197、运动相机水下拍摄的色彩补偿——基于深度估计的R通道衰减校正与白平衡联动算法
去年夏天在海南做的那批运动相机水下固件，至今想起来还觉得牙根发痒。客户反馈说潜水到五米以下，拍出来的视频红彤彤一片，像蒙了一层夕阳滤镜。我们第一反应是白平衡没调好，把AWB的色温范围从2500K拉到10000K，又加了场景识别，结果回放测试视频，问题依旧——水面下两米还行，再深一点，红色就像泼了油漆一样糊在画面上。后来拆开样机看RAW数据，才发现根本不是白平衡的锅，是R通道的物理衰减在作祟。水对红光的吸收系数大约是0.5/m，对蓝绿光只有0.05/m左右，这个差距在五米深度上就是两个数量级的能量差。白平衡算法再怎么聪明，它只能做全局增益，没法区分“场景里本来就有红色物体”和“红色被水吃掉后残留的伪色”。你强行拉高R通道增益，结果就是浅水区拍珊瑚礁，红色直接过曝成一片死白。
那段时间我们试过几种土办法。第一种是查表法，根据水深传感器读数查预设的衰减补偿曲线，但运动相机哪来的水深传感器？靠气压计估算，误差半米起步，而且水流扰动会让读数跳来跳去，补偿曲线跟着抖，画面像呼吸灯一样忽明忽暗。第二种是手动调参，让用户自己拨轮盘选“3米”“5米”“10米”档位，这倒是能解决问题，但用户体验差到爆——谁潜水时还有空去拨那个小轮盘？而且不同水域的浑浊度、悬浮物浓度完全不一样，同一深度在马尔代夫和在三亚，衰减系数能差三倍。我们意识到，必须从图像本身去估计深度信息，而不是依赖外部传感器。
那段时间我翻了不少论文，看到有人用暗通道先验做水下图像复原，思路是统计局部区域的最小通道值来估计透射率。但运动相机的镜头视场角大，边缘畸变严重，暗通道先验在均匀光照下容易失效，而且水下悬浮物散射会破坏暗通道的统计假设。后来我换了个角度
