色彩阴影（Color Shading）校正原理
色彩阴影，说白了就是画面中间和边缘颜色不一样。你拍一张纯灰卡，中间发红，边缘发绿，这就是典型的 Color Shading。我刚开始调这个的时候，总觉得是镜头没装好，后来才发现——这是 sensor 和 lens 共同作用的结果。
今天咱们就把它拆开揉碎了讲。核心就三个东西：R/G、B/G 比率校正，色彩偏移补偿，还有那个让人头疼的色温依赖性。
R/G、B/G 比率校正
先问个问题：为什么是 R/G 和 B/G，而不是直接用 R、G、B？
因为 G 通道最稳。在 Bayer 阵列里，G 像素数量是 R 和 B 的两倍，信噪比天然高。所以业内习惯用 G 做基准，看 R 和 B 相对 G 的偏移量。
核心公式：
- R/G 增益 = 目标 R/G 值 ÷ 当前 R/G 值
- B/G 增益 = 目标 B/G 值 ÷ 当前 B/G 值
目标值通常取画面中心区域的 R/G、B/G 均值。
校正流程分三步：
- 采集原始数据——拍一张均匀光照下的灰卡，提取每个像素位置的 R、G、B 值
- 计算比率矩阵——对每个像素算 R/G 和 B/G，生成两张二维增益图
- 应用校正——用增益图对原始图像逐像素乘回去
我在项目中遇到过一个问题：灰卡本身不够均匀。你想想看，如果灰卡本身就有 1% 的色差，那校正出来的增益图就是错的。后来我改用积分球加标准白板，才把这个问题压下去。
我的习惯：校正前先拍一张暗场，确认 sensor 本身没有固定模式噪声。否则你校正的是噪声，不是 shading。
色彩偏移补偿
R/G、B/G 比率校正能解决大部分问题，但还不够。为什么？因为镜头对不同波长的光衰减不一样。比如蓝光衰减快，红光衰减慢，这就导致边缘偏红。
色彩偏移补偿，就是针对每个像素位置，再做一个精细的色差修正。具体做法是：
- 把图像分成 M×N 个网格（常见 9×9 或 17×17）
- 每个网格中心点算一个 R/G、B/G 目标值
- 网格之间用双线性插值平滑过渡
嗯，这里要注意：网格太密会引入噪声，太疏又校正不干净。我一般从 9×9 开始试，看边缘色差是否收敛。
| 网格密度 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 5×5 | 计算量小 | 边缘校正粗糙 | 低分辨率、低端 sensor |
| 9×9 | 平衡性好 | 中等计算量 | 大多数手机、安防摄像头 |
| 17×17 | 校正精度高 | 计算量大，易引入噪声 | 高端单反、医疗影像 |
我曾经踩过的坑：网格校正后，画面出现明显的块状色差。排查了半天，发现是插值算法没处理好边界。后来在网格边界加了 2 个像素的 overlap，问题就解决了。
色温依赖性分析
这是最让人头疼的部分。同一个镜头，同一个 sensor，在 D65（6500K）下校正得好好的，换到 A 光源（2856K）就偏色了。为什么会这样？
因为 lens 的色散特性随波长变化。低色温下红光成分多，高色温下蓝光成分多，镜头对不同波段的透过率曲线不一样。说白了，Color Shading 是跟光谱绑定的。
我建议的做法是：
- 至少采集 3 个色温点的 shading 数据：D65、TL84、A 光
- 每个色温点生成独立的 R/G、B/G 增益图
- 运行时根据 AWB 估算的色温，在增益图之间做线性插值
举个例子：如果当前色温是 4000K，介于 D65（6500K）和 TL84（4000K）之间，那就用 TL84 的增益图为主，稍微 blend 一点 D65 的数据。
色温插值公式（简化版）：
gain = gain_TL84 * (1 - α) + gain_D65 * α
其中 α = (CCT - 4000) / (6500 - 4000)α 范围 0~1，CCT 是当前相关色温。
我在项目中遇到过极端情况：某款镜头在 2700K 和 6500K 下的 shading 曲线完全相反。中间色温怎么插都不对。后来没办法，只能把色温点加密到 5 个，才把问题压住。
一个小技巧：如果 sensor 支持多增益模式（HDR 合成），每个增益档位的 shading 也要单独标定。因为 sensor 内部模拟增益会改变 R、G、B 的相对响应。
下面这张图总结了 Color Shading 校正的完整流程：
最后说一句：Color Shading 没有一劳永逸的解法。换一颗镜头、换一个 sensor、甚至换一个 IR cut filter，shading 曲线都会变。我的经验是——标定流程自动化，每次换物料重新跑一遍，别偷懒。