白平衡是一种通过调整图像色彩，使原本白色的物体在不同光线条件下拍摄后仍显现为白色的技术，核心目的是恢复物体的固有色，减小光源颜色对物体颜色的影响。
实现步骤（基于灰度世界算法）：
统计得色温：分析图像中R/G、B/G的比例信息，通过查普朗克曲线确定当前光源的色温。例如，若图像中白点的R/G=1.2、B/G=0.8，则对应普朗克曲线上某一色温点。
查线得gain值：根据相机模组特性，通过实际标定的色温曲线（而非理论普朗克曲线）查找对应色温的增益值（Rgain、Bgain）。标定过程需在不同色温光源（如D65、TL84、CWF等）下拍摄标准白色物体，计算其RGB值的平均偏差，进而拟合出Rgain、Bgain与色温的关系曲线。
整体计算：将查得的Rgain、Bgain应用于图像所有像素点，通过乘法调整RGB值，完成整幅图像的白平衡校正。例如，若Rgain=1.1、Bgain=0.9，则每个像素的R值乘以1.1，B值乘以0.9。
关键曲线：
普朗克曲线：理论曲线，描述黑体辐射在不同色温下的R/G、B/G比例关系，用于初步色温估计。
色温曲线：实际标定曲线，通过实验拟合相机模组在不同色温下的Rgain、Bgain值，解决硬件差异导致的色彩偏差。例如，高通、MTK平台通常采用灰度世界算法，以图像G分量平均值作为“灰度基准”，计算Rgain=灰度值/R平均值、Bgain=灰度值/B平均值，再通过插值拟合出连续曲线。
不同平台（如高通、MTK）的实现细节可能不同，但均遵循“色温估计-增益计算-像素调整”的核心逻辑。理解白平衡需掌握色温、普朗克曲线等基础概念，其效果直接取决于对光源色彩特性的准确建模与校正。
