1 色彩校正原理
人眼对色彩的识别，是基于人眼对光谱存在三种不同的感应单元，不同的感应单元对不同波段的光有不同的响应曲线的原理，通过大脑的合成得到色彩的感知。 一般来说，我们可以通俗的用 RGB三基色的概念来理解颜色的分解和合成。理论上，如果人眼和 sensor 对光谱的色光的响应，在光谱上的体现如下的话，基本上对三色光的响应，相互之间不会发生影响，没有所谓的交叉效应。理想R/G/B光谱响应如下：
而实际人眼对R/G/B的光谱响应如下，RGB的响应并不是完全独立的。
某款相机的sensor光谱响应曲线如下：
从上图可以看出，sensor的R/G/B响应曲线和人眼的R/G/B响应曲线是不一致的。而且图像数据经过ISP的AWB处理之后肯定会存在色偏，因此需要RGB域进行色彩矩阵校正。
2 色彩校正策略
我们已看到 sensor 对光谱的响应，在 RGB各分量上与人眼对光谱的响应通常是有偏差的，当然就需要对其进行校正。不光是在交叉效应上，同样对色彩各分量的响应强度也需要校正。通常的做法是通过一个色彩校正矩阵对颜色进行一次校正。校正矩阵如下：
该色彩校正的运算通常由 ISP 完成，软件通过修改相关寄存器得到正确的校正结果。另外随着色温的升高，要对色温进行较正，否则，物体在这样的光线条件下所表现出来的颜色就会偏离其正常的颜色，因此需要降低 sensor 对红色的增益，增加 sersor 对蓝光的增益。因此，建议做CCM矩阵时选取不同的色温生成不同的CCM矩阵，然后根据实际色温值插值得到当前色温的CCM矩阵。
3 参考链接
(1) http://xilinx.eetrend.com/article/4180
(2) http://www.ccm99.com/thread-1196-1-1.html
(3) http://blog.sina.com.cn/s/blog_48fd99310102wtvt.html