Análise profunda da tecnologia de calibração de consistência de cores de várias câmeras de smartphone

Com a rápida evolução da tecnologia de smartphones, os sistemas multicâmera se tornaram o padrão para os principais modelos. No entanto, o problema do desvio de cor entre as lentes sempre prejudicou a experiência do usuário. Este artigo abordará a tecnologia central de Multi-sala colaboração - calibração de consistência de cores e análise de seus desafios técnicos e soluções do setor.

Os smartphones modernos geralmente são equipados com múltiplas câmeras, como uma câmera principal, uma ultra grande angular e uma teleobjetiva. Cada lente possui diferentes modelos, designs ópticos e algoritmos de imagem. Ao trocar de lente, pode haver uma mudança perceptível na cor e no contraste, o que é particularmente evidente em condições de iluminação complexas.

Os principais desafios incluem:

1. Diferenças na resposta do sensor: diferentes sensores têm diferentes sensibilidades às cores primárias RGB, resultando em desvios naturais na reprodução de cores.

2. Diferenças no caminho óptico: diferenças no revestimento e no material da lente podem afetar a transmitância da luz, alterando assim o desempenho da cor.

3. Compatibilidade de algoritmos: algoritmos otimizados independentemente para cada câmera (como HDR, redução de ruído) podem entrar em conflito quando trabalham juntos.

Para resolver os problemas acima, os fabricantes de smartphones e fabricantes de chips (como Qualcomm, MediaTek) desenvolveram em conjunto tecnologias de calibração multidimensional:

1. Calibração de cores em nível de hardware

Correspondência de matriz de cores: por meio do espectrômetro de laboratório, colete os dados de resposta de cor de cada lente, estabeleça uma matriz de conversão matemática e compare o espaço de cores de diferentes sensores com o domínio de cores padrão (como sRGB/P3).

Sincronização do balanço de branco: usar um sensor de temperatura de cor ou algoritmo para sincronizar os parâmetros de balanço de branco de cada lente em tempo real para reduzir o impacto das mudanças de luz ambiente na cor.

2. Otimização de algoritmo de software

Alinhamento de pontos de destaque: por meio da tecnologia de registro de imagem, identifique pontos de destaque capturados por diferentes lentes na mesma cena e estabeleça um relacionamento de mapeamento em nível de pixel.

Ganho dinâmico: de acordo com a diferença de brilho da cena, ajuste dinamicamente os parâmetros ISO e de exposição de cada lente para evitar superexposição em realces ou ruído em áreas escuras

3. Capacitação do aprendizado de máquina

Modelo de calibração baseado em dados: use um grande número de dados de disparos reais para treinar a rede neural para aprender o desvio de cor de diferentes lentes em cenas complexas e obter compensação adaptável.

Algoritmo com reconhecimento de cena: identifique o tipo de cena por meio de IA (como cena noturna, retrato), chame estratégias de calibração específicas e melhore o efeito da otimização direcionada.

1. Huawei XD Fusion Pro: tecnologia de fusão de domínio RAW multicâmera, introduz segmentação semântica de cena na calibração de cores e alcança unificação de cores entre diferentes distâncias focais.

2. Apple Deep Fusion: tecnologia de síntese multiquadro, combinada com ISP e mecanismo neural, para otimizar a transição de cores em colaboração multicâmera.

3. Samsung Multi-Abertura Por meio do ajuste físico de abertura e da conexão de múltiplas câmeras, mantenha a consistência das cores sob diferentes condições de iluminação.

A consistência de cores é o limite principal para a experiência do sistema multicâmera. Seu avanço tecnológico não depende apenas da atualização de hardware, mas também requer a integração profunda de algoritmos e dados. Com a tecnologia de IA e sensor, o futuro da colaboração multicâmera progredirá em direção a uma representação de cores mais inteligente e natural.