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What is AWB？
人们脑海记忆中的颜色被称为记忆色。记忆色是恒定不变的。从人的视觉神经系统的角度来看，会认为阴天、晴天、室内外的白色是一样的。但实际上sensor的感光器件并没有记忆色，不同色温的光会对本来的颜色造成偏色现象。所以这里需要引入AWB（Auto White Balance），来还原不同色温下我们的记忆白。以白色为基础，其他色彩也会随之调整，简而言之就是对R\G\B三个通道分量进行不同程度的平衡调整。
How to do AWB？
常用的白平衡算法有：灰度世界法、完全反射法、白点色温标定法。
灰度世界法的使用基于一个假说：任一幅图像,当它有足够的色彩变化,则它的RGB分量的均值会趋于相等（即灰色）。于是我们寻找一个GrayMean值。使得R通道的RGain*RMean=GrayMean，找到R分量的gain值之后，让每个像素点的R分量乘上这个gain值即可。同理G、B分量也是如此。如果画面颜色不够丰富则该方法不适用。
完全反射法的使用基于一个假说：一幅图像中某个像素点最亮，代表它对各个波段的光线都近乎完全反射，那么它的真实颜色应该是白色的，即R=G=B，且RGB的值最大。于是Rgain=255/该点R，同理G、B分量也是如此。算出来的gain值作用到每个像素点。如果该画面没有高光白块，则该方法不适用。
白点色温标定法就是根据画面中白色部分的R/G/B之间的比值，来进行色温标定，根据判断不同色温下，来给出不同的gain值增益。 下图是做白平衡的前后效果图。
