MATLAB图像处理_Bayer图像处理 & RGB Bayer Color分析
Bayer图像处理
Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS.
我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化
过来的. .raw格式内部的存储方式有多种, 但不管如何, 都是前两行的排列不同. 其
格式可能如下:
G R G R G R G R
B G B G B G B G
G R G R G R G R
B G B G B G B G
横为2的倍数, 竖为4的倍数, 它们构成了分辨率. 如, 上面则代表了 8 * 4 分辨率的
Bayer图.
我们要知道的是, G = 2 * R 及 G = 2 * B, 即绿色值为红色值或蓝色值的两倍, 因
为人眼对绿色更敏感, 所以绿色的分量更重.
下面说一下从bayer转换成rgb图的算法, RGB图, 即为三色图, 一个像素点就由RGB
三种颜色构成的混合色, 而bayer图一个像素就只有一个颜色, 或R或G或B. 因为bayer
一个像素点只有一种颜色, 需要借助这个像素点周围的颜色对它进行插值(填充)另外的
两种颜色, 它本身的颜色就不用插了. 一般的算法是:
对于插入R和B,
Rx = ( R1 + R2 ) / 2; 或-------------取上边和下边的平均值, 或是左边和右边的平均值
Rx = ( R1 + R2 + R3 + R4 ) / 4;----取四个边的平均值
B同理. 如:
G B G
R G R
G B G
对于中间的G, 它缺少 R和B, 用上下和左右的平均值进行求值.
对于
B G B
G R G
B G B
这个图呢, 中间点R, 缺少G和B, G暂时没讨论, 那么 B, 就是从R的四个B角进行求平均值.
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如果插入G, 稍有些复杂.
不过一般的算法与R和B一样, 复杂的算法, 其复杂程度也提升一倍, 不过精度更高, 如果对于
视频监测系统来说, 精度相对来说不必要求太高, 用R或B的解法即可. 下面说复杂的:
对于图:
R1
G1
R4 G4 R G2 R2
G3
R3
对于中间点R, 它需要插入G和B, B不讨论, 主要讨论G, 它周围有四个点G1, G2, G3, G4.
( G1 + G3 ) / 2--------------如果 |R1-R3| < |R2-R4|
G(R) = ( G2 + G4 ) / 2-------------如果 |R1-R3| > |R2-R4|
( G1 + G2 + G3 + G4 ) / 4--如果 |R1-R3| = |R2-R4|
如果周围出现的像素点颜色为B, 就应该比较|B1-B3|与|B2-B4|的值.
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还有关于将RGB格式转换为YUV格式的算法, 这里不想讨论了.
这里要注意的是, bayer每个像素的值是8位的. 但是有的相机的bayer格式却有10位, 12位
以及14位, 16位的, 那么如何将这些高于8位的数据转换为8位数据呢?. 拿12位数据来说, 有的
人是取高8位或是低8位, 那么这样就会出现一个问题, 这张图像会有一个斜度, 不是偏亮就是偏
暗, 或是出现其它乱七八糟的问题, 颜色问题总是不能令人满意. 这个时候就要去较正它, 无疑是
浪费了时间.
另一种算法是使用log映射, 据老外说, 这种转换法具有较高的精度. 拿12位来说, 一般转换算法:
f(in) = 2 ^ ( log(in) * 8 / 12 )
转换图为:
|8 .
| .
| .
|_______________________12
因为log256 = 8, log4096 = 12, 对了log是以2为底哦.
做得更好一点的算法, 可能根据提供的曝光等其它因素不同, 而将算法进行调整, 这样当一些意外
事件发生时, 产生的图片也不会失真严重.
如有何疑问, 请致信: 414078791@qq.com
链接：http://www.cnblogs.com/lin1270/archive/2010/12/01/1893647.html
RGB Bayer Color分析
Bayer色彩滤波阵列
拜耳色彩滤波阵列（Bayer Color Filter Array，CFA）是非常有名的彩色图片的数字采集格式。色彩滤波器的模式如上图所示，由一半的G，1/4的R，1/4的B组成。
拜耳色彩滤波器的模式、序列、滤波器有很多种，但最常见的模式是由Kodak提出的2*2模式。
当Image Sensor往外逐行输出数据时，像素的序列为GRGRGR.../BGBGBG...（顺序RGB）。这样阵列的Sensor设计，使得RGB传感器减少到了全色传感器的1/3，如下所示。
图像传感器的结构如下所示，每一个感光像素之间都有金属隔离层，光纤通过显微镜头，在色彩滤波器过滤之后，投射到相应的漏洞式硅的感光元件上。
白平衡调节（White Balance）
色彩传感器并不能像人眼那样直接感应图像，因此为了保证最终图像的真实性，必须经过一些白平衡处理以及色彩校正等算法来修正图像。
原始像素的第一步处理操作就是白平衡调节。一个白色物体每通道的白平衡都应该是相同的，即R=G=B。通过白色物体的采集以及直方图分析，拥有最高级别白平衡的通道被作为目标通道，而其他两个通道通过增益达到匹配，如下：R'=aG'=bB'。同时，随着光源的不同，白平衡也应该相应的调节。
Bayer插值补偿算法（Bayer Interpolation）
1) 插值红蓝算法实现
每一个像素仅仅包括了光谱的一部分，必须通过插值来实现每个像素的RGB值。为了从Bayer格式得到每个像素的RGB格式，我们需要通过插值填补缺失的2个色彩。插值的方法有很多（包括领域、线性、3*3等），速度与质量权衡，最好的线性插值补偿算法。其中算法如下：
R和B通过线性领域插值，但这有四种不同的分布，如下图所示：
（a） （b）
（c） （d）
在（a）与（b）中，R和B分别取领域的平均值。
2) 插值绿算法实现
在（c）与（d）中，取领域的4个B或R的均值作为中间像素的B值。
（e） （f）
由于人眼对绿光反应最敏感，对紫光和红光则反应较弱，因此为了达到更好的画质，需要对G特殊照顾。在上述（c）与（d）中，扩展开来就是上图的（e）与（f）中间像素G的取值，者也有一定的算法要求，不同的算法效果上会有差异。经过相关的研究，（e）中间像素G值的算法如下：
（f）中间像素G值的算法如下：
CMOS摄像头这部分转换是在内部用ADC或者ISP完成的，生产商为了降低成本必然会使得图像失真。当然用外部处理器来实现转换，如果处理器的速度足够NB，能够胜任像素的操作，用上面的算法来进行转换，皆大欢喜。不过上述算法将直接成倍提高了算法的复杂度，速度上将会有所限制。因此为了速度的提成，可以直接通过来4领域G取均值来中间像素的G值，将会降低一倍的速率，而在性能上差之甚微，算法如下：
如果能够通过损失图像的额质量，来达到更快的速度，还可以取G1、G2的均值来实现，但是这样的做法会导致边沿以及跳变部分的失真。
链接：http://blog.chinaaet.com/detail/32398
