目录一、添加约束条件的优势1.1 二维高斯似然原始公式1.2 施加约束1.3 尺度变换离线合并缩放因子最关键步骤1.4 σ 参数的工程含义似然‑先验平衡旋钮1.5 如果为什么不能合并缩放二、粗搜索完整数据流修正版 SOP离线 PC 调参脚本阶段嵌入式实时粗搜索运行阶段三、Transverse 求精代价函数补充一、约束条件的优势1.1 二维高斯似然原始公式假设校正后色块残差服从零均值二维独立高斯分布R、B 残差互不相关。单个色块 iN 个色块相互独立联合概率负对数‑似然代价展开求和项变量项随候选光源改变全局偏移常数项对全部候选光源取值一模一样直接丢弃不需要任何处理。1.2 施加约束代入丢弃常数偏移项保留完整总代价粗搜索阶段1.3 尺度变换离线合并缩放因子最关键步骤代价最小化问题给全部候选光源代价统一乘以一个正系数最优光源解保持不变。两边乘以定义离线预缩放后的新先验代价运行时实时代码嵌入式最终最简公式运行阶段不再出现浮点乘法全部放到离线 tuning 脚本一次性完成。 这就是文档原话「减少计算量」的真正含义。⚠️再次强调丢弃的偏移常数和 prior 无关合并进先验的缩放系数乘号不是加号 二者完全不是同一个东西。1.4 σ 参数的工程含义似然‑先验平衡旋钮原始贝叶斯空间二者单位天然统一缩放后σ 决定似然项与先验项之间的权重配比变小 →缩小 →数值缩小 似然项占主导AWB 更加相信图像色块证据跟踪光源快更容易受彩色物体干扰飘色变大 →放大 →数值变大 先验代价约束力变强白平衡更稳定但是光源切换响应变慢⚠️一个高频工程事故点 如果直接把的数值原样填入配置文件的 prior_cost 字段忘记乘以。 先验权重会严重偏弱先验约束几乎失效AWB 退化成无先验搜索。1.5 如果为什么不能合并缩放此时 R 残差、B 残差拥有各自独立权重无法提取一个全局公因子同时作用在整个似然求和项 就不能用单一系数统一缩放全部似然进而不能一次性缩放整张先验代价表。 运行阶段就必须实时计算除法权重增加运算开销。二、粗搜索完整数据流修正版 SOP离线 PC 调参脚本阶段选定全局高斯标准差参数根据色温统计频次算出原始理论先验代价执行缩放将色温控制点写入 ISP 参数文件嵌入式实时粗搜索运行阶段输入本帧筛选出 N 个中性色块遍历 CT‑Curve 上每一个候选光源点白平衡增益校正色块色度、计算残差似然代价查表读出已经缩放完成的总代价 似然代价 记录代价最小的粗搜索光源点进入 Transverse 横向求精阶段三、Transverse 求精代价函数补充横向求精不再被约束在 CT‑Curve 折线上。 d 当前待求光源白点到 CT‑Curve 曲线的垂直距离。 完整求精代价K横向偏移惩罚系数人工 tuning 参数用来控制允许白点偏离普朗克轨迹的程度。
