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

Imbangan Putih Auto (AWB) merupakan teknologi asas dalam sistem penglihatan moden. Samada di dalam atau di luar rumah, dalam pelbagai keadaan pencahayaan, ketepatan warna yang konsisten sentiasa menjadi cabaran. Memahami dan melakukan kalibrasi AWB dengan betul adalah penting untuk kualiti output sebarang modul kamera terbenam . Artikel ini akan meneroka prinsip operasi AWB, faktor-faktor utama yang mempengaruhi, kaedah-kaedah kalibrasi yang tepat, dan nilai sebenarnya yang diberikannya. Matlamat kami adalah untuk membantu jurutera mencapai reproduksi warna imej yang unggul dan sebenar.

Apakah Imbangan Putih dalam Kamera?

Imbangan Putih Auto (AWB) merupakan ciri penting dalam kamera digital. Fungsi utamanya adalah untuk secara automatik melaraskan imbangan warna imej. Ini memastikan warna putih dan warna neutral yang lain kelihatan sebenar di bawah pelbagai keadaan pencahayaan. AWB mengimbangi perubahan dalam suhu warna sumber cahaya. Ini membolehkan kamera menangkap warna yang lebih menyerupai apa yang dilihat oleh mata manusia. Ia juga membantu mengekalkan warna yang semula jadi dan konsisten, walaupun dengan sumber pencahayaan bercampur atau pencahayaan yang melampau.

Bagaimana fungsi AWB berfungsi?

The prinsip imbangan putih auto memberi fokus kepada pengenalpastian dan penyesuaian kawasan warna putih atau neutral dalam sesebuah imej. Apabila modul Kamera mengesan kawasan ini, sistem akan menetapkan keamatan saluran Merah, Hijau, dan Biru (RGB). Ini memastikan kawasan tersebut kelihatan neutral dalam imej akhir. Proses yang kompleks ini bergantung kepada algoritma tingkat tinggi yang menganalisis data imej. Sistem ini secara automatik akan mengira pembetulan warna yang diperlukan. Malah, beberapa sistem kamera tingkat tinggi boleh mengenal pasti dan menyesuaikan diri dengan pelbagai sumber pencahayaan seperti cahaya siang, lampu neon, atau mentol pijar. Ini seterusnya memberi hasil penyerapan warna yang lebih tepat.

AWB merupakan sebahagian penting daripada kamera Pemproses isyarat imej (ISP) . Tugas utama ISP adalah untuk memulihkan semula warna sebenar sesebuah pemandangan walaupun dalam keadaan pencahayaan yang berubah. Penetapan AWB yang betul adalah sangat penting bagi modul kamera yang dipasang secara kekal kualiti output. Ia menjejaskan perkara seperti resolusi sensor, saiz piksel, keadaan pencahayaan, dan pilihan kanta. Berbeza dengan mata manusia, yang boleh menyesuaikan diri secara automatik terhadap perubahan warna, kanta kamera memerlukan 'imbangan putih' untuk mensimulasikan proses ini. Ini memastikan imej output kelihatan semula jadi dan realistik sepenuhnya.

Apakah Faktor Yang Mempengaruhi Pelaksanaan AWB?

Untuk Fungsi AWB untuk berfungsi dengan baik, kamera mesti memahami dengan tepat bagaimana warna berubah dengan pelbagai suhu warna. Konsep suhu Warna berasal daripada warna cahaya yang dipancarkan oleh radiator jasad hitam teori pada pelbagai suhu. Ia biasanya diukur dalam Kelvin. Nilai Kelvin yang berbeza sepadan dengan sumber cahaya yang berbeza dan suasana warna berkaitannya. Sebagai contoh, cahaya siang semula jadi adalah lebih kurang 5500 K, manakala cahaya hangat lampu filamen adalah sekitar 2800 K. Tujuan utama aWB ialah memastikan objek putih, apabila dirakam oleh kamera, kelihatan benar-benar putih dalam imej di sepanjang pelbagai suhu warna ini.

Selain daripada suhu warna, Pelaksanaan AWB juga bergantung kepada algoritma ISP. Ia juga sangat dipengaruhi oleh ciri-ciri khusus kanta tersebut. Jadi, untuk mendapatkan keputusan AWB yang terbaik, ia memang memerlukan penentukur sefungsian antara kanta dan sensor kamera . Kerjasama penting ini melibatkan faktor-faktor seperti bahan kanta, penapis binaan dalamnya, Sudut Sinar Utama (CRA), dan salutan anti-pantulan kanta.

Bagaimana lensa mempengaruhi AWB?

Kanta bukan sekadar komponen optik untuk pengimejan. Ia merupakan faktor utama untuk mendapatkan warna yang tepat. Bahan, reka bentuk, dan salutan kanta kesemuanya memberi kesan kepada cahaya yang menembusinya. Ini pada gilirannya secara langsung mempengaruhi warna cahaya yang diterima oleh sensor kamera. Akhir sekali, ia mempengaruhi sejauh mana Algoritma AWB boleh membetulkan warna.

Bahan kanta

Bahan kanta boleh terdiri daripada plastik atau kaca. Bahan-bahan yang berbeza membiaskan dan menyebarkan cahaya secara berbeza. Sifat-sifat ini boleh mengubah taburan panjang gelombang cahaya, yang seterusnya mempengaruhi keseluruhan penghasilan warna. Sebagai contoh, kanta plastik mungkin menyebabkan lebih banyak penyimpangan warna (aberasi kromatik) berbanding kanta kaca. Ini bermakna algoritma AWB perlu memberi kompensasi secara khusus untuknya.

Penapis Spektrum Warna

Penapis yang dibina dalam kanta mengawal dengan tepat panjang gelombang cahaya yang sampai ke sensor. Kualiti dan jenis penapis ini secara langsung mempengaruhi keseimbangan warna, terutamanya semasa penyesuaian keseimbangan putih automatik proses.

Sudut sinar utama (cra)

CRA menghuraikan sudut di mana sinar cahaya memasuki kanta dan mengenai sensor. Bagi kanta sudut lebar, CRA adalah terutamanya penting. Ini kerana ia mempengaruhi taburan cahaya dan keseragaman warna, terutamanya di tepi imej. Algoritma AWB perlu mengambil kira CRA untuk memastikan pembetulan warna adalah konsisten di seluruh gambar.

Salutan Anti-Pantulan

Salutan antipantulan khas pada kanta bertujuan untuk meminimumkan pantulan dalaman. Salutan ini meningkatkan jumlah cahaya yang dapat menembusi, meningkatkan kontras, serta mengurangkan silau dan bayang-bayang yang tidak diingini. Kualiti salutan ini secara langsung mempengaruhi jumlah dan kualiti cahaya yang sampai ke sensor. Ini, pada gilirannya, menjejaskan Prestasi AWB . Untuk keputusan AWB terbaik, kanta perlu dikalibrasi dengan tepat bersama sensor kamera dan ISP.

Bagaimana untuk Melakukan Kalibrasi Auto White Balance dalam Sistem Penglihatan Terbenam?

Kalibrasi auto white balance melibatkan proses penalaan yang teliti terhadap Image Signal Processor (ISP) kamera dan kanta yang dipadankan dengannya. Tujuannya adalah untuk membetulkan perubahan suhu warna daripada sumber cahaya berbeza serta kesan halus yang dikenakan oleh kanta ke atas warna. Berikut adalah langkah-langkah terperinci yang biasanya terlibat dalam proses kalibrasi AWB.

Pemilihan Suhu Warna dan Penangkapan Imej

Pertama, ambil siri gambar ujian di bawah suhu warna tertentu yang telah ditetapkan. Ini biasanya merangkumi jenis pencahayaan biasa seperti cahaya siang hari, cahaya fluoresen, dan cahaya lampu pijar. Langkah ini mensimulasikan pelbagai persekitaran pencahayaan dunia sebenar yang mungkin dihadapi oleh kamera, memberikan data penting untuk kalibrasi pada masa hadapan.

Gunakan Algoritma Imbangan Putih

Seterusnya, gunakan Algoritma AWB kepada gambar ujian yang telah dirakam. Matlamat algoritma ini adalah untuk mencari kawasan putih atau neutral dalam gambar. Kemudian, ia akan melaraskan gandaan saluran Merah, Hijau, dan Biru (RGB) supaya kawasan ini kelihatan neutral di bawah pelbagai suhu warna.

Pampasan bagi Ciri-ciri Kanta

Memandangkan ciri-ciri kanta seperti bahan, penapis, dan salutan anti-pantulan boleh mempengaruhi warna secara halus, kita perlu membuat pampasan terhadap faktor-faktor ini. Ini biasanya bermaksud melaraskan parameter tertentu dalam algoritma AWB untuk membetulkan sebarang sisihan warna yang disebabkan oleh kanta secara khusus.

Penyelarasan Halus dan Pengoptimuman

Semasa kalibrasi, anda mungkin perlu mengulangi langkah-langkah beberapa kali untuk menetapkan parameter algoritma AWB dengan tepat. Ini biasanya melibatkan penyesuaian ambang suhu warna, meningkatkan kelajuan tindak balas algoritma, serta memastikan warna kekal konsisten di pelbagai keadaan pencahayaan.

Pengesahan dan Ujian

Akhir sekali, kami mengesahkan keberkesanan kalibrasi AWB dengan menguji kamera di bawah keadaan pencahayaan sebenar operasinya. Ini termasuk menangkap imej di dalam cahaya semula jadi dan buatan serta memeriksa ketepatan warna dan kualiti imej secara keseluruhan.

Aplikasi Apakah yang Memerlukan Kalibrasi Auto White Balance?

Kalibrasi auto white balance adalah penting dalam banyak bidang, terutamanya dalam sistem penglihatan terbenam di mana warna yang tepat adalah kritikal.

Fotografi dalaman

Dalam fotografi dalaman, jurufoto profesional sering bekerja dengan sumber cahaya campuran—seperti cahaya semula jadi yang bercampur dengan pencahayaan buatan. Peranan AWB di sini adalah penting untuk memastikan ton warna kulit dan warna dalam sesuatu kelihatan semula jadi dan harmoni. Dengan menentukur algoritma AWB secara tepat, jurufoto boleh mengurangkan keperluan untuk pengeditan lanjut. Mereka akan mendapat imej dengan keseimbangan warna yang sangat baik terus dari kamera.

Kamera Terbalik Kereta

Kamera pandangan belakang kereta beroperasi dalam keadaan pencahayaan yang sentiasa berubah, dari siang yang cerah ke malam yang gelap atau hari yang mendung. Penentukuran AWB meningkatkan kejelasan imej dan ketepatan warna secara ketara semasa kereta dipandu ke belakang, terutamanya dalam situasi cahaya rendah yang mencabar. Pengoptimuman AWB memberi pemandu pandangan belakang yang jelas secara konsisten, meningkatkan keselamatan secara langsung.

Pemeriksaan Industri dan Pengawasan Keselamatan

DI pemeriksaan Industri , penghasilan warna yang tepat adalah sangat penting untuk mengesan kecacatan dengan jitu. Sebagai contoh, perbezaan warna yang kecil sekalipun pada tekstil atau komponen elektronik boleh menunjukkan kecacatan produk. Begitu juga, dalam pengawasan keselamatan , warna yang tepat membantu mengenal pasti sasaran dan menganalisis situasi. Penentukuran AWB memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan imej. Ia mengekalkan data visual berkualiti tinggi walaupun dalam persekitaran cahaya yang sentiasa berubah.

Apakah Imbangan Putih Lalai yang Perlu Digunakan?

Kebanyakannya modul kamera menawarkan pelbagai imbangan putih lalai tetapan, seperti 'Auto', 'Daylight', 'Cloudy', 'Incandescent', dan 'Fluorescent'. Untuk kebanyakan situasi umum dan harian, Imbangan Putih Auto (AWB) biasanya merupakan pilihan terbaik. Ini kerana ia secara cerdik menyesuaikan diri dengan cahaya sekeliling. Walau bagaimanapun, dalam keadaan pencahayaan yang sangat spesifik dan stabil, memilih secara manual tetapan lalai tertentu mungkin memberikan keputusan yang lebih tepat. Sebagai contoh, di dalam bilik yang diterangi hanya oleh mentol incandescent, memilih tetapan 'Incandescent' biasanya lebih tepat berbanding menggunakan mod auto. Untuk aplikasi profesional yang memerlukan warna yang sangat konsisten atau persekitaran ujian tertentu, menetapkan dan mengunci imbangan putih secara manual juga merupakan amalan biasa dan digalakkan.

Kesimpulan

Imbangan Putih Auto (AWB) adalah sebahagian inti dan kompleks daripada sistem penglihatan terbenam . Kejayaannya bergantung bukan sahaja kepada algoritma ISP yang canggih tetapi juga kepada kerjasama pasukan yang rapat dan kalibrasi yang tepat bersama lensa . Jurutera perlu memahami dengan mendalam segala-galanya bermula dari prinsip imbangan putih auto kepada Penentukuran AWB langkah-langkah, dan peranannya yang kritikal dalam pelbagai aplikasi dunia sebenar. Seiring dengan peningkatan teknologi, AWB yang tepat akan terus memacu kemajuan besar dalam modul Kamera penentuan warna. Ini akan membawa kepada pengalaman visual yang lebih realistik dan boleh dipercayai untuk produk dari elektronik pengguna sehingga sistem industri yang kompleks.

Sinoseen mempunyai lebih daripada 14 tahun pengalaman yang kaya di dalam bidang penglihatan tertanam . Kami berdedikasi untuk membantu pelanggan kami mengintegrasikan produk berkualiti tinggi dan berprestasi tinggi yang sesuai, modul kamera . Kami juga pakar dalam menyelesaikan cabaran berkaitan kualiti imej yang sukar, termasuk kalibrasi Kalibrasi auto white balance . Jika anda sedang mencari penyelesaian profesional modul kamera terbenam atau menghadapi cabaran dengan kalibrasi auto white balance , jangan ragu untuk hubungi pasukan pakar Sinoseen hari ini . Kami di sini untuk memberikan nasihat teknikal yang disesuaikan dan sokongan produk bagi meningkatkan prestasi sistem penglihatan anda.