Bayer Color Filter Pattern

    TOG2010 7月的一篇Face Cpature的文章“High-Quality Single-Shot Capture of Facial Geometry”提出了一个人脸三维重建系统。设备包括：7台Canon 500D / 1台Fuji Real 3D W1。

 

    作者使用相机的12bit的RAW data，需要处理成为RGB图像，这个过程中提到了Bayer Color Filter Pattern，原文中给出的参考文献是“【1】Color Filter Array Recovery Using a Threshold-based Variable Number of Gradients”。

 

    Bayer Color Filter Pattern翻译过来是拜耳色彩滤波模式。为了降低成本，数码相机都采用单CCD，即单Sensor。单CCD获得R,G,B分量的方法是在CCD上覆盖一片只有R,G,B三色的马赛克滤镜，再对于输出信号根据具体的算法进行处理。这一概念由Bayer（拜耳）提出，人们称之为拜耳模式。当输出数据按照“GRGR/BGBG”排列时候，我们得到的就是Bayer Pattern的raw data（每个像素只感知一种颜色）。但是这种raw data不能直接解码和显示。

 

 

     上图是Kodak制造的Bayer Pattern示意图，每个小单元中一半为Green，剩下Blue，Red分别占1/4。

   

      “Since each pixel has been made sensitive only to one color (one spectral band), the overall sensitivity of a color image sensor is lower than a monochrome (panchromatic) sensor, and in fact is typically 3x less sensitive. As a result, monochrome sensors are better for low-light applications, such as security cameras.”

     

    由于每个像素只感知一种颜色（一种色谱），一个彩色图像感知器的整体感知度比单色（全色）感知器的感知度要低，实际中一般要低到3倍。所以，单色感知器在光线不佳的情况下表现要好得多，例如安全摄像机。

 

    使用Bayer马赛克滤镜的CCD得到的图像带有R,G,B三个分量，但是如果不加任何算法处理的，仅仅简单的分离这三个分量，那么图像的分辨率非常差，并且和原始物体相比，色彩分量的比例也会严重失真。如何得到尽可能真实的RGB图片就是Bayer Color Filter Pattern 研究的内容。原文使用了【1】中的方法。