常用的減少分辨率：Skipping（跳采樣）和Binning（合并讀出）

Binning 圖像讀出模式：
將相鄰的像元中感應的電荷被加在一起，以一個像素的模式讀出。Binning分為水平方向Binning和垂直方向Binning，水平方向Binning是將相鄰的行的電荷加在一起讀出，而垂直方向Binning是將相鄰的列的電荷加在一起讀出；
優點：將幾個像素聯合起來作為一個像素使用，提高暗處對光感應的靈敏度，輸出速度，當行和列同時采用Binning時，圖像的縱橫比并不改變，當采用2:2Binning，圖像的解析度將減少75%。
缺點：降低輸出圖像解析力，只能輸出單色圖像。

Skipping模式
對所有行列的像素點進行采樣，這樣才能獲取非原始分辨率的圖像（降低的分辨率圖像），而行列數據是成對讀取的。

Bayer Pattern（拜耳陣列）
CCD（charge coupled device）或者CMOS器件作為光傳感器的時候，采集數字圖像時用到的一種常見的方法。
原理：每一個像素點CCD都只接收了RGB三個分量中的一個分量。一般而言是按照“RG/GB”的方式排列（對照圖可以了解RG/GB其實是一個正方形的兩行這么排列的）。

增加不同顏色的濾鏡，使得每個像素識別一種顏色。然后通過通過插值的方式將每個像素點中丟失的兩個顏色找回來，得到每個像素的RGB值。

Bayer Pattern

remosaic插值算法
傳統的拜耳結構采用RGGB結構，由于CMOS本身沒有辯色能力，只能獲得值的大小；sensor的output 不是常規的Bayer pattern，所以想要獲取更高的分辨率，就需要remosaic算法，然后進ISP處理。

Remosaic通常分為軟件和硬件兩種方式。
軟件Remosaic，通過像素互換，或該像素與周圍相關像素的聯系，根據距離遠近計算出一定的權重比例，作為該像素的信號值，通常軟件Remosaic算法放在平臺端集成。
硬件Remosaic也有部分芯片，通過獨立的ISP信號處理變換像素結構，每個感光單元又都能獨立顯示并且輸出數據，可以拍攝出正常硬件直出的Bayer排布，無需額外軟件插值。
硬件比軟件的Remosaic在處理速度上會快很多，硬件Remosaic可以支持Full size Bayer預覽，然而手機端是否要用full size去預覽還需要綜合考慮功耗等其他因素；軟件Remosaic處理需要花費更長的時間，目前僅作為Full Size拍照時候使用。

4cell 芯片
也有稱之為 “Tetra cell”、“Quad bayer”、“Four cell”等，該芯片基于經典的Bayer陣列，將每一種顏色以4個pixel組合排列，成功讓一款攝像頭能在高像素和大像素間自由切換。

從原始的4cell1像素排布，還原成普通拜耳（Bayer）結構的過程，稱之為Remosaic

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理模式的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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