视觉/图像重磅干货,第一时间送达 “ bayer,来自相机内部的原始格式。” 说起图像格式的种类,那可十根手指也数不过来。诸如耳熟能详的png、jpg、bmp,而bayer则鲜有人知。但这并不妨碍bayer在图像格式中有着不可撼动的地位。今天,就来看看bayer究竟是何物? 01 — 何为bayer 首先抛出一个问题:相机拍摄内部存储的图像格式是我们熟知的jpg、png吗? 答案显然不是。那么,这个最原始的格式,就是我们要说的bayer。 bayer格式是伊士曼·柯达公司的科学家Bryce Bayer发明的,他所发明的拜耳阵列被广泛应用于数字图像。bayer格式是相机内部的原始图像格式,后缀为.raw。我们熟知的jpg等格式,都是从raw格式转化过来的。 对于彩色图像,相机需要采集RGB三种基本颜色。最简单的方法就是用滤镜的方法。而单种颜色的滤镜只能透过其对应颜色的波长。如果要采集RGB三种颜色,就需要使用三块滤镜,并且三块滤镜必须保证每一个像素点都对齐,这就造成了加工困难、价格昂贵等问题。当bayer滤镜出现的时候,很好的解决了这个问题。其方法是在一块滤镜上设置不同的颜色。 通过分析人眼对颜色的感知发现,人眼对绿色比较敏感,所以一般bayer格式的图像绿色像素的数量是红色和蓝色像素数量之和。这也就解释了在一些视频、图片解析错误的情况下,我们通常会看到大片绿色画面的现象。下图即为拜耳阵列,由1/2的绿色,1/4的红色,1/4的蓝色组成。 02 — bayer插值算法 看到上图,大家可能有这么一个疑惑:bayer图像格式每个像素都为单通道的颜色信息,那么,它是如何得到三通道的彩色图像的呢? 伟大之人的设计妙处就体现于此。因为每个像素只过滤并记录RGB三种颜色的一种,为了得到彩色图像,需要通过插值来实现每个像素的RGB值的恢复。插值的方式有很多种,下面介绍一种插值算法: R和B通过线性邻域插值,共有四种不同的分布(关注中心像素点): (a) (b) (c) (d) (a) (b) (c) (d) 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成像效果,对于绿色的插值稍显复杂。经过相关的研究,得出计算中间像素G值的算法: (e) (f) (e) (f) 有时为了提高处理速度,也可以直接通过取4邻域的均值作为中间像素的G值。 到这里,bayer的介绍已经完毕。下篇将介绍另一个重要的图像格式YUV。 来源:小天算法笔记 |
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