图像bayer格式及bayer插值原理介绍

1 图像bayer格式介绍

Bayer格式图片源自拜耳阵列，拜耳阵列是CCD或CMOS传感器拍摄彩色图像的主要技术之一。拜耳阵列是由伊士曼·柯达公司科学家Bryce Bayer发明的，被广泛运用数字图像。

对于彩色图像，每个像素点可用RGB三种颜色来表示，最简单的采样方法就是在每个像素点上用三个滤镜，红色的滤镜透过红色的波长，绿色的滤镜透过绿色的波长，蓝色的滤镜透过蓝色的波长。这样一来为了采集RGB三个基本色，每个点都需要三块滤镜，这种方式价格昂贵，而且因为三块滤镜都必须保证对齐到同一点，也不好制造。而用bayer格式，就可以很好的解决了这个问题。每个像素点只是用一种颜色的滤镜，另外通过分析人眼对颜色的感知发现，人眼对绿色比较敏感，所以在bayer格式的图片中绿色较多，绿色的像素是是R和B像素的和。

下图是bayer色彩滤波阵列，由一半的G，1/4的R，1/4的B组成。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　当图像传感器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。

2 bayer格式插值算法

每一个像素只有RGB三基色中的一种，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，包括邻域、线性等，本文采用最简单的最近邻域算法。
最近邻域算法是以相邻4个点作为运算基础，这种算法实现最简单。如下图所示，奇数行包括green和red颜色的像素，偶数行包括blue和green颜色的像素。奇数列包括green和blue颜色的像素，偶数列包括red和green颜色的像素。

实现方式采用2行缓冲的处理方式，首先调用RAM作为行buff，经常在图像处理程序中用到。采集进来一系列像素点数据，需要同时对2行像素点同时进行处理时，就可以用2行buff，每个buff数据宽度为图像每行像素点的个数(例如分辨率为1920x1080，buff宽度就为1920)。
在格式转换时，用到4个量，4个量组成一个以dd_0(位于左上角)为核心的模板：

模板中必定包含一个R、一个B、2个G像素点，那么d_0作为当前像素的R值，dd_1作为当前像素的B值，取2个G的平均值作为当前像素的G值。对这bayer颜色格式图，任取一个颜色的像素作为核心元素套进模板，这样就可以实现图像格式转化了。
每个RGB点相当于图中4个像素点中的交点。因此有根据坐标位置有4种像素排列情况。根据周围4个R、G1、G2、B像素点的值得到对应点的RGB值。

仿真代码及工程已上传。 https://download.csdn.net/download/cjie221/11070198

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