093、AE 测光策略:全局测光、中央重点、人脸加权与多区域分块测光的实现

张开发
2026/6/12 11:36:23 15 分钟阅读

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093、AE 测光策略:全局测光、中央重点、人脸加权与多区域分块测光的实现
093、AE 测光策略:全局测光、中央重点、人脸加权与多区域分块测光的实现从一次“过曝门”事件说起去年Q2,我们给某品牌旗舰机做前置摄像头调试。客户反馈:自拍时背景天空经常过曝,人脸倒是正常。我拿到log一看,AE统计值显示场景亮度中等,但实际天空区域已经爆到255。问题出在哪?测光策略。默认的全局平均测光把天空、人脸、衣服全揉在一起算,人脸区域权重不够,天空的高亮部分被平均掉了。后来改成中央重点+人脸加权,问题解决。但代价是:夜景自拍时人脸又偏暗了。这就是测光策略的典型困境——没有银弹,只有权衡。测光策略的本质:权重分配的艺术AE(Auto Exposure)的核心是计算场景亮度,然后调整曝光参数(曝光时间、增益、光圈)使最终图像亮度落在目标区间。测光策略决定了“哪些像素说了算”。从硬件角度看,ISP通常提供统计引擎,输出N×M个区域的亮度均值(Y值),每个区域16×16或32×32像素。软件层拿到这些统计值后,乘以不同权重,算出加权平均亮度。全局测光(Average Metering)最简单的策略。所有区域权重相等,直接平均。实现代码大概这样:// 全局平均测光 - 简单但容易翻车uint32_tt

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