1、圖像bayer格式介紹

bayer格式圖片是伊士曼·柯達公司科學家Bryce Bayer發(fā)明的，Bryce Bayer所發(fā)明的拜耳陣列被廣泛運用數(shù)字圖像。

對于彩色圖像，需要采集多種最基本的顏色，如rgb三種顏色，最簡單的方法就是用濾鏡的方法，紅色的濾鏡透過紅色的波長，綠色的濾鏡透過綠色的波長，藍色的濾鏡透過藍色的波長。如果要采集rgb三個基本色，則需要三塊濾鏡，這樣價格昂貴，且不好制造，因為三塊濾鏡都必須保證每一個像素點都對齊。當用bayer格式的時候，很好的解決了這個問題。bayer 格式圖片在一塊濾鏡上設置的不同的顏色，通過分析人眼對顏色的感知發(fā)現(xiàn)，人眼對綠色比較敏感，所以一般bayer格式的圖片綠色格式的像素是是r和g像素的和。

另外，Bayer格式是相機內部的原始圖片， 一般后綴名為.raw。很多軟件都可以查看， 比如PS。我們相機拍照下來存儲在存儲卡上的.jpeg或其它格式的圖片， 都是從.raw格式轉化過來的。如下圖，為bayer色彩濾波陣列，由一半的G，1/4的R，1/4的B組成。

2、bayer格式圖像傳感器硬件

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。

當Image Sensor往外逐行輸出數(shù)據(jù)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。

3、bayer格式插值紅藍算法實現(xiàn)

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(xiàn)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：

在（a）與（b）中，R和B分別取鄰域的平均值。

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。

4、bayer格式插值綠算法實現(xiàn)

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(xiàn)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(xiàn)，但是這樣的做法會導致邊沿以及跳變部分的失真。