3A算法是攝像機成像控制技術中的三大自動控制算法。隨著計算機視覺的迅速發展，該算法在攝像器材領域具有廣泛的應用和前景。

那么3A控制算法又是指什么呢？

(1)AE (Auto Exposure)自動曝光控制

(2)AF (Auto Focus)自動聚焦控制

(3)AWB (Auto White Balance)自動白平衡控制

接下來，我們簡單闡述一下這三個自動控制技術的具體含義和用途。

一．自動曝光控制

“官方”解釋：自動曝光的目的是在不同的照明條件和場景中實現欣賞亮度級別或所謂的目標亮度級別，從而捕獲的視頻或圖像既不太暗也不太亮。為了達到這個目的，要調整鏡頭孔徑，傳感器曝光時間，傳感器模擬增益和傳感器/ ISP數字增益，這個過程我們把它稱為自動曝光。

換句話說，AE控制能夠根據場景的不同自動調節圖像的明暗度。我們一般可以通過調節相機的光圈大小、曝光時間和增益這三個參數來改變圖像的亮度。在程序自動曝光方式中，照相機能根據測光系統所測得的被攝畫面的曝光值，按照廠家生產時所設定的快門及光圈曝光組合，自動地設定快門速度和光圈值。

LV代表光量值，EV代表曝光值

兩個式子中：F是光圈值；T是曝光時間（單位為秒）；ISO是增益大小

在這里，小編簡單介紹下常用的AE控制算法，具體算法實現和效果在之后的推送文章中說明和闡述。

(1)直接設置法：根據當前場景的平均亮度、曝光參數（光圈大小、曝光時間等）求得此時的場景照度，然后計算出新的曝光參數使得調節后的圖像的平均亮度為目標亮度值。該算法僅適用于簡單的亮度分析，在普通的光照條件下效果比較好。

(2)神經網絡算法：通過學習例子，設計一個BP神經網絡模塊來獲得對應于已經設定好光圈值的曝光值。

二.自動聚焦控制

顧名思義，即可以自動調節圖像的焦距。當按下照相機快門按鈕時，根據被攝目標的距離，電子測距器可以把前后移動的鏡頭控制在相應的位置上，或者旋轉鏡頭至需要位置，使被攝目標成像最清晰。

一般有以下幾種算法：

(1)爬山搜索算法：取初始位置點a1，移動鏡頭到a2點，比較評價函數（輸入圖像，輸出是清晰度衡量值的函數），若f(a1)f(an2)回溯時，即視作爬山完成，找到可以使成像最清晰的參考點。這種算法對評價函數的單峰性要求比較高，常應用于步進電機的平臺。(a2)，則說明是爬坡即爬山方向正確，反之即錯誤。一般在f(an1)>

(2)全局搜索法：對整個圖像，即全程進行搜索，記錄下最大評價函數對應的焦距。這種方法需要合理控制搜索步長，可靠但是效率不夠高。

三．自動白平衡控制

白平衡是描述顯示器中紅、綠、藍三基色混合生成后白色精確度的一項指標。目的是解決色彩還原和色調處理問題。通俗地說，白平衡就是針對不同色溫條件下，通過調整消除偏色，使拍攝出來的圖像更接近人眼的視覺習慣。

白平衡算法是我最近的研究重點，之后會從色溫和白平衡的關系開始分享自己的體悟。以下是我已經用Matlab2016a運行過的AWE控制算法：

(1)灰度世界法：以灰度世界假設為基礎的，即場景中所有物理表面的平均反射是無色差的（灰色的），RGB三通道分量的平均值趨近于同一個灰度值K。該算法適用于擁有大量色彩變化的圖像，對于單一色彩的圖片處理起來會有很大誤差。

(2)最大RGB算法：基于圖像中的最亮點通常是由光滑表面反射光源的實際顏色產生的，首先計算圖像中像素點RGB三通道各自的最大值，然后計算紅色和藍色通道的增益，最后根據得到的增益修正圖像中所有像素的R和B通道值。該算法適用于單一色彩的圖片如大海、藍天等。

(3)動態閾值算法：分為白點檢測和白點調整。首先對圖像進行劃分，求每個區域的Cr和Cb分量的平均值和方差，根據求出來的這些值篩選出系統認為的白色像素點，然后根據像素亮度值從大到小篩選出前10%左右的白點作為參考白點。最后根據這些白點的RGB通道的平均值計算增益，調整原圖的RGB值。

審核編輯：湯梓紅