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接下来我们先来看一下

下面两张图片有什么差异？

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~Bingo~

←左图偏暖色调 丨 右图偏冷色调→

环境变化万千，有暖色也有冷色，受环境色温的影响，图片的色调表现都不尽相同。客户和消费者对于色调也会有自己的主观喜好，我们需要调试图像效果去满足不同的需要。

我们来了解下色调调试的幕后工作者之一----AWB Gain Adjust。

AWB Gain Adjust是什么？

在主观调试时，整体色调偏色问题，Gain Adjust Tables 是最常用的调试模块。

我们可以把Gain Adjust Tables理解为一张查找表，各种应用环境都可以来对应查找，找到所处环境的AWB Gain值。

这三个部分，又包含D75、D65、D50、CWF、TL84、A、H等不同色温模块，每个模块可以调节R Gain和B Gain , 来更改相机整体色调。

结构如下图所示：

复习一下，什么是Exposure Index曝光指数： 在很多调试模块中作为判断图片亮暗的标志。

那么怎么来区分室外、室内和暗光呢？

这个我们可以在代码中进行配置。例如，我们规定了Index 0-160为室外，Index 170-330为室内，Index大于340为暗光环境。其中Index 160-170和330-340是插值区间，此时会取相邻两个区间的插值，目的是减小室外过度到室内时颜色跳变。

AWB Gain Adjust的调节效果如何？

我们来看两个实际案例

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案例一

我们拍出来的图片经常会出现偏色的情况。我们如何通过Gain调节来改变它的色调呢？先讲讲图片偏蓝时应该如何处理。

将我们拍摄的图片导入到调试工具中，可以得出图像的AWB信息，如下图，读出这张图片的Index为68，色温D50，判断该情况处于室外的D50状态下。

基于这些信息，我们可以修改Bright Light部分D50下的参数。

如果图片偏蓝色，一定是蓝色分量过多导致，所以我们减少B Gain，适当增加R Gain就可以改善偏蓝问题。当然这也不是一蹴而就的，需要根据经验，并通过反复的测试实践并优化才能使效果逐步改善。

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案例二

接下来，讲一个偏红色的案例。

在工具中得到Index为213，色温3201。

根据上面的方法，我们更改Normal Light中A光参数，减小R Gain，效果会有明显改善。

看了上面的介绍，大家是不是也认识到AWB Gain Adjust的强大作用了呢？所以当我们遇到不同的拍摄风格需求时，就可以按照客户的喜好进行调整，使得整体拍摄效果满足客户群的喜好。这也是我们调试的最终目的。

不过，今天小编带大家认识的只是基础的平台调试方法。随着平台的进步、算法的完善，平台调试会更细致、更准确、更智能。例如现在高端的平台可以细分Gain adjust table ，设置更多的Triger，使调试的数据准确。随着人工智能的发展，利用机器学习算法，对大量的拍摄数据进行学习，自动优化参数效果，这也将成为可能。

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