Баланс белого. Технология распознавания температуры цвета в камерах

Очень интересует техническая сторона вопроса. Какие алгоритмы используются в камере для распознавания температуры цвета в сложных сценах, ведь это по сей день остается сложной задачей для камер даже топ класса. Какими методами они пытаются найти в сцене нейтральный серый цвет и выставить правильный ББ?

Где можно почитать? Можно на английском.
В гугле порылся немного но так ничего и не нашел толкового

вариант 1: уменьшаем фотку до 12*8 пикселей, ищем наименее насыщенный цвет.
вариант 1а: уменьшаем фотку до 1*1 пикселей (это как раз принцип работы всех так называемых ББ-насадок на объектив).
вариант 2: просто тупо ищем наименее насыщенный цвет.

Ну вот возьмем мы фото с неправильно выставленным ББ. Наверняка там есть объект с минимальной, даже нулевой насыщенностью (Lab, a=0, b=0), т.е. с нейтрально серым. Например это может быть тогда, когда баланс белого фото выставлен в холодных цветах, а объект желтоватый. Нашли мы (мы = алгоритм камеры), и что дальше? Как температуру правильную определить-то и выставить правильный ББ в таком случае? ))
Не все ж так просто на самом деле, если даже топ-камеры не всегда корректно делают это.

Возьмем хотя бы не топ... Д40
http://www.dpreview.com/reviews/canoneos40d/page21.asp
Incandescent - Auto WB

По вашему алгоритму тут все получилось бы.. Ан нет. Какая-то хреновина желтая выходит. И это при идеальном для камеры варианте, когда на фото есть нейтральный цвет. А бывает так, что этого нейтрального на фото просто нет.

ну вот, как интересная тема, так никаких ответов, а как nikon vs canon так сразу "знатоки" появляются ))

Это потому, что шевелить мозгами труднее, чем языком.

Цитата:

от: Арчи Кун
Это потому, что шевелить мозгами труднее, чем языком.

Ну почему можно и языком. Вот навскидку:

1. Усреднить цвет по всей картинке и по получиышемуся посчитать коэффициенты для RG и B (это автаматический WB)
2. Посчитать все та же самое по областям и потом между областями с приоритетом (типа с приоритетом центра)
3. Тупо взять коэффициенты ничего не считая (это пресеты типа облачно, солнце и т.д.)
4. Посчитать средний цвет по областям и по базе шаблонов выбрать коэфициент (типа матричный WB)

Похоже вариации 4-го варианта в основном и используются.

В любом случае никто ничего не "меряет". Все делается по принципу "мир - серый, давайте угадаем баланс".

не пойму какой смысл 2го пункта. Типа камера предполагает что в центре нейтральный по цвету объект?

Почитать бы где подробнее. Неужели никто ссылочек не подкинет?
Ладно, пойду еще гугл подрючу ))

Цитата:

от: UnclShura
Все делается по принципу "мир - серый, давайте угадаем баланс".

+100

Автору. Скажите, а вам сильно поможет ответ на данный вопрос?

(прикинувшись евреем)
Скажите, а обязательно тут задавать вопросы в стиле "а вам это зачем?"
=)

Познавая суть вещей, грамотнее подходишь к решению определенных задач. Например по цветокоррекции. Да и мне, как любознательному человеку, это просто интересно.

Строго говоря, определить ЦТ кадра невозможно. Любые алгоритмы носят эвристический характер, то бишь высосаны из пальца.

Цитата:

от: Цых
Познавая суть вещей, грамотнее подходишь к решению определенных задач. Например по цветокоррекции. Да и мне, как любознательному человеку, это просто интересно.

Согласен, но только вот уверен, что даже ответ на этот вопрос не позволит "грамотнее" подходить к решению задач, потому как камера будет определять нейтрально-серый - тайна великая есть.

Мне удобнее пипеткой при конвертации из РАВа это делать.

Цитата:

от: Цых
не пойму какой смысл 2го пункта. Типа камера предполагает что в центре нейтральный по цвету объект?

Ну не обязательно же по центру. Например цвет неба более предсказуем, чем цвет в середине кадра. Оно конечно бывает синее, голубое серое наконец, но не зеленое (красное на закате бывает). Из этого можно извлечь дополнительную информацию. Но используется-ли это метод в реальности - понятия не имею.

А куда будете тыкать пипеткой если в кадре только красное на зеленом? ))

Оно конечно бывает синее, голубое серое наконец, но не зеленое
-------------------------------
Только что перевел одну из своих фоток в лаб и ткнул пипеткой в небо. Канал "a" отрицательный, значит зеленый в нем таки присутствует. Но это не суть важно )

Цитата:

от:UnclShura
Ну не обязательно же по центру. Например цвет неба более предсказуем, чем цвет в середине кадра. Оно конечно бывает синее, голубое серое наконец, но не зеленое (красное на закате бывает). Из этого можно извлечь дополнительную информацию. Но используется-ли это метод в реальности - понятия не имею.

Подробнее

вряд ли это поможет, т.к. камера должна догадаться - ясный день/пасмурно/закта и т.д., т.е. фактически надо выставить вручную пресет. И вообще, цвет неба перед объективом и то, чем освещается объект слабо связаны - объект освещается тем, что у Вас над головой и за спиной, т.е. в кадр (и в систему АББ) не попадает.

Цитата:

от: Цых
А куда будете тыкать пипеткой если в кадре только красное на зеленом? ))

Тады остается белый лист и пресет :)

При конвертации в ЖПГ камера подсчитывает количество пикселей в R, G и B каналах и старается их уравнять (с определенными коэффициентами). Поэтому при преобладании какого то одного цвета на снимке камерный баланс промахивается (ИМХО).

абсолютно не в курсе, как оно там на самом деле

поэтому число теоретически - где бы попытался копать я:
1) неправильный баланс возникает при искусственном освещении
2) следовательно, надо вылавливать сцены, с искусственным светом, скорее всего это:
а. относительно слабоосвещенные сцены
б. сцены с преобладанием или красного (лампы накала) или синего (разрядные)
в. все это при обязательном(!) отсутствии чистого белого

видимо при одновременном выполнении условий 2.а, 2.б и 2.в и включается механизм компенсации

но, конечно, надо бы провести исследования на основе этих предположений

Цитата:

от: МБ
вряд ли это поможет, т.к. камера должна догадаться - ясный день/пасмурно/закта и т.д.,

Ну если не помогает, то просто скатываемся к первому варианту (усреднение про всему кадру).

Кстати вот еще модификация первого варианта - отбросить хвосты гистограммы. Чего даст - не знаю :) но вроде видел что-то подобное в исходниках dcraw.

Цитата:

от:Цых
Очень интересует техническая сторона вопроса. Какие алгоритмы используются в камере для распознавания температуры цвета в сложных сценах, ведь это по сей день остается сложной задачей для камер даже топ класса. Какими методами они пытаются найти в сцене нейтральный серый цвет и выставить правильный ББ?

Где можно почитать? Можно на английском.
В гугле порылся немного но так ничего и не нашел толкового

Подробнее

Алгоритмы ББ одни из самых сложных в ЦФК.
Поверьте - знаю не по-наслышке :) (работаю в области алгоритмов)

Базовый принцип один - Gray world assumption.
+ много всяких исключений и особых случаев + еще используются дополнительная информация.

Методика тоже в общем известна - процессор сэмплирует РАВ данных некую информацию (статистику). Статистика обобщается, фильтруется, обрабатыватся, принимаются во внимание дополнительные факторы. После чего вычисляется точка белого.

Самая большая проблема - невозможно отличить спектр источника освещения от спектра отраженного излучения. Поэтому когда в кадре много цветных объектов то все значительно усложняется. Проблема с лампами накаливания: большая ошибка в вычислениях (много ИК в спектре)