Analyse approfondie de la technologie d'étalonnage de la cohérence des couleurs multi-caméras pour smartphones

Avec l'évolution rapide de la technologie des smartphones, les systèmes multi-caméras sont devenus la norme pour les modèles phares. Cependant, la différence de couleur entre les objectifs a toujours perturbé l'expérience utilisateur. Cet article se penchera sur la technologie de base de ces appareils. Multi-pièces collaboration - étalonnage de la cohérence des couleurs et analyse de ses défis techniques et des solutions industrielles.

Les smartphones modernes sont généralement équipés de plusieurs appareils photo, tels qu'un appareil photo principal, un ultra grand angle et un téléobjectif. Chaque objectif possède des modèles, des conceptions optiques et des algorithmes d'imagerie différents. Lorsque l'utilisateur change d'objectif, il peut constater une nette différence de couleur et de contraste, particulièrement marquée dans des conditions d'éclairage complexes.

Les principaux défis comprennent :

1. Différences de réponse du capteur : différents capteurs ont des sensibilités différentes aux couleurs primaires RVB, ce qui entraîne des écarts naturels dans la reproduction des couleurs.

2. Différences de chemin optique : les différences dans le revêtement et le matériau de la lentille peuvent affecter la transmission de la lumière, modifiant ainsi les performances des couleurs.

3. Compatibilité des algorithmes : les algorithmes optimisés indépendamment pour chaque caméra (tels que HDR, réduction du bruit) peuvent entrer en conflit lorsqu'ils fonctionnent ensemble.

Pour résoudre les problèmes ci-dessus, les fabricants de smartphones et les fabricants de puces (tels que Qualcomm, MediaTek) ont développé conjointement des technologies d'étalonnage multidimensionnelles :

1. Calibrage des couleurs au niveau matériel

Correspondance de matrice de couleurs : Grâce au spectromètre de laboratoire, collecter les données de réponse de couleur de chaque objectif, établir une matrice de conversion mathématique et adapter l'espace colorimétrique de différents capteurs au domaine colorimétrique standard (tel que sRGB/P3).

Synchronisation de la balance des blancs : Utilisation d'un capteur ou d'un algorithme de température de couleur pour synchroniser les paramètres de balance des blancs de chaque objectif en temps réel afin de réduire l'impact des changements de lumière ambiante sur la couleur.

2. Optimisation de l'algorithme logiciel

Alignement des points caractéristiques : grâce à la technologie d'enregistrement d'image, identifiez les points caractéristiques capturés par différents objectifs sous la même scène et établissez une relation de mappage au niveau des pixels.

Gain dynamique : En fonction de la différence de luminosité de la scène, ajustez dynamiquement les paramètres ISO et d'exposition de chaque objectif pour éviter la surexposition dans les hautes lumières ou le bruit dans les zones sombres

3. Autonomisation de l'apprentissage automatique

Modèle d'étalonnage basé sur les données : utilisez un grand nombre de données de prise de vue réelles pour entraîner le réseau neuronal à apprendre l'écart de couleur de différents objectifs dans des scènes complexes et à obtenir une compensation adaptative.

Algorithme sensible à la scène : identifiez le type de scène via l'IA (comme une scène de nuit, un portrait), appelez des stratégies d'étalonnage spécifiques et améliorez l'effet de l'optimisation ciblée.

1. Huawei XD Fusion Pro : technologie de fusion de domaine RAW multi-caméras, introduit la segmentation sémantique de la scène dans l'étalonnage des couleurs et réalise l'unification des couleurs entre différentes distances focales.

2.Apple Deep Fusion : technologie de synthèse multi-images, combinée à l'ISP et au moteur neuronal, pour optimiser la transition des couleurs dans le cadre d'une collaboration multi-caméras.

3. Samsung Multi-Aperture Grâce au réglage de l'ouverture physique et à la liaison multi-caméras, maintenez la cohérence des couleurs dans différentes conditions d'éclairage.

La cohérence des couleurs est essentielle à l'expérience multi-caméras. Son avancée technologique repose non seulement sur la mise à niveau matérielle, mais aussi sur une intégration poussée des algorithmes et des données. Grâce à l'IA et aux capteurs, l'avenir de la collaboration multi-caméras évoluera vers une représentation des couleurs plus intelligente et plus naturelle.