064、AE自动曝光：测光策略与场景自适应控制

064、AE自动曝光：测光策略与场景自适应控制

去年在调试某款旗舰手机的后置主摄时，遇到一个让人抓狂的bug：用户从室内走到室外，画面先过曝成一片惨白，然后慢慢暗下来，整个过程持续了将近两秒。产品经理拿着竞品手机在旁边对比，那个画面切换的丝滑程度，让我恨不得把示波器砸了。后来追了三天代码，发现问题出在测光策略的切换时机上——全局测光到中心重点测光的过渡，没有做任何平滑处理。

这个坑，今天必须讲清楚。

测光策略不是越多越好

很多刚入行的工程师喜欢在代码里堆测光模式：点测光、中央重点、全局平均、矩阵测光、高光优先、人脸优先……恨不得把芯片手册里列的全加上。但实际落地时，真正需要精调的往往只有三到四种。

点测光适合逆光人像，但前提是你能准确锁定人脸。有一次在安防项目中，客户要求夜间抓拍车牌，我们用了点测光对准车牌区域，结果画面里只要出现一个行人，曝光就全乱了。后来改成中央重点加权重偏移，反而稳定得多。

中央重点测光在车载领域是主力。前视ADAS摄像头，视野中央永远是道路和车辆，边缘的树木和天空不能干扰曝光。这里有个细节：中央区域的权重不是固定值，要根据车速动态调整。高速时中央权重加大到80%，低速时降到60%，否则进出隧道时画面会剧烈闪烁。

全局平均测光在医疗内窥镜里是灾难。黏膜和器械的反光率差异太大，平均下来要么暗部死黑要么高光溢出。我们最后用的是局部自适应测光，把画面分成16x16的网格，每个网格独立计算亮度，然后根据组织类型选择参考区域——这个算法后来申请了专利，但核心思想其实很简单：别相信平均值。