人类进入智能手机时代后，摄影方式发生了翻天覆地的变化：拍照不仅依赖镜头与传感器，更依靠一系列图像算法，以更快的速度处理图像，显著提升拍摄效果。

好作品不再只属于专业摄影师——当手机拍照引入图像算法，人人都能轻松拍出精彩照片。

这一切要从人类对色彩的感知能力说起……

色彩感知是人类在漫长进化中形成的一项核心能力，它让肉眼所见的世界绚丽多彩。颜色是如何呈现的？光线通过眼睛成像在视网膜上，由视细胞感知光信号强弱，经视觉神经传递，最终由大脑处理产生视觉感受。颜色的形成极为复杂，人类获得的色彩感受不仅取决于光的物理特性，还受到心理等多种因素影响。

先从颜色的物理特性谈起。肉眼可见的光线（波长范围通常在380-780nm，见图1）是电磁波谱中人眼可感知的部分，不同波长的可见光对应不同颜色。辨别色彩，本质上就是肉眼受到可见电磁波辐射刺激后引发的视觉神经反应。

图1：可见光波长及其对应的颜色

人眼中对光敏感的细胞分为两类：视杆细胞和视锥细胞。视杆细胞对弱光最为敏感，光谱响应范围覆盖整个可见光区域，在500nm附近达到峰值，但它无法区分不同波段的光线，因此不能产生色觉。在光照极低的环境下，这种视觉称为暗视觉，只有视杆细胞在工作。所以，漆黑的夜晚里人们能看见物体轮廓，却无法分辨颜色。

在高光照水平下，视锥细胞成为主角，此时产生色觉，称为明视觉。视锥细胞又细分为三类：感红细胞（L）、感绿细胞（M）和感蓝细胞（S）。对同一波长的光线，三类细胞的响应能力各不相同（见图2），这正是人眼分辨颜色的基础。

图2：三种视锥细胞对光的响应能力

光源发射出某光谱分布的电磁波，经物体反射或透射进入人眼，再由视锥细胞探测——整个过程涵盖了颜色的物理属性。与此同时，颜色还受到人的心理、现实经验等因素影响。例如，一张白纸不论在红光还是绿光下，人眼看起来都觉得它是白色的，这是因为大脑根据经验做出了判断，这种现象被称为颜色恒常性。

说白了，你看到的景色都是经过大脑处理加工过的——眼见不一定为实。

至此，图像算法登场的最佳时机到了。它最大的用途是修复照片，让拍摄到的图像还原真实色彩，或者满足用户的某种色彩偏好。

自动白平衡

在展锐的ISP（Image Signal Processing）系统中，处理色彩主要依靠自动白平衡（AWB）和颜色校正（CCM）两个模块。

先说自动白平衡。ISP需要根据图像的统计信息，计算出R、B通道的增益，实现自动白平衡，从而在各种复杂光线下准确还原物体本色。人类视觉系统拥有颜色恒常性，观察事物不受光源影响，但图像传感器不具备这个能力。因此，不同光线下拍出的图像颜色会跑偏——晴空下可能偏蓝，烛光下可能偏红。

自动白平衡功能，实质上就是模拟人类视觉系统的颜色恒常性，消除光源对成像带来的不良影响。

图3：左边是自动白平衡关闭，右边是自动白平衡开启

展锐的自动白平衡算法具有几个突出特点：

效果稳定性好。所谓效果稳定性，是指当拍照场景发生细微变化时，图像色彩不会出现明显跳变。

准确度高。展锐的算法在处理绝大多数场景时，都能输出符合预期的结果，尤其是用户关注的蓝天、绿植、人物等重点场景，以及混合光源、纯色、夜景等难点场景。

适用范围广、灵活性好。这套算法既能运行在入门级相机设备上（比如30万像素的手表项目），也能应用于中高端手机项目（如3200万像素以上），还可以拓展到车载记录等物联网领域。而且不同产品可以灵活配置，实现算法效果、运算复杂度、内存消耗等多样化的分级需求。

颜色校正

相机本质上是在模拟人眼彩色成像的过程。但相机传感器的RGB三通道光谱响应，与人眼中视细胞的光谱响应（见图2）不同，导致拍出的画面和人眼看到的存在差距。这时就需要颜色校正（Color Correction Matrix，简称CCM）。

颜色校正矩阵一般通过标定得到：用图像传感器拍摄的图像与标准图像做对比，计算出一个校正矩阵（即CCM矩阵），然后对每个像素点进行颜色校正，让画面尽可能接近物体的真实颜色。

通常，颜色校正过程中还会伴随饱和度调整。颜色饱和度指色彩的纯度：纯度越高，画面越鲜明；纯度越低，画面越黯淡。

图4：左边是CCM关闭，右边是CCM开启

图5：展锐CCM模块的色彩还原效果评测

（图中18个小圆点和小方点越接近，表示色彩还原性越好）

随着机器学习技术快速演进，以及用户对手机拍照功能的需求日益严苛，色彩还原技术也面临新的机遇与挑战。例如：如何利用AI技术提升色彩还原效果？如何在多摄像头手机上实现更一致的色彩还原？这些附加技术将直接提升用户的拍照体验，进而持续增强公司产品的竞争力。