4. AWB 工程调优案例：不同光源下 AWB 偏色问题分析

自动白平衡（AWB）是 ISP 中最具挑战性的模块之一。真实场景中光源色温从 2000K（烛光）到 10000K（阴天）变化，AWB 算法需要在复杂混合光源下准确还原中性色。本章通过实际工程案例，分析典型偏色问题，并给出基于统计窗口与权重调整的调优方法。

4.1 典型偏色问题与根因分析

在工程测试中，我们发现了三类典型偏色问题，其根因均与统计窗口和权重分配相关：

4.2 统计窗口设计原理与 SVG 架构

AWB 统计窗口将图像划分为 M×N 网格，每个网格计算 R/G、B/G 均值。下图展示了经典 5×5 统计窗口与权重分配架构：

4.3 权重调整策略与参数配置

针对不同光源特性，我们设计了三种权重模板。核心思路是：暖光源下降低中心权重、增加边缘采样；冷光源下保持中心高权重、抑制边缘低信噪比区域；标准光源下采用均匀分布。

4.4 调优前后效果对比

在 24 色卡测试中，调优前后的色差数据如下。调优后所有光源下的 ΔE 均满足 < 3 的工程目标：

4.5 工程实现代码片段

以下代码展示了权重模板的生成与统计值加权计算。注意权重数组需在 ISP 初始化时预计算，避免运行时开销：

// awb_weight_template.c - AWB 权重模板生成与统计加权
#include "isp_awb.h"

#define AWB_GRID_W 5
#define AWB_GRID_H 5

typedef struct {
    uint8_t weight[AWB_GRID_H][AWB_GRID_W];
    uint16_t lum_low;
    uint16_t lum_high;
    float cct_confidence_th;
} awb_weight_template_t;

// 生成 A 光源权重模板：边缘权重 1.2，中心 0.6
void awb_gen_weight_A(awb_weight_template_t *t) {
    const uint8_t base[AWB_GRID_H][AWB_GRID_W] = {
        {12, 12, 10, 12, 12},
        {12, 10,  8, 10, 12},
        {10,  8,  6,  8, 10},
        {12, 10,  8, 10, 12},
        {12, 12, 10, 12, 12}
    };
    memcpy(t->weight, base, sizeof(base));
    t->lum_low  = 40;
    t->lum_high = 900;
    t->cct_confidence_th = 0.35f;
}

// 加权统计计算
void awb_weighted_stats(awb_stats_t *raw, awb_weight_template_t *t,
                        awb_weighted_stats_t *out) {
    float sum_rg = 0.0f, sum_bg = 0.0f;
    float total_weight = 0.0f;

    for (int y = 0; y < AWB_GRID_H; y++) {
        for (int x = 0; x < AWB_GRID_W; x++) {
            // 亮度权重：超出阈值则置零
            uint16_t lum = raw->lum[y][x];
            float lum_w = (lum >= t->lum_low && lum <= t->lum_high) ? 1.0f : 0.0f;

            // 色温置信度权重
            float cct_conf = raw->cct_confidence[y][x];
            float cct_w = (cct_conf >= t->cct_confidence_th) ? cct_conf : 0.0f;

            // 空间位置权重
            float spatial_w = t->weight[y][x] / 10.0f;

            float w = lum_w * cct_w * spatial_w;
            sum_rg += raw->rg[y][x] * w;
            sum_bg += raw->bg[y][x] * w;
            total_weight += w;
        }
    }

    if (total_weight > 0.001f) {
        out->rg_avg = sum_rg / total_weight;
        out->bg_avg = sum_bg / total_weight;
    } else {
        out->rg_avg = 1.0f;  // fallback
        out->bg_avg = 1.0f;
    }
    out->total_weight = total_weight;
}

4.6 调优验证流程

权重调整完成后，按以下流程进行验证，确保修改未引入副作用：

1. 静态色卡测试： 在 D65/A/TL84 光源下拍摄 24 色卡，计算每个色块的 ΔE，确认所有色块 ΔE < 3。
2. 动态场景测试： 录制 30 秒视频，光源从 D65 渐变到 A，观察白平衡切换是否平滑，帧间增益抖动是否 < 0.01。
3. 极端场景测试： 单色背景（纯红/纯蓝/纯绿）下，验证 AWB 是否收敛到合理增益范围，防止误判。
4. 功耗与性能测试： 权重模板预计算后，统计模块额外开销应 < 0.2ms（@30fps）。