4 月
現代數碼相機彩色圖像處理通道的一個重要步驟是從場景光譜輻射到客觀色度或相關量的攝像機響應轉換。
每個攝像機模塊生產線校准白平衡、色彩均勻度、顏色變換等參數對於實現高產量、高質量、低成本至關重要。
從以往經驗看，簡單的彩色圖卡一直應用於此，但由於固有的局限性，現在行業正在採用光譜校准方法，此方法提供了更大的靈活性和測試質量。
在相機模塊的整個生產過程中，由於傳感器靈敏度、彩色濾波陣列的變化，濾鏡像素對齊，光學對齊以及許多其他難以以足夠高的精度進行經濟控制以確保所有模塊的性能保持相同的因素影響下，顏色響應會發生顯著變化。
如果不加以校正，將導致顏色偏移，錯位和偽像。圖像質量標準不合格的相機模塊會降低產量並增加成本。
最簡單而言，莫過於相機的白平衡了，通常是為了在照相機值和在眾所周知的彩色圖像編碼中使用的標準顏色空間之間進行顏色轉換，執行某種級別的每模塊校准。
光譜校准法
圖1和圖2顯示了用於白平衡和色彩轉換的類校准與每個模塊的單獨校准之間的差異。如果特定模塊的特性與開發類校准的平均模塊不一樣，則剪裁和色移會變得明顯。
圖1：基於開發類（未校准）和單個（校准）模塊校准的白平衡
每個有效的模塊校准利用了通常在圖像信號處理器中實現的相機圖像處理通道的組件。
圖3 所示為圖像處理通用系統，雖然此圖顯示了許多邏輯步驟，但典型的實現方式將結合許多操作，尤其是在支持多維查找表的情況下。
圖3：典型的圖像處理通道邏輯步驟（ ISO 17321-1）
許多校准方法具有共同的特徵，因此在此描述了針對場景參考狀態的校准。這使得原始場景色度和場景參考表徵之間有了確定性關係。
基於圖卡的校准
確定相機白平衡系數的傳統方法是提供一個光源，該光源模 擬可能的場景照明並測量相對相機響應。計算白平衡因子以 應用於每個顏色通道，使得在給定照明下對於中性顏色實現相等的相機值。對每個所需的場景白點重復此過程。
同樣，相機顏色變換也可以通過已知特定光照下顏色坐標的 圖卡來確定，然後在相同的光照下將圖卡呈現給相機，並測量相機的響應。
然後根據測量到的攝像機響應和已知的圖卡 顏色坐標計算出相機變換。每個所需的場景白點都要重復這一過程。
對於生產線的每個模塊色彩校准而言，這種方法有一些局限性：
- 必須對每個可能的場景白點重復整個程序，這在高速生 產環境中既耗時又不切實際
- 圖卡材料的使用壽命有限，易老化，必須定期更換和校准
- 有效的色彩變換域僅限於圖卡的色域，而圖卡的色域一 般與場景不同
- 彩色圖卡的樣本集大小主要只對簡單的矩陣變換有用
- 自然場景的光譜特徵與色彩圖卡的光譜特徵有很大不同
圖4 和 5 顯示了圖卡和自然場景中典型的顏色樣本色度分布：
圖4：圖卡顏色樣本色度的分布
圖5：自然場景元素色度的分布
從圖卡數據創建的顏色轉換的質量受到此較小色域和樣本集大小的限制。圖卡中可用的顏色數量相對較少，主要用於簡單的矩陣轉換，因為更精確的轉換需要更全面，更密集的顏色樣本集。可見，圖卡的色域比自然場景的色域小得多。
圖6和7顯示了圖4和5的圖卡和自然場景的光譜特性的前幾個主要成分。由於大多數相機的光譜靈敏度不像人類色彩匹配功能的那種線性組合，因此維數失配尤其重要。這會導致同色異譜顏色錯誤（以及由此導致的圖像質量下降）。
圖6：圖卡前4個重要的光譜主要成分
圖7：自然場景前4個重要的光譜主要成分
因此，現代生產線按攝像機模塊進行的校准正從這些簡單的光照和圖卡方法轉移到更全面的光譜校准方法，從而提供更高的質量，靈活性和速度。
基於光譜的色彩標定
採用光譜校准方法時，無需拍攝實物圖卡，而是針對樣本相 機和可能的拍攝條件收集光譜數據，並在生產中按模塊計算 相關的校准參數。
與圖卡相比，光譜校准可在更大範圍的拍攝條件下提高靈活性和圖像質量，因為白平衡和色彩轉換可根據相機、照明和場景光譜數據的任意組合來確定。
這些計算光譜特徵描述和校准方法正被越來越多地採用，包括以下這些步驟。
標定描述：
- 創建代表生產變化的少量相機模塊的光譜靈敏度的參考數據庫D
- 獲取有關光源光譜功率分布的數據庫K，這些數據庫代表可能的相機使用案例的照明條件
- 選擇一個表示場景場景元素訓練光譜輻射率的數據庫S
校准：
- 向攝像機模塊顯示一組LED光譜T
- 記錄相機對LED光譜T的響應（例如RGB）c
- 根據D，T和c計算相機光譜靈敏度E
- 計算來自K和E的所有光線的白平衡因子G
- 計算相機針對來自K.S.E的每道光轉換M
因此也將標定與校准區分開來：對給定型號的金機相機模塊，只需對一小部分樣品進行一次校准，生產線校准在所有類似的相機模塊上高速進行。
成像系統的光譜靈敏度描述了成像系統可以檢測到的所有波長範圍內對給定波長輻射的響應。
對於典型的數碼相機，可以將相機的光譜靈敏度與可能的場景光譜輻射度結合起來，以計算白平衡和特定於相機的顏色轉換。
通常，光譜靈敏度的真實測量是使用實驗室級別單色儀測量，這就要求熟練的操作員參與一個耗時且昂貴的過程。
近兩年，專用單色儀已經面市，其照度，功率傳輸和顯示幾何形狀已針對相機模塊的光譜特性進行了優化，其示例如圖8所示。專為建立相機光譜靈敏度數據庫而設計。
圖8：Image Engineering生產的camSpecs express基於濾鏡的單色儀
專為相機光譜靈敏度校准而設計
就Image Engineering的camSpecs而言，面板濾鏡的單張照片可表現攝像機在整個可見光和近紅外範圍內的光譜靈敏度。
圖9顯示了相機樣本的光譜靈敏度測量數據庫，該數據庫說明瞭由於高度（積分）的變化而需要進行白平衡校准，以及由於形狀的變化而需要進行色彩轉換校准。單色儀用於測量代表生產變化的30-40個攝像機模塊（金機/產品樣機），以創建光譜靈敏度數據庫D。
圖9：光譜靈敏度數據庫的40個生產相機模塊的測量結果表明需要進行白平衡和色彩轉換校准
照明光譜特性 為了確定白平衡和色彩轉換系數，必須包括可能的場景照明 的光譜功率分布。圖 10 顯示了典型的光源光譜。
圖 10：CIE 標準光源 A 和 D65 的光譜功率分布
通常情況下，相機處理將識別場景照明的等級，這意味 著相關的光譜功率分布。標準照度光譜功率分布可從 CIE 和其他地方獲得。
對於一組感興趣的照明光譜功率分布 K 和相機模塊光譜靈敏度E，可以為每個相機模塊確定一組適用於所有所需照明的白平衡系數G。通過加入額外的場景光譜訓練數據，可為每個 模塊確定每種光源的色彩變換。
場景光譜特徵描述 為了計算從相機響應到標準色彩坐標（例如 CIE XYZ）的色 彩變換，通常需要假設一組場景光譜。雖然有各種光譜數據 庫，但這些樣本大多是用接觸式分光光度計測量的相對漫反 射光譜。
因此，這種方式只能表徵表面光譜特徵。典型的相機使用案 例涉及的照明模式要多樣化得多，包括透射、互反射、反照等，照明模式從漫反射到鏡面反射不等，而表面接觸式反射 測量無法充分表徵這些照明模式。
圖 11 顯示的是在鏡面直接照明下拍攝的場景，圖 12 顯示的 是在漫反射照明下拍攝的同一場景。
圖13顯示了花朵的光譜輻射度（場景元素 fa12、fa27）。由於兩條光譜曲線並不平行，因此它們在亮度和顏色上都有所不同。這種情況經常發生，因為許多場景元素的照明會產生 主體和表面光譜特性。
許多顏色具有不同的光譜特性，這取決於它們是在透射照明模式下還是在反射照明模式下觀察到的。
圖 13：場景元素 fa12 的漫反射和鏡面光譜輻射率
最理想的情況是能包含近似模擬用戶可能拍攝的場景元素和 照明模式的場景光譜數據，因此現場測量的光譜數據庫通常 是最合適的選擇。
具體做法是在相機位置（圖 14）放置一個遠距光譜輻射計，在相同的光照下測量場景元素和參考白點（圖 15）的光譜輻射度。Image Engineering in-situ原位數據庫包含了這種測量方式的數據庫，該數據庫收集了 2000 多個場景元素，用於建 立相機色彩變換。
ISO17321標準中也有一個這樣的數據集，雖然遠沒有那麼全面，但也足以用於評估相機色彩變換。
本文是Eric Walowit 發表的論文一部分，其他部分還提到了一些照明校准，白平衡校准，生產線光譜校准等，可在瀏覽器中打開網址查看論文全部：
https://www.image-engineering.de/library/conference-papers/1031-best-practices-for-production-line-camera-color-calibration
Eric Walowit 是色彩管理公司Color Savvy Systems的創始人（退休）。目前，他幫助朋友和同事解決部分色彩問題和業務。他於1985年畢業於RIT的圖像科學專業，專攻色彩科學。他撰寫了50多項專利，出版物和演示文稿。Eric是ICC，ISOTC42，CIEJTC10和IS＆T的成員。
in-situ數據庫（2000多個真實場景的光譜響應數據）申請鏈接：
https://image-engineering.de/requests/camera-spectral-sensitivity-database