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让我们考虑一下传感器（RAW）拍摄的图像是否经过校准和中性。
生成彩色平衡JPEG的公式如下：
JPEG = RAW * T
其中T是 color balance transformation
通常，要将不同的颜色平衡应用于JPEG，您需要将快照转换的逆过程应用于JPEG（以还原中性图像）
NEUTRAL = JPEG * 1/T
然后应用新的颜色转换
NEW_JPEG = NEUTRAL * T2
不幸的是，JPEG图像（至少由我的Nikon D50生成的图像）不包括所拍摄图像的温度设置。因此，这意味着当您只有JPEG图像时，Lightroom不知道方程式的T。因此，它无法应用逆变换来还原中性图像。
相反，它使用不同的通用转换来转换颜色平衡。
到目前为止，很好的技术答案。这是一个简单的类比，可能并不完全正确，但无论如何：
RAW文件就像底片一样。您可以在暗室（Lightroom）中使用它并打印（JPG）。JPG就像印刷品。一旦打印，您将无能为力。
Decastlejau的答案为像我这样热爱技术的人提供了很好的技术见解。对于数学方面的胆小人来说，这是一个不太复杂的答案。使用RAW，您可以获得原始传感器数据，该数据通常存储为数字传感器每个像素的原始红色，绿色或蓝色SENSOR读数，以及其他元数据，例如曝光细节，相机状态（即白平衡），相机设置，可能还有各种其他数据。
原始图像本质上是来自数字传感器的直接数据转储，通常是排列在拜耳彩色滤光片阵列中的红色，绿色和蓝色感光像素（照片）。由于RAW是原始传感器数据，因此您可以获得最大量的信息，通常所包含的位深度（和动态范围）比保存为另一种格式的图像大得多。这是decastlejau提到的“中性”图像...未应用任何调整或色调曲线，它确实是原始数据。
RAW图像的像素不会直接映射到屏幕上的像素，因此无法直接查看。要查看RAW图像，必须将原始传感器像素数据传递给渲染算法，该算法采用原始传感器数据，并应用各种调整和衰减，例如色调曲线，白平衡调整，曝光调整等，以生成每个包含红色，绿色和蓝色元素的屏幕像素。每当对RAW图像进行任何调整时，都必须应用此算法，以便在屏幕上查看最终图像。通过以这种方式使用RAW，您可以将原始传感器数据保持在原始状态，从而可以随时从根本上更改此“处理管道”中的任何调整，并在渲染到屏幕的图像中看到理想的结果。RAW数据的大多数算法处理都会使最终图像中的信息丢失达到某种程度。例如，应用色调曲线通常可以提高对比度，但会降低动态范围。
与RAW图像相比，JPEG图像是已通过应用色调曲线，白平衡设置等以创建最终图像的算法进行处理的图像。由于已经处理了JPEG，因此原始传感器数据将丢失。如果您的相机保存了TIFF文件而不是JPEG，则同样适用。处理原始传感器数据会将其“冻结”为最终状态。处理后的图像并非完全没有余量，仍然可以进行调整。比特深度越高，节省的色域越宽，将拥有更多的净空，但是，您将永远无法获得与使用RAW时一样的灵活性。
有限余量的一个例子是白平衡调整区域。JPEG中的每个像素现在都包含红色，绿色和蓝色信息。这限制了您可以实现的白平衡校正量，而不会遇到奇怪的偏色或分色，尤其是在进行较大调整时。可以使用RAW进行更进一步的调整，因为您可以根据原始的红色，绿色和蓝色传感器数据重新混合最终图像中的每个像素，从而消除色偏。
实际上，您可以从jpg图像调整白平衡。仅结果将远不如您从RAW文件中获得的结果。正如在其他答案上更好地讨论的那样，jpg文件包含的数据比RAW文件少得多，因此没有改变颜色平衡的余量。曝光和对比度设置也是如此。
话虽如此，仍然可以使用其他程序稍微改变jpg图像的白平衡，但是在Lightroom中，他们认为您可以通过jpg文件管理的效果不佳，对于典型的Lightroom用户而言还不够好。
还要注意，这与jpg压缩技术无关，只是jpg文件格式存储的信息较少。
也许这种类比将有助于阐明RAW白平衡优于JPEG白平衡的原因。
想象一下，您有一张黑白照片。很显然，没有自动的方法可以将颜色重新添加到该图片中。由于有许多不同的颜色阴影可以映射到给定的灰色阴影，因此无法分辨原始颜色。您可以猜测（就像对旧电影进行着色一样），但是您不确定。
现在，想象一下一张白平衡被搞砸了的图片，一切都变成了蓝色。这种情况类似于黑白图片。您已经丢失了有关图片中原始的红色和绿色的信息。如果计算机程序删除了蓝色，因此没有整体色调，则不会返回原始图片，而是黑白照片。
当然，大多数白平衡都不会像上面的示例那样混乱，并且JPEG白平衡可以正常工作。但是，当您从快照中获得原始信息时，您将始终获得更准确的转换，就像在RAW中一样。
decasteljau的回答在技术上很出色。不过，让我添加一些绒毛：
RAW文件包含来自传感器的线性数据-更多的光子撞击每个photoite等于直接更高的读数。然后将其平均分为红色，绿色和蓝色。（从技术上讲，大多数传感器中的绿色接收器数量是原来的两倍。但这是一个实现细节。）
但是，人类视觉系统（眼睛和大脑）根本无法感知事物。
首先，我们以非线性方式感知亮度，这就是为什么我们能够处理同一场景中所有明亮的阳光和深色阴影而又不会显得怪异的原因。这就是为什么将曲线应用于RAW图像以生成吸引人的最终输出图像的原因。您可以跳过此步骤并生成线性JPEG，但是它看起来很平整（没有双关语）并且很奇怪。
其次，我们基于对事物应该着色的内在感觉来感知颜色，这就是为什么它们在冷光和暖光下，甚至在经过一些调整后，在非常奇怪的光线下对我们来说看起来都是正常的。如果光线“真的”是深蓝色，则我们往往看不到它-但是，如果您拍摄照片，则会记录更多的蓝色照片。图像文件不了解事物的“外观”，因此需要进行白平衡校正以使图像符合我们的心理期望。
从RAW文件转换时，转换器从已知的起点开始工作。它要么具有针对您的相机模型（甚至是您自己生成的模型）的详细配置文件，要么至少具有与该相机的常规输出匹配的基本颜色矩阵。因此，它可以从该状态开始进行各种调整-这是decasteljau的答案中的“ RAW * T”，并且如果您改变主意，由于通常未修改原始RAW文件，则可以从该基准重新开始应用不同的变换。
有了JPEG文件后，该基准线将丢失，并且不知道从何开始调整。