色彩校正矩阵CCM 通常在RGB domain 进行，并且在AWB之后。AWB把白色校正了，相应的其他色彩也跟着有明显的变化，可以说色彩基本正确了，只是饱和度有点低，色彩略有点偏差。CCM就是要保持白色(灰色)不变，把其他色彩校正到非常精准的地步。先看一下CCM计算公式。![]()
这里CCM之前的像素为[r,g,b]’，CCM之后的像素为[R,G,B]’。 CCM的实现比较简单，就是一个简单的矩阵运算，它的困难在于如何确定矩阵的系数。我们先分析一下这个矩阵中系数的物理意义。C00表示r分量对R的影响，C01和C02分别表示g和b分量对R的影响，假设CMOS的模型完全吻合人眼模型，那么显然C00=1,C01=C02=0，实际上CMOS image sensor中的滤镜不能完全过滤掉那些不希望看到的光波，如图Figure 3.1.2。CCM前后的效果比对大致如下。
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上图 X轴表示光波的波长，三条不同color的曲线分别表示某CMOS sensor中三种感光单元对不同光波频率的敏感程度。 CMOS sensor感光单元所接受的光波频率普遍太宽，三种色彩出现混叠，导致图像的色彩不够鲜艳。为了消除这种混叠，CCM中的系数就具有一种普遍的规律，系数C00,C11,C22都大于1，其他的系数则都小于0或者近似0。G对R的影响要大于B对R的影响，所以C01的绝对值要比C02的绝对值大。同样，C21的绝对值要比C20的绝对值大。
CCM不能改变白色。白色意味着r=g=b时，计算结果R=G=B=r=g=b，由此我们可以得出：
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以上公式是CCM必须坚持的原则，这样原本9个独立的系数可以缩减为6个，我们把C00,C11和C22用其他的系数表示。根据经验我们再设定其他6个系数的取值范围，例如可以约束C01范围是[-3,0]，C02范围是[-1,0]。要得出这6个系数的确切数值，过程有点复杂，首先来看Imatest对色彩的评价方法。
拍在灯箱中各种色温下的24色卡图片，从图片中取出24个色块所代表的颜色，转换到Lab色彩空间，和标准的24色卡颜色进行比较。如下图右
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Imatest 色彩比较 右侧的图片中，小方块代表24个标准色在Lab空间的坐标，小圆点表示实测出来的24种颜色在Lab空间的坐标，二者之间的连线表示误差大小。通常认为误差越小越好，圆点往外侧偏移表示色彩太鲜艳，往内侧偏移表示色彩太淡，其他方向表示色彩偏差。
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