2、曝光三角与光物理基础：光圈、快门、增益（ISO）的物理意义与数学关系。曝光量（EV）的定义与计算。
各位同学，欢迎来到第二章。
上一章我们聊了AE要解决的核心问题——让图像亮度稳定在目标值。但要想真正理解AE怎么收敛，你得先搞明白一件事：曝光到底是怎么控制的？
说白了，相机就是一个装光的盒子。光进来多少，进来多久，进来之后怎么放大，这三个变量决定了最终图像的亮度。这就是经典的曝光三角：光圈、快门、增益（ISO）。
2.1 光圈（Aperture）：光的“水龙头”
光圈是镜头里一个可调节的孔。孔径越大，单位时间进光量就越多。
但光圈值（F-number）不是直接标孔径大小的。它是个比值：
F = 焦距 / 有效孔径直径所以F值越小，光圈反而越大。我刚开始做嵌入式相机时，经常被这个反比关系搞晕。后来我给自己编了个口诀：“F小孔大，光多”。
关键数学关系：
光圈面积与F值的平方成反比。F值每增大√2倍（约1.4倍），进光量减半。
标准光圈档位：F1.0 → F1.4 → F2.0 → F2.8 → F4.0 → F5.6 → F8.0
每档之间进光量差一倍。
2.2 快门（Shutter Speed）：光的“闸门时间”
快门控制传感器感光的时间长短。时间越长，积累的光子越多。
这个很好理解，线性关系：曝光时间翻倍，进光量翻倍。
但要注意，快门速度通常用秒的分数表示：1/30s、1/60s、1/120s……数值越大，实际时间越短。
工程经验：
我在做手机摄像头AE时，发现一个常见坑：卷帘快门（Rolling Shutter）下的频闪问题。
如果你在50Hz交流电环境下用1/100s快门，刚好能避开频闪。但用1/120s？画面会有一条条明暗条纹。我曾经因为这个bug被测试部门追着改了一周……
所以，AE算法里通常要加一个防频闪（Anti-Flicker）模块，把快门速度锁定在工频周期的整数倍上。
2.3 增益（ISO/Gain）：光的“放大器”
增益是传感器读出信号后的电子放大倍数。它不改变实际进光量，但改变信号的最终强度。
数学上很简单：
输出亮度 = 原始信号 × 增益但代价是什么？噪声也被放大了。
注意：
ISO不是物理感光度。数字传感器的感光度是固定的，ISO只是后级模拟/数字增益的映射。
我见过不少算法工程师把ISO当成物理参数来建模，结果标定出来的AE曲线完全不对。记住：ISO是增益，不是灵敏度。
2.4 曝光量（EV）的定义与计算
曝光量（Exposure Value, EV）是一个综合指标，用来描述“场景亮度”或“相机设置对应的曝光水平”。
标准定义：
EV = log₂(F² / T)其中F是光圈值，T是快门速度（秒）。
举个例子：
- F2.8, 1/60s → EV = log₂(2.8² / (1/60)) = log₂(7.84 × 60) ≈ log₂(470.4) ≈ 8.9
- F4.0, 1/125s → EV = log₂(16 / 0.008) = log₂(2000) ≈ 11.0
EV值每增加1，曝光量减半。EV值越大，画面越暗。
完整曝光公式（含ISO）：
实际亮度 ∝ (1/F²) × T × ISO
或者写成对数形式：
EV = log₂(F² / T) - log₂(ISO / 100)
这个公式是AE算法里做曝光补偿和亮度预测的基础。
2.5 曝光三角的工程约束
理论上，你可以任意组合光圈、快门、ISO来达到相同EV。但工程上，每个参数都有边界：
| 参数 | 下限约束 | 上限约束 |
|---|---|---|
| 光圈 | 镜头物理最大孔径（F值最小） | 衍射极限（F值太大画质下降） |
| 快门 | 帧率限制（如30fps下最长1/30s） | 运动模糊容忍度 |
| ISO | 基础ISO（通常100或200） | 噪声容忍度（ISO越高噪点越明显） |
所以AE算法的本质，就是在这些约束下，找到一组最优的（光圈、快门、ISO）组合，使图像亮度接近目标值。
2.6 知识结构图：曝光三角与EV
下面这张图总结了本章的核心逻辑：
2.7 本章小结
曝光三角是AE算法的物理基础。你不需要成为光学专家，但必须理解：
- 光圈、快门、ISO各自如何影响亮度
- 它们之间的数学关系（特别是平方反比和对数关系）
- EV的定义和计算方式
- 每个参数的工程边界
下一章，我们会把这些物理量映射到数字域，看看亮度值（Luma）是怎么从RAW数据里算出来的。到时候你会明白，为什么AE算法里用的“亮度”和你在屏幕上看到的“亮度”不是一回事。
个人建议：
如果你手边有开发板或者手机，试着手动调一下相机参数。固定场景下，分别改变光圈、快门、ISO，观察图像亮度和噪声的变化。这种手感比看一百页文档都有用。