訂閱
糾錯
加入自媒體

紫光展銳圖像算法團隊,為提升拍照體驗保駕護航

2020-11-27 16:53
來源: 粵訊

人類進入智能手機時代后,攝影方式也發(fā)生了巨大變化:用來拍照的不再只是鏡頭和傳感器了,背后還加載著一系列的圖像算法,它可以用更快的速度處理圖像,并獲得更好的拍攝效果。

好作品只能依賴專業(yè)攝影師的時代過去了,圖像算法引入到手機拍照應用后,讓人人拍出好照片成為可能。

紫光展銳擁有自主研發(fā)的圖像算法團隊,而且這些算法已普遍應用在展銳的芯片平臺里。目前,展銳的圖像算法團隊已經超過了200人,分布在美國、印度、中國臺灣、上海和北京等多個國家和地區(qū)。

更好的手機拍照效果需要圖像算法的加持,為了讓大家有更好的了解,接下來的系列,我們準備了幾篇科普、視頻和圖說,一起來看看吧~~~

這事得從人類對色彩的感知能力說起…

人類對色彩的感知能力是漫長進化過程中產生的一項重要能力,它使得我們眼中的世界五彩斑斕。顏色是怎么呈現出來的呢?它是光線通過眼睛成像到視網膜上,由視網膜上的視細胞感知光信號的強弱,視覺神經對信號的傳播,再由大腦處理所產生的視覺感受。顏色的產生極其復雜,人類所獲得的色彩感受不但取決于光的物理特性,還受心理等因素影響。

首先,我們先來了解一下顏色的物理特性。肉眼所見到的光線(一般波長范圍是380-780nm,見圖1),是電磁波譜中人眼可以感知到的部分,不同波長的可見光表現為不同的顏色,對色彩的辨別是肉眼受到可見的電磁波輻射能刺激后引發(fā)的視覺神經感覺。

image.png

圖1:可見光波長及其對應的顏色

人眼中對光敏感的細胞分為兩類:視桿細胞和視錐細胞。其中,視桿細胞對弱光線最敏感,光譜響應范圍覆蓋整個可見光區(qū)域,在500nm附近達到相應的峰值,但無法區(qū)分不同的波段的光線,因此無法產生色覺。在非常低的光照水平下,這樣的視覺叫做暗視覺,暗視覺僅視桿細胞在工作。所以在黑暗的夜晚,人們能看到物體,卻分辨不出物體的顏色。

在高光照水平下,主要工作的是視錐細胞,有色覺,這樣的視覺叫明視覺。視錐細胞分為三類:感紅細胞(L) 、感綠細胞(M)和感藍細胞(S)。對同一波長的光線,不同的視錐細胞有不同的響應能力(見圖2),因此視錐細胞具有顏色的辨別能力。

image.png

圖2:三種視錐細胞對光的響應能力

光源發(fā)射某一光譜分布的電磁波,經過物體的反射或者透射進入人眼,再通過視錐細胞對光線的探測,這整個過程涵蓋了顏色的物理屬性。顏色同時受到人們的心理、現實經驗等因素的影響,某個場景的光在視細胞產生的信號并不等于人們對這個場景的感受。例如,一張白紙不管在紅色還是綠色燈光下,人眼看起來都會覺得這是一張白紙,這來源于大腦的經驗處理,這種現象叫做顏色恒常性。

可以說,你看到的景色都是經過大腦處理加工過的,眼見并不一定為實哦~

圖像算法最大的用途是可以修復照片,使拍攝到的照片獲得真實的色彩效果,或者滿足用戶的某些色彩偏好。

【自動白平衡】

在展銳的ISP(Image Signal Processing)系統里,主要有自動白平衡(AWB)和顏色校正(CCM)模塊來處理色彩。

先看自動白平衡,ISP系統需要根據圖像的統計信息,計算出圖像R、B channel的增益,以實現自動白平衡功能,以求在各種復雜場景下均能準確還原物體本來的顏色。因為人類視覺系統具有顏色恒常性的特點,對事物的觀察可以不受光源的影響,但圖像傳感器不具有這個特點,因此在不同光線下拍攝的圖像,會呈現出不同的顏色。比如,在晴朗的天空下拍攝的圖像可能偏藍,而在燭光下拍攝的物體可能偏紅。

自動白平衡功能,就是模擬了人類視覺系統的顏色恒常性特點,來消除光源對圖像成像的不良影響。

image.png

圖3 :左邊是自動白平衡功能關閉,右邊是自動白平衡開啟

紫光展銳的自動白平衡算法具有以下特點:

效果穩(wěn)定性好:所謂效果穩(wěn)定性,指的是拍照場景發(fā)生細微改變時,圖像色彩效果不會出現明顯跳變。

準確度高:展銳的算法在處理絕大部分場景時,都能得到符合預期的結果,尤其是用戶關心的藍天、綠植、人物等等重點場景和混合光源、純色、夜景等難點場景。

適用范圍廣、靈活性好:展銳的算法既可以運行在入門級相機設備上(如30萬像素的手表項目)上,也可以運行在中高端相機設備上(如3200萬像素以上的手機項目),還可以應用到車載記錄等物聯網領域中。而且,不同產品,展銳的自動白平衡算法可以實現靈活配置,實現算法效果、算法復雜度、內存消耗等多樣化的分級需求。

【顏色校正】

相機實際是在模擬人眼的彩色成像來拍圖,由于相機傳感器的RGB三通道的光譜響應與人眼中視細胞的光譜響應(見圖2)不同,導致其拍攝的圖片與人眼看到的有差別,因此需要進行顏色校正(Color Correction Matrix,CCM)。

顏色校正矩陣一般通過標定得到,利用圖像傳感器拍攝得到的圖像與標準圖像相比較,計算得到校正矩陣(即CCM矩陣)。利用CCM矩陣對圖像的各像素點的進行驗收校正,以獲得最接近于物體真實顏色的圖像。

一般情況下,在顏色校正過程中,都會伴隨有顏色飽和度的調整。顏色飽和度是指色彩的純度,其色彩的純度越高,圖像表現越鮮明;純度越低,表現就越黯淡。

image.png

圖4 :左邊是CCM關閉,右邊是CCM開啟

image.png

圖5:展銳CCM模塊的色彩還原效果評測

(圖中18個小圓點和小方點越接近,則表示色彩還原性越好)

隨著機器學習等高新技術的發(fā)展,以及用戶對手機拍照功能的需求日益苛刻,色彩還原技術也會面臨一些新的機遇和挑戰(zhàn),例如如何利用AI技術提升色彩還原效果,如何在多攝像頭手機上實現更加一致的色彩還原。這些附加技術將給用戶帶來更好的手機拍照體驗,進而持續(xù)提升公司產品的競爭力。

聲明: 本文系OFweek根據授權轉載自其它媒體或授權刊載,目的在于信息傳遞,并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負責,如有新聞稿件和圖片作品的內容、版權以及其它問題的,請聯系我們。

發(fā)表評論

0條評論,0人參與

請輸入評論內容...

請輸入評論/評論長度6~500個字

您提交的評論過于頻繁,請輸入驗證碼繼續(xù)

暫無評論

暫無評論

人工智能 獵頭職位 更多
掃碼關注公眾號
OFweek人工智能網
獲取更多精彩內容
文章糾錯
x
*文字標題:
*糾錯內容:
聯系郵箱:
*驗 證 碼:

粵公網安備 44030502002758號