感。
在选择摄像头的时候，需要考虑以下几个因素：1. 分辨率：一般来说，分辨率越高的摄像头能够提供更清晰的画面，所以建议选择分辨率比较高的摄像头，比如1080p或者4K的摄像头。
2. 视场角度：视场角度越大，能够拍摄到的画面范围也就越广，对于直播来说，选择一个视场角度比较大的摄像头是比较好的选择。
3. 自动对焦功能：自动对焦功能可以确保画面始终清晰，不会因为物体的运动而导致画面模糊。
4. 光感度：光感度是指摄像头对光线的敏感程度，选择一款光感度比较高的摄像头可以在光线比较暗的环境下也拍摄到清晰的画面。
5. 接口类型：根据自己的设备，选择USB接口或者HDMI接口的摄像头，确保摄像头可以与设备相连接。
6. 品牌和性价比：选择知名品牌的摄像头，它们通常有更好的售后服务和产品质量保障，同时要考虑性价比，选择价格合适的摄像头。
二、摄像头的基本参数在选购摄像头时，需要了解一些摄像头的基本参数，这些参数可以帮助你更好的了解和选择摄像头。
1. 像素：像素越高，图像越清晰，一般来说，720p以上的像素已经可以满足直播的需求。
2. 光圈：光圈越大，摄像头对光线的需求就越小，能够在光线不足的情况下也拍摄到清晰的画面。
3. 白平衡：白平衡功能可以确保图像色彩还原的准确性，不会因为光线的变化而导致画面发黄或发蓝。
4. 对焦方式：摄像头的对焦方式可以是自动对焦或手动对焦，自动对焦可以确保画面始终清晰，手动对焦可以根据需要进行调整。
5. 传感器：传感器的质量直接影响到图像的清晰度和色彩还原能力，一般来说，CMOS传感器的画质比较好。
摄像头模组AA检验标准书
摄像头模组AA检验标准书摄像头模组是指由图像传感器、图像处理芯片、接口电路和光学镜头等组成的一种集成式摄像设备。
摄像头模组广泛应用于智能手机、监控摄像头、电子设备等领域，在保障产品质量和功能有效性方面起着重要作用。
为了确保摄像头模组的质量和性能稳定，需要进行AA级的检验标准。
下面是摄像头模组AA检验标准书。
1.检验目的：本检验标准的目的是为了确保摄像头模组的质量符合产品设计要求，能够稳定可靠地工作。
2.检验范围：本检验标准适用于摄像头模组的各项基本性能和可靠性指标的检验。
3.检验项目：3.1.外观检查：检验摄像头模组外观是否完整、无明显划痕、变形等情况；3.2.光学性能：检验光学镜头的分辨率、畸变、模糊度等性能指标；3.3.图像传感器性能：检验图像传感器的感光度、暗电流、动态范围等指标；3.4.图像质量：检验摄像头模组输出图像的亮度、对比度、色彩准确度等指标；3.5.稳定性：检验摄像头模组在不同环境条件下的工作稳定性和可靠性；3.6.参数准确度：检验摄像头模组各项参数的准确度和稳定度；3.7.兼容性：检验摄像头模组的兼容性和接口的稳定性；3.8.可靠性：检验摄像头模组的抗振动、抗冲击、耐腐蚀等可靠性指标。
4.检验方法：4.1.外观检查：采用人工目视检查，对外观进行评估；4.2.光学性能：使用专用测试仪器对光学性能进行检测和评估；4.3.图像传感器性能：采用图像传感器测试仪器进行感光度、暗电流、动态范围等参数的测量；4.4.图像质量：使用图像处理软件分析图像亮度、对比度、色彩准确度等指标；4.5.稳定性：将摄像头模组置于不同温度、湿度、震动、冲击等环境条件下进行长时间测试；4.6.参数准确度：采用高精度测试仪器测量摄像头模组各项参数，并进行统计分析；4.7.兼容性：将摄像头模组与各类设备进行连接测试，检验其稳定性和兼容性；4.8.可靠性：采用振动测试仪、冲击试验仪和腐蚀试验仪等进行可靠性测试。
5.1.外观检查：无明显缺陷和损坏；5.2.光学性能：符合设计要求，无明显畸变和模糊度；5.3.图像传感器性能：感光度、暗电流、动态范围等指标达到设计要求；5.4.图像质量：亮度、对比度、色彩准确度等指标符合设计要求；5.5.稳定性：在不同环境条件下工作稳定，无明显故障；5.6.参数准确度：各项参数准确度和稳定度符合设计要求；5.7.兼容性：与各类设备连接稳定，无兼容性问题；5.8.可靠性：通过振动、冲击、腐蚀等测试，符合可靠性指标要求。
CCD基本知识
CCD芯片就像人的视网膜，是摄像头的核心。
目前市场上大部分摄像头采用的是日本SONY、SHARP、松下、LG等公司生产的芯片，现在韩国也有能力生产，但质量就要稍逊一筹。
因为芯片生产时产生不同等级，各厂家获得途径不同等原因，造成CCD采集效果也大不相同。
在购买时，可以采取如下方法检测：接通电源，连接视频电缆到监视器，关闭镜头光圈，看图像全黑时是否有亮点，屏幕上雪花大不大，这些是检测CCD芯片最简单直接的方法，而且不需要其它专用仪器。
然后可以打开光圈，看一个静物，如果是彩色摄像头，最好摄取一个色彩鲜艳的物体，查看监视器上的图像是否偏色，扭曲，色彩或灰度是否平滑。
好的CCD可以很好的还原景物的色彩，使物体看起来清晰自然；而残次品的图像就会有偏色现象，即使面对一张白纸，图像也会显示蓝色或红色。
个别CCD由于生产车间的灰尘，CCD 靶面上会有杂质，在一般情况下，杂质不会影响图像，但在弱光或显微摄像时，细小的灰尘也会造成不良的后果，如果用于此类工作，一定要仔细挑选。
第二章摄像机的主要技术参数一、CCD尺寸即摄象机靶面。
目前采用的芯片大多数为1/3”和1/4”。
在购买摄像头时，特别是对摄像角度有比较严格要求的时候，CCD靶面的大小，CCD与镜头的配合情况将直接影响视场角的大小和图像的清晰度。
在相同的光学镜头下，成像尺寸越大，视场角越大。
1英寸——靶面尺寸为宽12.7mm*高9.6mm，对角线16mm。
2 /3英寸——靶面尺寸为宽8.8mm*高6.6mm，对角线11mm。
1/2英寸——靶面尺寸为宽6.4mm*高4.8mm，对角线8mm。
1/3英寸——靶面尺寸为宽4.8mm*高3.6mm，对角线6mm。
1/4英寸——靶面尺寸为宽3.2m m*高2.4mm，对角线4mm。
二、CCD像素是CCD的主要性能指标，它决定了显示图像的清晰程度，分辨率越高，图像细节的表现越好。
CCD是由面阵感光元素组成，每一个元素称为像素，像素越多，图像越清晰。
手机摄像头sensor基础知识
手机摄像头sensor基础知识作为手机新型的拍摄功能，内置的数码相机功能与我们平时所见到的低端的（10万－130万像素）数码相机相同。
与传统相机相比，传统相机使用“胶卷”作为其记录信息的载体，而数码摄像头的“胶卷”就是其成像感光器件，是数码拍摄的心脏。
感光器是摄像头的核心，也是最关键的技术。
摄像头按结构来分，有内置和外接之分，但其基本原理是一样的。
按照其采用的感光器件来分，有CCD和CMOS之分：CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合组件）使用一种高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以轻而易举地把数据传输给计算机，并借助于计算机的处理手段，根据需要和想像来修改图像。
CCD由许多感光单位组成，当CCD表面受到光线照射时，每个感光单位会将电荷反映在组件上，所有的感光单位所产生的信号加在一起，就构成了一幅完整的画面。
它就像传统相机的底片一样的感光系统，是感应光线的电路装置，你可以将它想象成一颗颗微小的感应粒子，铺满在光学镜头后方，当光线与图像从镜头透过、投射到CCD表面时，CCD就会产生电流，将感应到的内容转换成数码资料储存起来。
CCD像素数目越多、单一像素尺寸越大，收集到的图像就会越清晰。
因此，尽管CCD数目并不是决定图像品质的唯一重点，我们仍然可以把它当成相机等级的重要判准之一。
目前扫描机、摄录放一体机、数码照相机多数配备CCD。
CCD经过长达35年的发展，大致的形状和运作方式都已经定型。
CCD 的组成主要是由一个类似马赛克的网格、聚光镜片以及垫于最底下的电子线路矩阵所组成。
目前有能力生产 CCD 的公司分别为：SONY、Philps、Kodak、Matsushita、Fuji和Sharp，大半是日本厂商。
CMOS（Complementary etal-Oxide Semiconductor，附加金属氧化物半导体组件）和CCD一样同为在数码相机中可记录光线变化的半导体。
电脑摄像头设置指南如何调整摄像头参数
电脑摄像头设置指南如何调整摄像头参数电脑摄像头设置指南：如何调整摄像头参数摄像头在现代科技中扮演着重要的角色，它们广泛应用于视频通话、在线会议、网络直播以及人脸识别等多个领域。
拥有一台良好的摄像头并正确设置参数，将能够提供清晰、流畅的图像质量，提升用户的观看和使用体验。
本文将为您详细介绍如何调整电脑摄像头的参数，以帮助您轻松获得最佳效果。
第一步：摄像头检查在开始调整摄像头参数之前，首先需要检查摄像头是否正常工作。
确保摄像头已正确连接到电脑，并打开相应的软件应用程序（如Skype、Zoom等）。
如果您是首次使用摄像头，可能需要在操作系统中授权或允许相关应用程序访问摄像头。
一旦正常打开并显示图像，您可以继续进行下一步调整。
第二步：调整亮度和对比度亮度和对比度是调整图像质量的关键参数，可以使图像更加明亮、清晰。
大多数摄像头软件提供了简单易用的亮度和对比度调节滑块，您只需通过拖动滑块即可实时预览调整效果。
一般来说，亮度设置到适中的水平，对比度可略微提高，但不要过度增加以免影响图像细节的显示。
第三步：调整饱和度和色彩平衡饱和度和色彩平衡决定了图像的色彩鲜艳度和色调的正确性。
您可以通过调整饱和度滑块来增强或减弱颜色的强度。
此外，色彩平衡选项可以让您进行更精细的调整，包括调整红绿蓝三个通道的比例。
选择合适的饱和度和色彩平衡参数，以使图像色彩更加自然生动。
第四步：消除噪点和增强细节在摄像头图像中可能会存在噪点，这些噪点会使图像不够清晰。
一些摄像头软件提供了降噪和细节增强的功能，可帮助您去除噪点，使图像更加细腻。
您可以使用默认设置或根据实际需要微调参数，以获得最佳效果。
请注意，过度的降噪和细节增强可能会导致图像失真，因此请谨慎使用。
第五步：调整曝光和白平衡曝光和白平衡是调整图像亮度和颜色温度的重要参数。
曝光控制可以使图像更亮或更暗，您可以根据实际环境和主题调整曝光参数。
白平衡用于调整图像的色温，以使图像看起来更加真实自然。
摄象机色温白平衡详述
TQ UT NR G S TB EL NU 钨E 丝¼
蓝
D A Y L I G H T 自 然 光
© 2004, Joanne A. Calitri
EMULSION: DAYLIGHT 色温：自然光
TH UA NL GF S TB EL NU 钨E 丝½
蓝
D A Y L I G H T 自 然 光
色温（K） 5400K 5600K------5800K 2000K------3000K 3500K------4500K 7000K------9000K 6500K------7500K 10000K
4100K
5500K
7000K
Fluorescent
日光灯
Daylight
自然日光
▪ 计算光线颜色成分的方法，是19世纪英国 物理学家洛德.凯尔文所创立的。
三.光源色温
▪ 1.自然光的色温
▪ 自然光是指大自然中固有的光线，主要是指 日光和天空光。
▪ 由于受到地球自转运动，太阳的高度，照度 每时每刻都在变化，此外自然光还受时间， 季节，气候，地理等条件的变化影响。
▪ 光源
色温（K）
▪ 步骤：
▪ 光圈开到自动档。
▪ 取一张白纸放置于特定光源照射下，白纸占 据画面面积的2/3或全部。
▪ 白平衡记录档调至A或B档（WHITE.BAL）。
▪ 向上调起自动白平衡（AUTO.WHITE）直 到画面出现色温数字，OK。
▪ 注意： 转换拍摄环境时（由室内到室外）时，切 记将转换滤色片的同时，要将白平衡记录档 （WHITE.BAL）设定在A档或B档。
也就是说，在某一场内，只将一小段时间产生 的电荷作为图像信号输出，而将其余时间产生 的电荷排放掉，不予考虑，这就等于加快了快 门速度。很显然，通过该手段控制曝光，只能 减低曝光量，而无法增加曝光量。必须提醒大 家注意的是，通过电子快门的方式，电荷量可 以减少，高速运动的物体也可以得到比较真实 的还原，但如果是运动摄像，那固定景物部分 和与该快门速度相差很大的动体都可能产生程 度不同的抖动现象，而且，电子快门速度越高 ，画面质量越差。所以，一般还是不提倡随便 改变快门速度，更不能单纯考虑减少曝光就使 用它来进行操作。
高中vt图像知识点总结
高中vt图像知识点总结一、图像概念及基本特征1. 图像的定义图像是指在二维空间内，由像素点组成的视觉信息的表现形式。
它可以是静态的，也可以是动态的，可以是真实存在的物体的影像，也可以是经过数字化处理生成的虚拟图像。
2. 图像的基本特征(1) 亮度：指图像中每一个像素点的亮度值，决定了图像的明暗程度。
(2) 色彩：图像的色彩由红、绿、蓝三原色组成，通过不同比例的混合可以呈现出丰富的色彩。
(3) 分辨率：指图像中像素点的密度，分辨率越高，图像越清晰；(4) 识别度：指观察者识别图像中的目标的能力；(5) 噪声：指图像中的干扰信号，会影响图像的质量。
二、图像的采集与处理1. 图像采集技术(1) 模拟图像采集：利用光学设备，如摄像机、摄像头等对现实中的场景进行成像。
(2) 数字图像采集：通过CCD或CMOS等光电子器件将现实世界的图像转换成数字信号。
2. 图像处理(1) 图像预处理：包括图像去噪、增强、边缘检测等处理；(2) 图像分割：将图像分成若干个不同区域或对象；(3) 图像识别：通过特征提取、模式匹配等方法对图像中的目标进行识别和分类；(4) 图像压缩：将图像的信息量减少，以减小存储空间和传输带宽。
三、图像的表示与存储1. 图像的表示(1) 二值图像：只包括黑白两种色彩；(2) 灰度图像：每个像素点包含0~255的灰度值；(3) 彩色图像：由红、绿、蓝三个色彩通道组成。
2. 图像的存储格式(1) BMP格式：各个像素点的颜色值直接存储，文件较大；(2) JPEG格式：通过DCT变换和量化将图像进行压缩存储；(3) PNG格式：无损压缩，支持透明度；(4) GIF格式：支持多帧动画，支持透明色。
四、图像的处理与分析方法1. 图像处理方法(1) 空间域处理：直接对像素点进行操作；(2) 频域处理：利用傅立叶变换等方法对图像进行频谱分析和处理；(3) 形态学处理：利用二值图像的形态学操作，如腐蚀、膨胀等。
摄像头检验规范1
摄像头检验规范1摄像头检验规范1一、前言随着科技的不断发展和应用的广泛推广，摄像头已经成为了很多领域中必不可少的设备之一、无论是在安防领域、交通管理、医疗设备，还是在个人生活中，摄像头都扮演着重要的角色。
为了保证摄像头的正常运行和可靠性，摄像头的检验成为了必不可少的环节。
本文主要介绍摄像头检验的规范。
二、摄像头检验的目的和意义1.确保摄像头的画面质量合格。
摄像头作为捕捉和传输图像的设备，其图像质量是其最基本的验收标准之一、通过检验，可以验证摄像头的图像质量是否达到规定的要求。
2.确保摄像头的稳定性和可靠性。
摄像头在长时间工作过程中，需要保持其稳定性和可靠性，以保证正常的图像采集和传输。
通过检验，可以发现摄像头可能存在的问题，及时进行修复或更换，保证摄像头的稳定运行。
3.确保摄像头的功能完善。
不同类型的摄像头具备不同的功能，如夜视功能、防抖功能等。
通过检验，可以验证摄像头的功能是否正常，并确保用户能够正常使用这些功能。
三、检验内容摄像头的检验主要包括以下几个方面：1.画面清晰度检验。
通过观察和分析摄像头的输出图像，评估其清晰度是否满足要求。
可以通过拍摄静态图像、移动图像等方式进行检验。
2.色彩还原检验。
通过对比摄像头录制的图像与实际场景进行对比，评估摄像头的色彩还原效果，判断其是否真实准确。
3.动态模糊检验。
通过移动物体的影像来测试摄像头对动态物体的采集效果。
评估摄像头在运动物体下是否存在模糊和延迟等问题。
4.低光环境检验。
在低光环境下对摄像头进行测试，评估其在弱光条件下的图像采集效果和图像噪声水平。
5.反光检验。
通过照射光源，评估摄像头的反光情况，判断其对光线的适应能力。
6.视角检验。
测量摄像头的视角范围，评估其是否满足用户的使用需求。
7.防尘防水检验。
对摄像头的防尘和防水性能进行检验，确保摄像头能够在特定的环境中正常工作。
四、检验方法摄像头的检验可以通过人工检验和仪器检验相结合的方式进行。
其中，人工检验主要通过观察和主观评估摄像头的性能和质量，仪器检验主要通过使用相应的检测设备和软件进行测量和分析。
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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sensor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Sensor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。 3.1.1 RGB <-> 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+0.11B U=0.493(B－Y) = －0.15R－0.29G+0.44B V=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sersor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, BGAIN cloud 阴天 7500k 0x1D4C, 0x00CD, 0x0085, 0x0080 daylight 日光 6500k 0x1964, 0x00A3, 0x0080, 0x0088 INCANDESCENCE 白热光 5000k 0x1388, 0x00A5, 0x0080, 0x0088 FLUORESCENT 日光灯 4400k 0x1130, 0x0098, 0x0080, 0x00A8 TUNGSTEN 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Pc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 1.1 grayscale （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。 1.4 sepia / 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。