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最近做了些手机的拍照相关视频、文章，由于内容上线的时候，都是已经开卖了，所以就有小伙伴私信问我：为什么我拍的照片色彩是正确，但自己拍出来的照片偶尔会偏色？
如果用摄影师的角度来说这个问题，那就是一句话概括：你的测光点没选对 。这句话对于很多人来说，第一听基本都是一脸“？”，里面其实包含了一连串的摄影知识，要想拍出色彩不偏掉的照片还是要了解一下之间的因果关系 。
先简单说说一般照片的生成步骤：
- 传感器采集场景光线信息，生成RAW数据；
- ISP图像处理器运算RAW数据，识别场景颜色、光线强度等信息；
- 图片算法运作，把完成识别的RAW数据，转换成JPG照片；
好了，大家觉得造成偏色现象是在哪一步发生的？
没错，答案是：三步都有 。
这三步分别负责其了色彩生成的“采集”、“识别”、“输出”，从传感器通过镜头感应到光线转换成光电信号，然后模数转换器把光电信号转换成RAW数据，这一步十分重要，传感器和模数转换器担起了获取“原材料”的工作，对后续的步骤影响非常大，也是让色彩准确的前提条件 。
所以，对拍照有要求的人在选择手机时，肯定会对手机选用的传感器进行一番研究，因此好的拍照手机都会配备上不错的传感器，而最近，手机开始装备上了突破8bit的传感器，拥有10bit、12bit色深的手机在采集色彩上有了突破，为之后的处理提供了更多的色彩量 。
再说识别，由于RAW采集到数据是没有色彩概念的，那只是一堆场景的相关数据，需要通过色彩算法来对这些数据区分出不同的色彩，匹配上包括白平衡、色调等相关的基础数据，让下一步图片优化算法来完成最终图片并输出JPG文件 。
图片优化就直说手机上的AI图片优化，这里的关键词有两个：1、场景识别；2、学习功能 。场景识别就如文字所说，通过AI引擎对图片所拍摄的场景进行判断，例如风景、微距、人像、夜景、室内弱景等场景进行识别，然后匹配上相应的照片优化方案 。
第二个“学习功能”指的是现在AI引擎在大数据的支持下，可以深度学习各种场景下的照片优化策略，快速自动识别当前场景并选择最佳的拍摄、图片优化方案 。例如根据实际场景选择“夜景”、“微距”等模式大纲后，再根据实际拍摄进行场景细分、调整，并再每次使用的调整中学习用户的喜好，让下一次拍摄效果更符合用户心中所想 。
现在AI引擎能做更细致的场景分类
以上就是目前手机AI拍照的相关信息，该说回偏色问题了 。既然现在的手机AI照片存在着学习的特性，那新手机刚上手的拍摄效果不尽人意，也属于正常现象了 。理由有以下几个：
- 新款手机基本采用的新的传感器、镜组等新配置，需要重新适配相关的优化；
- AI拍摄手机已经上市几年了，老手机的优化和对用户自身喜好的“学习”更深；
- 对于色彩的喜好判断不单每个品牌都存在差别，就连同品牌不同的系列都有差别；
第一个问题，是我感受最深的，因为最近的新手机首批产品都会在更新固件后，拍摄效果就能获得一次提升，有些手机的提升之高，甚至让我怀疑换了一台新手机，导致我的第一批拍的照片基本都废了 。
而第二个问题，我举个很简单的例子：索尼IMX586传感器 。这个2018年发布的传感器直到今天还能出现在旗舰手机上（例如小米11 ultra的超广角和潜望式长焦镜头），而且还是在关键摄像头上使用 。原因就是经过了很多品牌用很多个机型来优化，让这个传感器的AI优化十分成熟，做到无论什么品牌都能很完美的应用，很好解决了照片偏色等问题 。
以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!
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