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1、Bayer图像处理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
2、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 ) /
3、 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. = 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
4、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| ( 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. = 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
5、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.
