RGB Bayer Color分析

? ? ?Bayer色彩濾波陣列

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? ? ?拜耳色彩濾波陣列（Bayer Color Filter Array，CFA）是非常有名的彩色圖片的數字采集格式。色彩濾波器的模式如上圖所示，由一半的G，1/4的R，1/4的B組成。

拜耳色彩濾波器的模式、序列、濾波器有很多種，但最常見的模式是由Kodak提出的2*2模式。

? ?當Image Sensor往外逐行輸出數據時，像素的序列為GRGRGR.../BGBGBG...（順序RGB）。這樣陣列的Sensor設計，使得RGB傳感器減少到了全色傳感器的1/3，如下所示。

? ? 圖像傳感器的結構如下所示，每一個感光像素之間都有金屬隔離層，光纖通過顯微鏡頭，在色彩濾波器過濾之后，投射到相應的漏洞式硅的感光元件上。

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白平衡調節（White Balance）

色彩傳感器并不能像人眼那樣直接感應圖像，因此為了保證最終圖像的真實性，必須經過一些白平衡處理以及色彩校正等算法來修正圖像。

原始像素的第一步處理操作就是白平衡調節。一個白色物體每通道的白平衡都應該是相同的，即R=G=B。通過白色物體的采集以及直方圖分析，擁有最高級別白平衡的通道被作為目標通道，而其他兩個通道通過增益達到匹配，如下：R'=aG'=bB'。同時，隨著光源的不同，白平衡也應該相應的調節。

Bayer插值補償算法（Bayer Interpolation）

1) 插值紅藍算法實現

每一個像素僅僅包括了光譜的一部分，必須通過插值來實現每個像素的RGB值。為了從Bayer格式得到每個像素的RGB格式，我們需要通過插值填補缺失的2個色彩。插值的方法有很多（包括領域、線性、3*3等），速度與質量權衡，最好的線性插值補償算法。其中算法如下：

R和B通過線性領域插值，但這有四種不同的分布，如下圖所示：

（a）????????????????????????????????? （b）

（c）???????????????????????????????????? （d）

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? ? 在（a）與（b）中，R和B分別取領域的平均值。

2) 插值綠算法實現

? ?在（c）與（d）中，取領域的4個B或R的均值作為中間像素的B值。

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? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（e） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（f）

? ? 由于人眼對綠光反應最敏感，對紫光和紅光則反應較弱，因此為了達到更好的畫質，需要對G特殊照顧。在上述（c）與（d）中，擴展開來就是上圖的（e）與（f）中間像素G的取值，者也有一定的算法要求，不同的算法效果上會有差異。經過相關的研究，（e）中間像素G值的算法如下：

（f）中間像素G值的算法如下：

? ? CMOS攝像頭這部分轉換是在內部用ADC或者ISP完成的，生產商為了降低成本必然會使得圖像失真。當然用外部處理器來實現轉換，如果處理器的速度足夠NB，能夠勝任像素的操作，用上面的算法來進行轉換，皆大歡喜。不過上述算法將直接成倍提高了算法的復雜度，速度上將會有所限制。因此為了速度的提成，可以直接通過來4領域G取均值來中間像素的G值，將會降低一倍的速率，而在性能上差之甚微，算法如下：

? ? 如果能夠通過損失圖像的額質量，來達到更快的速度，還可以取G1、G2的均值來實現，但是這樣的做法會導致邊沿以及跳變部分的失真

轉載于:https://www.cnblogs.com/lifan3a/articles/7016607.html

總結

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