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如今，手机拍照已成生活常态，

去哪儿都少不了的便是拍照，

而手机相比于相机更加的轻便，

也更受现代人的喜欢。

这不，就连吃饭，

都是手机先动筷子再动呢！

出去玩，拍照更是重头戏，

个人照、合照、风景照都要拍拍拍！

咦，拍出来的照片怎么这样？

大家好，我们又见面啦~欢迎大家来到我们的调试小课堂。

我们都知道，相机并非像人眼一样智能，它需要通过后端的各种调试来保证得图像颜色的准确性和真实性。

什么是CCM？

CCM是Color Correction Matrix的缩写，全称是色彩校正矩阵。

简单来说就是通过一个3x3的矩阵系数乘以sensor捕捉到的景物的R，G，B色得到一个接近我们肉眼真实看到的色彩。

我们一般在ae, black level，shading，gamma处理之后进行CCM的调试。

为什么要做CCM？

人眼对色彩的识别，是基于人眼对光谱存在三种不同的感应单元，不同的感应单元对不同波段的光有不同的响应曲线，通过大脑合成得到色彩的感知。

我们可以通俗的用RGB三基色的概念来理解颜色的分解和合成。

▼ 理想R/G/B光谱响应如下：

如果人眼和 sensor 对光谱的色光的响应可以达到理想状态，那RGB之间就不会互相影响；

▼但实际上人眼对R/G/B的光谱响应如下，并非完全独立：

▼相机sensor光谱响应曲线如下：

根据上面的内容我们看到了sensor与人眼对光谱的响应通常是有偏差的，而且不光是在交叉效应上，对色彩各分量的响应强度也有差异。

而这些差异通过ISP的AWB处理之后还不能完全消除，因此需要RGB域进行色彩矩阵校正。

CCM如何影响画面色彩？

为了解决上述偏差，聪明的工程师想出了一个简单的办法，就是通过一个色彩校正矩阵对颜色进行一次校正。

▼以下是raw图通过AWB、Gamma和CCM调试之后的效果图，此图更接近眼睛看到的效果。

看到上面的公式是不是比较懵，下面我们用实际效果文件中的CCM参数，来给大家解释下这个矩阵的作用。

把矩阵简化如下，每个数分别表示RGB三个色彩通道中的rgb三个分量。

举个例子：Rb就是红色中的蓝色分量，越大红色里的蓝色就越多，也就是红色会越偏品红。

每一行的数值有负数和正数，且相加后为1，例如Rr+Gr+Br=1, 其中Rr、Gg、Bb一定为每行的正数最大值，这三个值分别对应红色、绿色、蓝色的饱和度，Rr、Gg、Bb增大则对应颜色的饱和度增加，减小则对应颜色的饱和度降低，这3个参数的值一般都在1~4之间。

修改其他参数时，对应颜色偏向大家可以参考以下这张示意图，不过要保证修改后的参数每行相加都为1哦~

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