本系列主要介绍图像信号处理器 (ISP, image signal processor) 中各核心算法模块的设计以及相关的前沿研究，以典型的相机成像系统为基础，涉及的内容包括各类缺陷校正，去马赛克，去噪，3A算法（自动对焦，自动曝光，自动白平衡），超分，HDR，风格迁移等主题。
本文将首先简单介绍色彩校正的用途，以及色彩相关知识，再对色彩校正的相关方法进行简单介绍。
色彩三要素
一切色彩都具有三大属相——色相、明度、纯度。在色彩学上也称之为色彩的三要素。
色相：色相是色彩的最大特征。不管是粉红、暗红、棕红、朱砂红，总之，它们都是红的；不论是柠檬黄、落日黄还是印度黄，它们都属于黄色。从色相环上可以清晰的看出来，通常色相环可以划分为12色、20色、24色、40色等色相。图1为二十四色色相环的示意图。
图1 24色相环
纯度：纯度指色彩的纯净程度、饱和程度。又称彩度、饱和度、鲜艳度、含灰度等。原色的纯度最高。纯净程度越高，色彩越纯；相反，色彩纯度越低。
明度：明度指色彩的明暗、深浅程度，也称光度。简单来说，明度越低越接近黑色，明度越高越接近白色，可以理解为明度越高，加入的白色越多。
色彩矫正算法
色彩矫正的基本原理是通过一个3*3的色彩矫正矩阵对输入图像的进行矫正，其在RGB域进行变换映射到一个新的（R`,G`,B`）。变换如下：
patch-based方法的原理是使用X-Rite24色卡上的18个彩色色块作为标准的矫正系数，用摄像机拍摄色卡，再提取得到的图像里18个彩色色块的平均值（Rn,Gn,Bn)n=1,2……18，作为输入矩阵S，而色块的标准RGB值作为目标矩阵S`。经过CCM矫正之后的输入矩阵应和目标矩阵相等，也就是有公式S`=M·S。则可以计算出M矩阵。
图2 色彩矫正效果图
02
多项式拟合法
对于色彩矫正sensor_RGB空间经过M2与M1以及伽马矫正转换到最终的非线性sRGB空间，色彩矫正所需要的矩阵为M矩阵，变换过程如图3所示[2]。其中M1已知，M2由 sensor_RGB到XYZ空间求得，将两者相乘即可求得矩阵M，这种方法是ISP中最常用的方法。
图3 空间转换示意图
3D-LUT
3D-LUT[2]方法主要有3个步骤：分割、重构、建表。
分割：把源空间按照一定的采样间隔划分成栅格。
重构：建立源空间和目标空间之间的联系。这里举例四面体插值的联系。如图4所示，源空间四个点为p0,p1,p2,p3，目标空间的对应值分别是q0,q1,q2,q3,如果输入点为p,则对应的输出值q为：
其中
建表：将源空间数据和目标空间数据按照次序放入表中，形成查找表。查找表的用途广泛，精度高，但是缺点是占用内存太多。
图4 四面体插值
参考文献：
[1] Leon Lozhkin, and A.A. Soldatov. "ColorCorrection in Modern Color Reproduction Devices." Journal ofCommunications Technology and Electronics 63.4: 361-366,2018.
[2] https://blog.csdn.net/xiaoshuying/article/details/88842503
