AWB to skrót od Automatic White Balance, czyli Automatyczny Balans Bieli

W świecie nowoczesnych systemów monitoringu wizyjnego, gdzie każdy detal ma znaczenie, jakość obrazu jest absolutnym priorytetem. Jednym z kluczowych, choć często niedocenianych, mechanizmów odpowiadających za wierne odwzorowanie kolorów jest AWB (Automatic White Balance), czyli Automatyczny Balans Bieli. To technologia, która działa niczym ludzki mózg, korygując postrzeganie barw w zależności od oświetlenia. W tym artykule, zaktualizowanym na 2025 rok, dogłębnie wyjaśnimy, czym jest AWB, jak ewoluował i dlaczego jego zaawansowane wersje, wspierane przez sztuczną inteligencję, stają się standardem w profesjonalnym CCTV.

Czym jest Balans Bieli i dlaczego jest tak ważny?

Aby zrozumieć działanie AWB, musimy najpierw pojąć koncepcję „temperatury barwowej” światła. Każde źródło światła – od płomienia świecy, przez żarówkę, aż po światło słoneczne w południe czy w pochmurny dzień – ma swoją specyficzną dominantę kolorystyczną. Ludzki mózg doskonale radzi sobie z kompensowaniem tych różnic. Biała kartka papieru wydaje nam się biała zarówno w ciepłym świetle żarówki, jak i w chłodnym świetle jarzeniówki. Kamera cyfrowa nie posiada tej wrodzonej zdolności – musi się jej „nauczyć”.

Temperatura barwowa, mierzona w Kelwinach (K), określa odcień światła:

• Niskie wartości (poniżej 3000 K): Światło ciepłe, z dominantą czerwieni i żółci (np. wschód/zachód słońca, światło świecy, tradycyjna żarówka).
• Średnie wartości (ok. 5500 K): Światło neutralne, białe (np. światło dzienne w południe, lampa błyskowa).
• Wysokie wartości (powyżej 6500 K): Światło chłodne, z dominantą niebieskiego (np. pochmurny dzień, oświetlenie w cieniu).

Gdyby kamera nie korygowała balansu bieli, obraz nagrany w pomieszczeniu oświetlonym żarówkami miałby nienaturalny, pomarańczowy zafarb. Z kolei scena nagrana w cieniu w słoneczny dzień byłaby zbyt niebieska. Zadaniem balansu bieli jest zneutralizowanie tych dominant barwnych, aby biel była faktycznie biała, a co za tym idzie – wszystkie pozostałe kolory były odwzorowane w sposób naturalny i wierny rzeczywistości.

Jak działa AWB (Automatyczny Balans Bieli) w kamerach CCTV?

Automatyczny Balans Bieli to algorytm zaimplementowany w procesorze sygnałowym obrazu (ISP) kamery, który w czasie rzeczywistym analizuje rejestrowaną scenę i samodzielnie dobiera odpowiednie ustawienia balansu bieli. Proces ten, w uproszczeniu, przebiega w kilku krokach:

1. Analiza sceny: Kamera skanuje cały kadr, poszukując najjaśniejszych punktów lub obszarów, które algorytm zakłada, że powinny być neutralne (białe lub szare).
2. Identyfikacja dominanty barwowej: Na podstawie analizy, system określa, jaka dominanta kolorystyczna występuje w oświetleniu (np. czy jest ono zbyt żółte, czy zbyt niebieskie).
3. Korekcja: Procesor obrazu aplikuje cyfrową korektę, dodając do obrazu barwę przeciwną do zidentyfikowanej dominanty. Jeśli światło jest zbyt żółte, kamera „dodaje” niebieskiego, aby je zneutralizować. Jeśli jest zbyt niebieskie – dodaje żółtego.
4. Ciągła adaptacja: W trybie automatycznym proces ten odbywa się nieustannie, klatka po klatce, aby dostosować się do zmieniających się warunków oświetleniowych, np. gdy słońce chowa się za chmurami.

Kiedy klasyczny AWB może zawieść?

Tradycyjne algorytmy AWB, choć coraz doskonalsze, mogą mieć problemy w specyficznych warunkach. Najczęstsze scenariusze, w których automatyka może się „pogubić”, to:

• Sceny monochromatyczne: Jeśli w kadrze dominuje jeden kolor (np. duża, niebieska ściana), algorytm może błędnie zinterpretować go jako dominantę oświetlenia i próbować go zneutralizować, co prowadzi do przekłamania wszystkich barw.
• Mieszane oświetlenie: Bardzo trudne dla AWB są sceny oświetlone przez kilka źródeł o różnej temperaturze barwowej (np. światło dzienne wpadające przez okno i sztuczne światło żarowe wewnątrz pomieszczenia).
• Brak punktu odniesienia: W scenach, gdzie brakuje białych lub szarych elementów, algorytmowi trudniej jest znaleźć poprawny punkt odniesienia do kalibracji.

W takich sytuacjach w profesjonalnych kamerach często dostępny jest tryb manualnego balansu bieli (MWB), gdzie operator może ręcznie ustawić temperaturę barwową lub wskazać kamerze biały obiekt jako wzorzec.

Ewolucja AWB: Od prostych algorytmów do sztucznej inteligencji.

Technologia AWB przeszła ogromną transformację. To, co kiedyś było prostym mechanizmem, dziś staje się inteligentnym systemem opartym na uczeniu maszynowym. Perspektywa na 2025 rok pokazuje wyraźny trend w kierunku AWB wspieranego przez AI.

AWB 1.0: Algorytmy oparte na szarości (Gray World)

Pierwsze systemy AWB opierały się na prostym założeniu, że średnia wszystkich kolorów w scenie powinna dać neutralną szarość. Algorytm starał się tak skorygować obraz, aby to założenie zostało spełnione. Działało to nieźle w zróżnicowanych scenach, ale kompletnie zawodziło w otoczeniu z dominującą jedną barwą.

AWB 2.0: Analiza najjaśniejszego punktu (White Patch)

Kolejna generacja skupiała się na wyszukiwaniu najjaśniejszego obszaru w kadrze, zakładając, że jest on biały. To podejście było skuteczniejsze, ale mogło być łatwo oszukane przez odblaski światła lub jasne, ale kolorowe obiekty.

AWB 3.0 (Aktualny standard): Hybrydowe algorytmy i bazy danych

Współczesne, standardowe kamery CCTV korzystają z zaawansowanych, hybrydowych algorytmów, które łączą różne metody analizy. Co więcej, producenci często implementują w oprogramowaniu kamery predefiniowane profile dla różnych typów oświetlenia (np. „słoneczny dzień”, „pochmurno”, „żarówka”, „świetlówka”). Kamera stara się dopasować aktualną scenę do jednego z tych wzorców, co znacznie poprawia celność.

AWB 4.0 (Przyszłość i standard premium : Sztuczna Inteligencja i Deep Learning

Najnowszy przełom w technologii AWB jest nierozerwalnie związany z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) i głębokiego uczenia (Deep Learning). Kamery wyposażone w dedykowane układy AI potrafią znacznie więcej niż tylko analizować statystyki kolorów. 

Jak działa AWB z AI?

• Rozpoznawanie obiektów i scen: Kamera nie widzi już tylko zbioru pikseli. Dzięki AI potrafi rozpoznać, że w kadrze znajduje się ludzka twarz, zielona trawa, niebieskie niebo czy czerwony samochód.
• Kontekstowa korekcja: Wiedząc, jaki jest naturalny kolor rozpoznanych obiektów (np. że trawa powinna być zielona, a nie niebiesko-zielona), algorytm może dokonać znacznie precyzyjniejszej korekty balansu bieli, ignorując mylące elementy sceny.
• Adaptacja do złożonych warunków: Systemy AI są trenowane na milionach obrazów w różnych warunkach oświetleniowych. Dzięki temu znacznie lepiej radzą sobie ze scenami o mieszanym oświetleniu, ponieważ potrafią analizować różne części kadru niezależnie.

AWB oparty na AI przestaje być nowinką, a staje się kluczową cechą odróżniającą kamery z segmentu profesjonalnego od budżetowych. Jego przewaga jest nieoceniona w zastosowaniach, gdzie wierność kolorów ma krytyczne znaczenie.

Praktyczne znaczenie doskonałego AWB w systemach monitoringu

Dlaczego tak bardzo zależy nam na naturalnych kolorach w CCTV? Powodów jest kilka i wszystkie są niezwykle istotne z punktu widzenia bezpieczeństwa i analizy materiału dowodowego.

1. Identyfikacja osób i pojazdów: Poprawny balans bieli jest absolutnie kluczowy dla wiarygodnej identyfikacji. Czy kurtka sprawcy była granatowa czy czarna? Czy samochód był srebrny czy jasnoniebieski? Błędy w odwzorowaniu kolorów mogą całkowicie uniemożliwić lub utrudnić pracę służb porządkowych.
2. Skuteczność analityki wideo (VCA): Nowoczesne systemy monitoringu coraz częściej wykorzystują inteligentną analizę obrazu do automatycznego wykrywania zdarzeń. Algorytmy te, np. do rozpoznawania koloru pojazdu czy odzieży, działają znacznie skuteczniej i niezawodnie, gdy otrzymują obraz o poprawnych, naturalnych barwach.
3. Mniejszy stres dla operatora: Osoba monitorująca obraz przez wiele godzin znacznie łatwiej i szybciej analizuje scenę, która wygląda naturalnie. Obraz z wyraźnym zafarbem kolorystycznym jest męczący dla wzroku i może prowadzić do przeoczenia ważnych detali.

Podsumowanie

AWB (Automatyczny Balans Bieli) to fundamentalna technologia w każdej kamerze cyfrowej, a w systemach monitoringu jej rola jest nie do przecenienia. Odpowiada za to, by rejestrowany obraz był wolny od nienaturalnych dominant barwnych, co przekłada się na wierność kolorów, a w konsekwencji na wartość materiału dowodowego. Ewolucja tej funkcji, od prostych założeń statystycznych po zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji zdolne do rozumienia kontekstu sceny, pokazuje, jak wielką wagę producenci przykładają do jakości obrazu. Inwestując w nowoczesną kamerę w, warto zwrócić uwagę nie tylko na rozdzielczość, ale również na jakość jej procesora obrazu i zaawansowanie funkcji takich jak AWB, ponieważ to one decydują o tym, czy obraz będzie jedynie „zapisem”, czy wiarygodnym odzwierciedleniem rzeczywistości.

AWB to tylko jeden z wielu kluczowych terminów w branży. Jeśli chcesz zgłębić swoją wiedzę i poznać inne skróty, zapraszamy do naszego artykułu: Skróty CCTV: słownik terminów monitoringu.