132、白平衡算法实战：灰度世界、完美反射与色温估计的融合策略去年在调试一款车载环视模组时，遇到一个让人抓狂的问题——白天阳光充足时画面色彩正常，一到傍晚路灯下，整个画面偏紫得离谱。客户反馈说“这摄像头是不是色盲”，我盯着示波器上的RAW数据看了三天，最后发现是白平衡算法在低色温场景下崩了。今天就把那次踩坑后总结的融合策略掰开揉碎讲清楚。灰度世界假设：理想很丰满，现实很骨感灰度世界假设认为，一张正常曝光的图像，所有像素的R、G、B平均值应该相等。这个假设在自然场景下勉强能用，但遇到大面积单色物体就翻车。比如你拍一片蓝天，灰度世界会认为蓝色通道过强，疯狂压低蓝增益，结果天空变成灰白色。实际代码实现时，我习惯先做一步“防呆处理”——统计直方图，剔除最亮和最暗的5%像素。别问我为什么，当年在安防项目里，监控画面里突然出现一辆红色消防车，灰度世界直接让整个画面变绿，保安差点以为摄像头坏了。// 灰度世界计算，注意：这里踩过坑，必须排除过曝和欠曝区域voidgray_world_awb(uint16_t*raw_r 132、白平衡算法实战：灰度世界、完美反射与色温估计的融合策略
132、白平衡算法实战：灰度世界、完美反射与色温估计的融合策略去年在调试一款车载环视模组时，遇到一个让人抓狂的问题——白天阳光充足时画面色彩正常，一到傍晚路灯下，整个画面偏紫得离谱。客户反馈说“这摄像头是不是色盲”，我盯着示波器上的RAW数据看了三天，最后发现是白平衡算法在低色温场景下崩了。今天就把那次踩坑后总结的融合策略掰开揉碎讲清楚。灰度世界假设：理想很丰满，现实很骨感灰度世界假设认为，一张正常曝光的图像，所有像素的R、G、B平均值应该相等。这个假设在自然场景下勉强能用，但遇到大面积单色物体就翻车。比如你拍一片蓝天，灰度世界会认为蓝色通道过强，疯狂压低蓝增益，结果天空变成灰白色。实际代码实现时，我习惯先做一步“防呆处理”——统计直方图，剔除最亮和最暗的5%像素。别问我为什么，当年在安防项目里，监控画面里突然出现一辆红色消防车，灰度世界直接让整个画面变绿，保安差点以为摄像头坏了。// 灰度世界计算，注意：这里踩过坑，必须排除过曝和欠曝区域voidgray_world_awb(uint16_t*raw_r RELATED READING
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