1 影象bayer格式介紹

　　bayer格式圖片是伊士曼·柯達公司科學家Bryce Bayer發明的，Bryce Bayer所發明的拜耳陣列被廣泛運用數字影象。

　　對於彩色影象，需要採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。如果要採集rgb三個基本色，則需要三塊濾鏡，這樣價格昂貴，且不好製造，因為三塊濾鏡都必須保證每一個畫素點都對齊。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定的不同的顏色，通過分析人眼對顏色的感知發現，人眼對綠色比較敏感，所以一般

　　另外，Bayer格式是相機內部的原始圖片, 一般字尾名為.raw。很多軟體都可以檢視, 比如PS。我們相機拍照下來儲存在儲存卡上的.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格式影象感測器硬體

　　影象感測器的結構如下所示，每一個感光畫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後，投射到相應的漏洞式矽的感光元件上。 

　　當Image Sensor往外逐行輸出資料時，畫素的序列為GRGRGR.../BGBGBG...（順序RGB）。這樣陣列的Sensor設計，使得RGB感測器減少到了全色感測器的1/3，如下所示。

3 bayer格式插值紅藍演算法實現

　　每一個畫素僅僅包括了光譜的一部分，必須通過插值來實現每個畫素的RGB值。為了從Bayer格式得到每個畫素的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演算法。其中演算法如下： 

　　R和B通過線性領域插值，但這有四種不同的分佈，如下圖所示： 

                       　　　　　　　　　　　　　　　　(a)                                   (b)

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 (c)                                   (d)

　　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的均值作為中間畫素的B值。 

4 bayer格式插值綠演算法實現

      　　　　　　　　　　　　　　　　　　  (c)                                                        (d)

　　由於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，擴充套件開來就是上圖的（e）與（f）中間畫素G的取值，者也有一定的演算法要求，不同的演算法效果上會有差異。經過相關的研究，

　　（e）中間畫素G值的演算法如下： 

　　（f）中間畫素G值的演算法如下：

　　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影象失真。當然用外部處理器來實現轉換，如果處理器的速度足夠NB，能夠勝任畫素的操作，用上面的演算法來進行轉換，皆大歡喜。不過上述演算法將直接成倍提高了演算法的複雜度，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取均值來中間畫素的G值，將會降低一倍的速率，而在效能上差之甚微，演算法如下： 

　　如果能夠通過損失影象的額質量，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。