Apa itu kalibrasi Baki Putih? Apa faktor-faktor yang mempengaruhi?

Samada di dalam atau luar ruangan, pada matahari terbit atau terbenam, keadaan pencahayaan yang berbeza memberi kesan yang berbeza kepada ketepatan warna imej. Penyeimbang Putih Automatik (AWB), satu fungsi utama dalam Pengendali Isyarat Imej (ISP), mempunyai tugas utama untuk mengembalikan warna sebenar sebuah adegan di bawah keadaan pencahayaan yang berubah-ubah. Menetapkan AWB dengan betul adalah penting untuk kualiti keluaran modul kamera terbenam, yang mempengaruhi pelbagai aspek seperti resolusi sensor, saiz piksel, keadaan pencahayaan dan pilihan lensa. Berbeza dengan mata manusia, yang secara automatik menyesuaikan kepada suhu warna yang berbeza untuk menyeimbangkan pelbagai warna, lensa kamera perlu mensimulasikan proses ini melalui 'penyeimbang putih' untuk memastikan imej keluaran adalah sealami mungkin.

 
Dalam aplikasi penglihatan terbenam, keupayaan pemulangan warna bagi kanta tidak sentiasa sama dan penyesuaian automatik keseimbangan putih yang tepat diperlukan. Dalam artikel ini, kita akan menyelami konsep utama penyesuaian automatik keseimbangan putih, menganalisis hubungan antara kanta dan keseimbangan putih automatik, serta menerangkan kesan suhu warna terhadap keluaran imej.

 
Apa itu Penyesuaian Keseimbangan Putih Automatik?

Keseimbangan Putih Automatik (AWB) adalah ciri yang mesti ada dalam kamera digital. Tugas utamanya adalah untuk secara automatik menyesuaikan keseimbangan warna sebuah imej di bawah pelbagai keadaan penerangan untuk memastikan bahawa warna putih dan warna neutral lain mempertahankan warna sebenar mereka dalam imej dengan menggantikan perbezaan dalam suhu warna sumber cahaya. AWB membolehkan kamera menangkap warna yang lebih hampir kepada apa yang dilihat oleh mata manusia, dan mempertahankan warna alami dan konsisten, malah di bawah sumber cahaya bercampur atau keadaan penerangan ekstrem.

 
Bagaimana fungsi AWB berfungsi?

Fungsi AWB beroperasi berdasarkan pengenalan dan penyesuaian kawasan warna putih atau neutral dalam sebuah imej. Apabila modul Kamera mengesan kawasan-kawasan ini, ia menyesuaikan keamatan saluran RGB (merah, hijau, dan biru) untuk memastikan bahawa kawasan-kawasan ini menunjukkan warna neutral dalam imej. Proses ini melibatkan algoritma kompleks yang menganalisis data imej dan mengira secara automatik parameter penyesuaian warna yang diingini. Dalam beberapa sistem kamera canggih, algoritma AWB mampu mengenali dan beradaptasi dengan sumber cahaya berganda, termasuk cahaya hari, lampu fluoren, lampu filament, dll., untuk mencapai pengeluaran warna yang lebih tepat.

Apakah faktor lain yang relevan yang mempengaruhi pelaksanaan AWB?

Untuk melaksanakan AWB, kamera perlu memahami bagaimana warna berubah pada suhu warna yang berbeza. Konsep suhu warna berasal dari warna cahaya yang dipancarkan oleh pemancar badan hitam pada suhu yang berbeza, biasanya diukur dalam Kelvin, dengan nilai suhu warna yang berbeza sepadan dengan sumber cahaya dan atmosfera warna yang berbeza. Sebagai contoh, suhu warna cahaya siang adalah kira-kira 5500 K, manakala suhu warna lampu bohlam adalah kira-kira 2800 K. Tujuan AWB adalah untuk membuat objek putih yang tertangkap oleh kamera muncul sebagai putih sebenar dalam imej pada suhu warna yang berbeza ini.

 
Selain itu, pelaksanaan AWB bergantung kepada algoritma pemproses isyarat imej dan dipengaruhi oleh ciri-ciri lensa. Oleh itu, untuk mencapai keputusan AWB terbaik, ia juga sangat penting untuk mempunyai penyesuaian sinergi di antara lensa dan pengesan kamera. Ini termasuk gabungan faktor seperti bahan lensa, penapis, Sudut Sinaran Utama (CRA), dan kelupaan anti-pantulan lensa.

 
Bagaimana lensa mempengaruhi AWB?

Lensa bukan sahaja merupakan komponen optik untuk pencitraan, tetapi juga faktor utama dalam ketepatan warna. Bahan, reka bentuk dan kelupaan lensa akan memberi impak kepada cahaya yang melaluiinya, yang pada gilirannya mempengaruhi warna cahaya yang diterima oleh pengesan kamera, dan akhirnya mempengaruhi kesan pembetulan algoritma AWB.

• Bahan lensa: bahan kanta boleh plastik atau kaca, bahan yang berbeza mempunyai sifat pembiasan dan penyebaran cahaya yang berbeza, yang akan mengubah taburan panjang gelombang cahaya, dengan itu mempengaruhi pembaikan warna. Sebagai contoh, kanta plastik mungkin lebih cenderung menyebabkan penyimpangan kromatik berbanding kanta kaca, yang memerlukan algoritma AWB untuk memperbetulkan.
• Penapis Spektrum Warna: Penapis yang digunakan dalam kanta menentukan mana panjang gelombang cahaya yang boleh melalui kanta ke sensor. kualiti penapis ini secara langsung mempengaruhi keseimbangan warna, terutamanya dalam penyesuaian keseimbangan putih automatik.
• Sudut Sinaran Utama (CRA): CRA menggambarkan sudut di mana kanta menerima cahaya, bagi kanta sudut lebar, CRA adalah sangat penting, kerana ia mempengaruhi taburan cahaya pada tepi imej dan seragam warna. Algoritma AWB perlu mempertimbangkan CRA untuk memastikan pembaikan warna adalah konsisten di seluruh julat imej.
• Pelapisan Anti-Pantulan: Penapis anti-pantulan pada kanta digunakan untuk mengurangkan pantulan dalaman kanta, meningkatkan transmisi cahaya, dan mengurangkan kilatan dan hantu. Kualiti penapis ini secara langsung mempengaruhi jumlah dan kualiti cahaya yang diterima oleh sensor, dan dengan itu prestasi PBM (Pembaikan Putih Automatik).

Untuk mencapai keputusan PBM optimum, kanta perlu dikalibrasikan dengan tepat dengan sensor kamera dan ISP.

 
Bagaimana melaksanakan kalibrasi pembaikan putih dalam sistem penglihatan terbenam?

Kalibrasi Pembaikan Putih Automatik (PBA) melibatkan penyesuaian halus Pengendali Isyarat Imej (ISP) kamera dan kanta yang bekerja dengannya untuk memperkancipkan variasi suhu warna dari sumber cahaya yang berbeza dan kesan ciri-ciri kanta pada warna. Berikut adalah langkah-langkah terperinci proses kalibrasi PBA.

1. Pemilihan Suhu Warna dan Penangkapan Imej: Langkah pertama adalah menangkap imej ujian pada siri suhu warna yang telah ditetapkan, yang biasanya termasuk cahaya hari, fluoren, dan incandescen, dll. Langkah ini mensimulasikan suhu warna yang mungkin ditemui oleh kamera. Langkah ini juga mensimulasikan pelbagai persekitaran penerangan yang mungkin dihadapi oleh kamera dan memberi maklumat asas untuk penyesuaian seterusnya.
2. Penggunaan algoritma keseimbangan putih: seterusnya, algoritma AWB diterapkan kepada imej yang telah ditangkap. Tujuan algoritma ini adalah untuk mengenal pasti kawasan putih atau neutral dalam imej dan menyelaraskan keuntungan saluran RGB supaya kawasan-kawasan ini kelihatan neutral pada suhu warna yang berbeza.
3. Penyampulan Ciri-ciri Lensa: Kerana ciri-ciri bahan lensa, penapis, dan pelapisan anti-pantulan boleh mempengaruhi reproduksi warna, faktor-faktor ini perlu disesuaikan. Ini biasanya melibatkan penyesuaian parameter dalam algoritma AWB untuk membetulkan penyimpangan warna yang disebabkan oleh lensa.
4. Penyesuaian halus dan optimasi: Semasa proses kalibrasi, beberapa iterasi mungkin diperlukan untuk menyesuaikan parameter algoritma AWB. Ini termasuk penyesuaian ambang suhu warna, mengoptimumkan kelajuan respon algoritma, dan memastikan konsistensi warna di bawah keadaan penerangan yang berbeza.
5. Penyahan dan ujian: Akhirnya, keberkesanan kalibrasi AWB diperiksa dengan menguji kamera di bawah keadaan penerangan sebenar. Ini termasuk menangkap imej di bawah sumber cahaya semula jadi dan buatan serta menilai ketepatan warna dan kualiti imej keseluruhan.

Apa aplikasi yang memerlukan kalibrasi keseimbangan putih automatik?

Fotografi dalaman

Dalam fotografi dalaman, jurufoto kerap perlu bekerja dengan sumber cahaya bercampur, seperti cahaya semula jadi yang bercampur dengan cahaya buatan. peranan AWB di sini adalah untuk memastikan bahawa warna kulit orang dan warna sken secara semulajadi diselaraskan. Dengan menyesuaikan algoritma AWB dengan tepat, jurufoto boleh mengurangkan beban kerja penyuntingan pasca dan mendapatkan imej dengan keseimbangan warna yang baik secara langsung.

Kamera Terbalik Kereta

Kamera terbalik kereta beroperasi pada waktu yang berbeza sepanjang hari dan di bawah keadaan penerangan yang berbeza. Penyelarasan AWB meningkatkan kejelasan dan ketepatan warna imej ketika memundurkan pada malam hari atau pada hari mendung. Dengan mengoptimumkan AWB, pemandu boleh mendapatkan pandangan belakang yang jelas di bawah pelbagai keadaan penerangan dan meningkatkan keselamatan.

Sinoseen membantu dalam kejuruteraan penglihatan terbenam untuk penyesuaian lensa dan pemodalan modul kamera

Di Sinoseen, kami boleh membantu jurutera dan teknikus projek visi terbenam memilih lensa yang sesuai dan mencocokkan modul kamera yang betul untuk memenuhi keperluan aplikasi mereka. Selain itu, kami juga menawarkan pelbagai perkhidmatan penyesuaian, termasuk tetapi tidak terhad kepada reka bentuk tempat, reka bentuk papan dan sebagainya. Untuk maklumat lanjut tentang produk dan perkhidmatan Sinoseen, silakan hubungi kami .

S&A

1: Mengapa saya memerlukan kalibrasi AWB untuk lensa saya?

Ciri-ciri sebuah lensa seperti bahan, penapis dan pelapisan anti-pantulan mempengaruhi cahaya yang melalui ia dan oleh itu pembaikan warna. Kalibrasi AWB pada lensa dilakukan untuk mengimbangi penyimpangan warna yang disebabkan oleh faktor-faktor ini dan untuk memastikan ketepatan dan kealamiannya imej.

 
2: Bagaimana suhu warna mempengaruhi kualiti imej?

Suhu warna menentukan warna sumber cahaya, dan suhu warna yang berbeza akan menghasilkan atmosfera warna yang berbeza. Suhu warna mempengaruhi tafsiran dan pengeluaran semula warna oleh kamera. Sebagai contoh, imej di bawah sumber cahaya dengan suhu warna rendah mungkin kelihatan hangat, manakala imej di bawah sumber cahaya dengan suhu warna tinggi mungkin kelihatan sejuk. AWB memperbaiki perbezaan ini dengan menyesuaikan tetapan suhu warna kamera untuk memastikan kejituan warna dalam imej.