图相处理自学（二）：图像处理基本算法Black level / sensor offset/ Shading/ Color Matrix/ AWB（QP值）

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我是靠谱客的博主真实自行车，最近开发中收集的这篇文章主要介绍图相处理自学（二）：图像处理基本算法Black level / sensor offset/ Shading/ Color Matrix/ AWB（QP值），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1、Black level / sensor offset

（1）sensor 输出数据中包含了OB（optical black）或data pedestal 部分，需要去除，以免影响画面暗部表现。去除的方法是每个像素的R、Gr、Gb、B 都减去一个值。black level 模块在WDR 合成和去噪之前，sensor offset 模块在WDR 合成和去噪之后。
（2）对于某些sensor，不同增益下的OB 可能不一样，需要根据增益修改BLC 相关寄存器，以使OB 保持一致。若无法通过sensor 寄存器调节，可使用Hawkview Tool 中动态修改black level 和sensor offset 的功能。由于black level/sensor offset 与sensor 增益强相关，建议black level/sensor offset 的值与Gain 连动。
（3）若暗部偏绿，可以增大绿色分量的绝对值或者减小红蓝分量的绝对值或者减小所有分量的绝对值。若暗部偏紫，可以减小绿色分量的绝对值或者增大红蓝分量的绝对值或者增大所有分量的绝对值。

2、Shading

光通过镜头后，光强分布近似与光线角度的余弦的4次方成正比，画面中央比四周要亮（Lens shading）。其次，IR filter 对不同入射角度的光，截止频率不一样，画面中央与四周在色彩上也会不一致（Color shading）。ISP 的LSC 模块是根据像素在图像中所处的位置，给予相应的增益。在本项调试完成后，画面中央与四周在亮度和色彩上的差异应该减小到合乎期望值。

3、Color Matrix

sensor 对RGB 的响应与人眼对RGB 的响应并不一致，通过本项调试，可将sensor对RGB 的响应调到与人眼接近，实现准确的色彩还原。在实际操作中，是将sensor 输出的色彩空间通过一个色彩矩阵转化到sRGB 色彩空间。

4、AWB

人眼具有独特的适应性，在一定的色温范围内，人眼无法察觉白色物体偏色，而摄像头对白色的响应却随着环境色温变化而变化。这就需要有AWB（自动白平衡），使得摄像头拍摄的图像更接近人眼的视觉习惯。在实际操作中，是在不同色温下给予sensor 输出值不同的Rgain 与Bgain。而为了准确判断出当前的色温，需要事先标定出不同色温下的RGB响应特性。