AD技术博客：图像传感器中的颜色表示

这是人眼中视锥细胞的光谱灵敏度图。 “ S”锥无法确定明亮的480nm光源和昏暗的450nm光源之间的差异。人脑使用这些视锥的组合加权输出来确定正在感知的颜色。因此，除了S锥外，480nm的光还将刺激M和L锥。

由于我们的眼睛感觉到红，绿，蓝细胞的兴奋相对权重是其他所有颜色，因此我们可以欺骗我们的眼睛以感知不存在的颜色。在闭路电视摄影中，通常使用红色，绿色和蓝色光的相对权重来完成此操作。

CIE的明视光度功能是一种常用的标准，可让工程师将绝对光度准确转换为任何特定波长下的相对可感知光度。

使用上面的图表，如果我们选择三个集中在每个视锥细胞峰值敏感度上的点，并针对可见光光度函数将这些波长归一化，我们将获得一种光度度量，该光度可以近似于普通人的视觉白光。尽管这对于人类观察者来说看起来是白色的，但它会丢失大量的可见光谱。

虽然光看起来是白色的，但是物体和环境在不同的3个波长下无法玩耍，但是材料的吸收和发射光谱可能非常复杂，将窗口限制在3个狭窄的照明带中可能意味着物体看上去比黑暗或明亮。周围的环境（因为只能以特定的波长感知物体）。照明如实表示颜色的能力更依赖于照明源的宽带发射特性。这称为色彩再现指数或CRI。由于在LED中使用的磷光体通常会产生非常窄带的发射曲线，因此它在LED照明应用中经常出现。

尽管存在用于照明应用的CRI，但对于传感应用却不存在这种定量方法，因为大多数传感器在正常操作过程中可能会发生照明变化。

代替CRI，传感应用程序将白平衡用作补偿照明条件的系统。这些是相对于红色，蓝色和绿色通道的相对增益的曲线，以补偿照明条件。图像处理器评估通道在整个图像上的相对强度，以达到中性色，使红色和蓝色色调达到平衡。但是，在存在大量红色或蓝色光的场景中，图像处理器可能会过度校正，从而产生色彩不正确的图像。

如果事先已知照明和场景环境，则可以以多种方式补偿这些具有挑战性的场景，可以形成白平衡配置文件以正确解决照明条件。或者，最终用户可以选择执行自己的后处理，以将图像恢复为预期的颜色。

闭路电视通常使用红外泛光照明来辅助弱光性能，这会使情况进一步复杂化。通常，红外波长会在图像中显示为红光。滤除这些波长很容易，但首先破坏了照明的目的。在闭路电视应用中，通常有一个日/夜开关，执行3个动作以保持图像质量不变-禁用红外截止滤镜。

该滤镜在白天处于活动状态，以滤除可能从其他来源（例如太阳）进入传感器的红外照明-启用红外照明器-切换到单色图像。

由于场景处于红外照明下，因此在可见颜色范围内重新创建照明不会产生一致的结果。

AD不使用电子红外截止滤光片，否则我们将提供一个完全固态的系统，并且IR滤光片是机械驱动的。这会缩短LRU的使用寿命。

AD的航空相机系统利用照明和传感器的组合，最大限度地提高了红色，绿色和蓝色像素之间的线性度，从而使红外显示时的色偏最小。启用“始终开启”的红外照明，同时对彩色图像性能的影响降到最低。

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图像传感器的相对像素效率的示例。

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