Não entendo como a câmera consegue calcular o balanço de branco para usar em uma determinada cena.
Eu poderia vê-lo funcionando se houver um óbvio tom de cor (por exemplo: sob luzes fluorescentes). Ele compara os histogramas dos diferentes canais de cores e tenta fazê-los corresponder até certo ponto? Mesmo assim, só consigo imaginar que funcione de maneira confiável em circunstâncias muito bem definidas.
Alguém pode explicar como é implementado nas câmeras atuais e como normalmente funciona?
Respostas:
A suposição original é que a cena média deve ser neutra em cores e, portanto, calculando a cor média na cena e aplicando a mesma correção a cada pixel, você obterá uma cena cuja cor média é neutra e que deve ter o balanço de brancos correto. Isso falhará quando houver uma cor dominante e a cena.
Os algoritmos ficaram mais sofisticados ao longo dos anos, com muitos documentos técnicos e patentes escritos sobre o assunto. Eles acrescentaram mais inteligência, como fixação ao conjunto de iluminantes conhecidos.
O algoritmo exato difere entre as câmeras e parece funcionar extremamente bem ao ar livre durante o dia, onde há pouca variação. Sob luz artificial, há muito mais variação e é mais ou menos acertado. As câmeras digitais mais antigas eram particularmente ruins, mas estão melhorando em média.
O melhor desempenho de balanço de branco que eu já vi foi na HP Photosmart R967 . A DC Resource percebeu isso e comentou que eles deveriam ganhar o prêmio Nobel! Várias câmeras compactas recentes também fazem um excelente trabalho. A vantagem de uma câmera sem espelho sobre uma DSLR é que ela pode ler dados de todo o sensor. Agora, as DSLRs podem fazer isso no modo Live-View.
Algumas DSLRs usam uma abordagem totalmente diferente, que é medir o balanço de branco. Este é o caso do Olympus E-5 . Possui um sensor 'externo' dedicado que mede a luz que cai na câmera. Você pode desativar isso nos casos em que estiver fotografando com uma iluminação diferente da do objeto.
A câmera não pode saber qual balanço de branco usar; só pode adivinhar com base nos dados da imagem (ou às vezes em um sensor externo, como Itai mencionou em sua resposta).
Se, por exemplo, fotografo uma parede azul, a câmera pensa que tirei uma foto de uma parede cinza com luz azul, e a imagem acaba cinza em vez de azul. (Esse é praticamente o mesmo fenômeno que quando fotografo uma parede branca ou preta com exposição automática, e a câmera define a exposição para que ambos acabem cinza.)
Eu sempre uso o balanço de branco automático e ajusto-o manualmente ao desviar da imagem bruta. Minha experiência é que, às vezes, o balanço de branco automático é perfeito, na maioria das vezes é muito próximo e, em algumas raras sessões, está muito distante.
Observe também que a configuração "correta" do balanço de brancos nem sempre é a temperatura exata da cor da fonte de luz. Às vezes, uma imagem precisa de uma ligeira mudança de cor para parecer natural, e algumas podem até precisar muito. Uma imagem tirada sob luz solar intensa pode precisar ser um pouco mais amarela, e uma imagem tirada nas horas azuis pode precisar de muito azul.
A resposta é tão variada quanto os diversos modelos de câmeras e o firmware relacionado.
Quando definida como AWB, a maioria das câmeras digitais antigas (incluindo praticamente todas elas quando essa pergunta foi feita) usa algoritmos que tentam definir o balanço de brancos com base no pressuposto de que as áreas mais brilhantes do quadro devem ser branco neutro ou cinza claro . Isso funciona razoavelmente bem, a menos que algumas áreas estejam totalmente saturadas nos três canais (antes que quaisquer ajustes de exposição sejam aplicados).
O resultado pode ser semelhante a uma das seleções predefinidas disponíveis (Luz do dia, Tungstênio, Nublado, Fluorescente etc.) ou pode ser consideravelmente diferente de qualquer uma delas. Se a cena detectada estiver próxima o suficiente de uma das opções predefinidas da câmera, ela poderá ser aplicada ou não , dependendo do modelo exato da câmera em questão.
As câmeras mais recentes costumam usar algoritmos mais sofisticados que podem variar muito de um modelo para outro. A maioria dos modelos de nível superior é semelhante a algumas formas de medição, como a medição 'Matrix' da Nikon ou 'Evaluative' da Canon, na qual os dados do quadro são comparados a uma biblioteca carregada no firmware da câmera e aplicados com base em instruções para a correspondência mais próxima. Se a câmera detectar uma cena com céu azul brilhante na parte superior do quadro e verde mais escuro no quadro inferior, aplicará WB com base em um perfil de paisagem. Se detectar uma cena com muitas áreas que parecem tons de pele, aplicará um WB com base em um perfil de retrato. (Essa explicação é bastante simplificada das muitas sutilezas analisadas e podem afetar o resultado.)
Algumas câmeras permitem até opções selecionáveis pelo usuário entre a inclinação para as áreas mais brilhantes da cena ou a inclinação para as áreas mais médias da cena. A Canon chama as duas opções disponíveis com alguns de seus modelos mais recentes de 'AWB com prioridade branca' ou 'AWB com prioridade ao ambiente'.