187、自动曝光AE：测光策略与曝光时间/增益分配在逆光场景下的优化
一个让我熬夜三天的逆光问题
2019年某款旗舰机的前置摄像头，在逆光自拍时人脸总是过暗，背景天空却一片死白。客户反馈视频会议时“整个人像剪影”。我调了三天AE参数，试过中心权重、全局平均、甚至人脸检测加权，效果都不理想。最后发现，问题根本不在测光权重，而在曝光时间与增益的分配策略上——这个坑，今天详细拆开讲。
测光策略：不是“选哪个区域”那么简单
逆光场景下，传统测光策略会犯一个致命错误：背景亮度极高，人脸亮度极低，平均测光会得到一个中间值，结果人脸欠曝、背景过曝。中心权重测光稍微好点，但如果人脸不在画面中心（比如自拍时偏左），照样翻车。
我调试时踩过的第一个坑：以为人脸检测AE就是万能药。人脸检测框确实能锁定人脸区域，但问题在于——人脸检测框的亮度值往往被背景高亮区域“污染”。比如人脸边缘有强光反射，或者人脸区域包含部分背景天空，AE引擎计算平均亮度时会把背景高光也算进去，导致人脸依然偏暗。
正确的做法：对人脸检测区域做“低通滤波+亮度直方图截断”。具体来说，提取人脸ROI后，先做高斯模糊去除边缘高光噪点，然后统计亮度直方图，只取中间80%的像素（去掉最亮10%和最暗10%），用这个中位数亮度作为目标。这个技巧在华为某款机型上验证过，逆光人脸亮度提升约15%。
另一个被忽视的点：测光策略要与场景分类联动。逆光场景下，应该自动切
