数字图像处理—Bayer初学（小记）_bayer图像

        RAW格式、Bayer阵列、RGB格式、HSV格式、YUV格式、JPG格式、JPEG格式等这些专业名词都是什么意思？相信很多刚开始学习数字图像处理的小伙伴和我一样都是一头雾水，这些都是什么鬼东西？然后上百度一个一个搜索，结果也没办法很好的联系到一起去，感觉不到他们之间的关联性。

        那么我从网上找到的资料对这些专业名词进行一一解释，然后用通俗的方式进行相互之间的联系，方便我自己以后也能巩固一下，如果里面有不正确的地方还请指正。

JPG、JPEG格式：Joint Photographic Experts Group

        二者没有本质的区别，即都是联合图像专家组，是用于连续色调静态图像压缩的一种标准，文件后缀名为.jpg或.jpeg，是最常用的图像文件格式。通俗的说就是我们保存一张照片的格式，这种格式里面有一些特点：用有损压缩方式去除冗余的图像数据，用较少的磁盘空间得到较好的图像品质。而且JPEG是一种很灵活的格式，具有调节图像质量的功能，它允许用不同的压缩比例对文件进行压缩等等。

RAW格式：RAW Image Format

        原意就是“未经加工”。可以理解为：RAW图像就是CMOS或者CCD图像感应器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。RAW文件是一种记录了数码相机传感器的原始信息，同时记录了由相机拍摄所产生的一些元数据（Metadata，如ISO的设置、快门速度、光圈值、白平衡等）的文件。RAW是未经处理、也未经压缩的格式，可以把RAW概念化为“原始图像编码数据”或更形象的称为“数字底片”。

        通俗的说，就是照相机按下快门之后，光信号到达Sensor之后产生的数字信号，等同于以前的老式机械相机的底片，你还看不到里面的图案，只不过是将里面的元素给数字化了。

Bayer阵列：Bayer格式图片是伊士曼·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，需要采集多种最基本的颜色，如rgb三种颜色，最简单的方法就是用滤镜的方法，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。如果要采集rgb三个基本色，则需要三块滤镜，这样价格昂贵，且不好制造，因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。当用bayer格式的时候，很好的解决了这个问题。bayer 格式图片在一块滤镜上设置的不同的颜色，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格式的图片绿色格式的像素是是r和g像素的和。

　　另外，Bayer格式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。如下图，为bayer色彩滤波阵列，由一半的G，1/4的R，1/4的B组成。

        通过后缀为.raw我们就能知道Bayer阵列就和RAW格式有很大的关系了。借鉴内容图像bayer格式介绍_bingqingsuimeng的博客-CSDN博客

RGB格式、HSV格式、YUV格式：三种颜色空间

        这个用大白话来说就是我们平常看到的图像，在他们之间进行分类的方式。

        RGB 是我们接触最多的颜色空间，由三个通道表示一幅图像，分别为红色(R)，绿色(G)和蓝色(B)。这三种颜色的不同组合可以形成几乎所有的其他颜色。RGB 颜色空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的。

        在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间（H：Hue色调、色相 S：Saturation饱和度、色彩纯净度 V：Value明度），它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度，方便进行颜色的对比。

        YUV 是一种彩色编码系统，主要用在视频、图形处理流水线中(pipeline)。相对于 RGB 颜色空间，设计 YUV 的目的就是为了编码、传输的方便，减少带宽占用和信息出错。

        对以上名词都进行了解释，接下来就是进行串联之间的关系

         这是一块图像传感器，它上面有很多个感光单元，用于采集光信号，为了捕获彩色图像，必须在每个感光元上方放置一个滤镜，该滤镜仅允许特定颜色的光。 实际上，当前所有的数码相机只能在每个感光元中捕获三种原色之一，因此它们会丢弃大约2/3的入射光。我们将它放大之后观察。

         这就是图像传感器上面的感光单元，为一个个红绿蓝的滤光片阵列按照某种规则排布的，这种格式的一般规律是：

        奇数扫描行输出 RGRG……

        偶数扫描行输出 GBGB……

这种格式也就是所说的专业名词：Bayer格式

        很多人会说，一个像素不是由三基色组成吗？为什么这一个像素只有一种颜色呢？那不是不合理吗？很好！我已开始也是这么觉得的，这就是为什么人家较科学家，而我们只能叫工程师。以下面这张图片举例Picture Source：https://www.hisour.com/bayer-filter-24546/

        对1人眼观察到的图像（也可以说是保存在存储设备当中的.JPEG格式的图片）进行放大，我们能观察到其中的每个像素点，也就是RGB颜色空间

         然后使用相机对着这个景色拍照，得到的RAW数据就是2所示，也就是非常原始的图像信息，其中只有亮度分量，而没有色度、色调、饱和度等其他分量（这里就是没有Y、U分量，只有V的意思吧？应该可以这么理解吧？引出YUV颜色空间知识点），这个图像相对应就是之前所说的老式机械照相机的黑白底片。

        经过Bayer阵列的采集之后就得到了图3所示相机传感器获取到的原始图像信息，粗略看好像是和人眼看到的大致相同，但是放大之后观察

        放大后效果其实是和上述所说的Bayer格式一样的，奇数扫描行输出 RGRG……，偶数扫描行输出 GBGB……，每一个像素点只有RGB通道当中的一个分量，也就是说有2/3的颜色分量是没有的，那问题来了，这怎么能够构成一幅完整的图像呢？

        这就接着要学习Bayer格式插值算法了......这个呢就不多说了，开始学习开始卷起来，放一段关于拜尔的段子吧！摘抄自ISP（图像信号处理）之Bayer Raw 简介_乐正倩彦的博客-CSDN博客

拜尔在天堂遇见了上帝。
上帝：拜尔，你这个骗子！看看你在下面做的好事，现在还有脸来见我？

拜尔：我的主啊，我是您忠实的信徒，我怎么会是骗子呢？

上帝：你在下面发明了个什么“拜尔阵列”，这玩意儿几乎垄断了人类的数码相机行业，这是你干的吗？！

拜尔：是啊，我的主。我发明了这种传感器，让数码摄影技术在人类中得到了普及，这难道不是干了个大好事吗？

上帝：普及数码摄影技术当然是好事，但关键是，你的传感器偷工减料啊！我在创世纪的时候，说要有光，于是就有了光，我创造的光里面包含了红、绿、蓝三种基本色。但是你的传感器里面根本就没有完整记录我这三种颜色，你每个像素只记下了一种颜色的亮度值，然后通过后期处理（Bayer格式插值算法？），胡乱猜出像素里另两个基本色，再弄出图像来糊弄人，一张照片里只有1/3的色彩是真实的，这还不算骗子啊你！

拜尔：我的主啊，您看我一脸老实相，会是骗子吗！我的传感器这么干，是有苦衷的啊！您得听我慢慢道来。

上帝：好，那你说吧。要是说得有道理，能说服我，那才能让你进入名人堂。否则的话，你还得回到人间去，自己去收拾你的烂摊子。

拜尔手臂一挥，上帝面前出现了一个大屏幕，结合着屏幕上的图文，拜尔开上给上帝解释起来。
拜尔：那是上个世纪的70年代，我在柯达公司从事科研工作，其中一个重要课题，就是怎么样才能将影像转换成数字信号储存下来。我们都是凡人啊，凡人没有您那样无边法力，所以我们的光电传感器只能够记录光的强度，而无法分辨光的颜色，即使是现在21世纪了，依然是这样。但是凡人也是贪心的，我们不满足于只能拍黑白数码照片，只能在有限的条件下想尽办法，去尽可能的获得色彩。我绞尽了脑汁，要想办法解决颜色的记录问题，直到有一天我的小狗菲儿帮我解决了这个问题。

上帝：你的狗？

拜尔：是的，我的小狗狗菲儿。这天它嘴里咬着一件东西，跑到我面前，是一个黄色滤镜。就是我以前拍黑白照片时常用的那种滤镜，黄色的滤镜可以滤除或减小红、蓝光对照片的影响。
看到这个滤镜，我脑中顿时灵光一闪，如果我在每个像素上分别装上这三种滤镜，不就能得到三种光的亮度了吗，然后一合成，色彩就重现了！上帝啊，难道不是您指示我的小狗来帮助我的吗？

上帝：咳咳，嗯，这倒是我干的……

拜尔：但是，我们凡人做不到。我们的元器件制造水平达不到这个要求。我们无法轻易地在一个像素里造进去三个滤镜和感光元件。即使勉强能做到，这个成本也不是绝大多数人能够承受的。无法商业化的东西，对于我们商业化的公司而言，没有现实价值。
        在随后的日子里，我又尝试了各种方法，最后，发明了一种基于单个颜色微小滤镜的影像传感器系统，就是现在被人们称为“拜尔阵列”的传感器系统。                                                                      这只用一块图像传感器，就解决了颜色的识别。做法是在图像传感器前面，设置一个滤光层（Color filter array），上面布满了一个个滤光点，与下层的像素一一对应。每个滤光点只能通过红、绿、蓝之中的一种颜色，这意味着在它下层的像素点只可能有三种颜色：红、绿、蓝，或者什么也没有（黑）。不同颜色的滤光点的排列是有规律的：每个绿点的四周，分布着2个红点、2个蓝点、4个绿点。这意味着，整体上，绿点的数量是其他两种颜色点的两倍。这是因为研究显示人眼对绿色最敏感，所以滤光层的绿点最多。（这也是为什么Bayer图像整体偏绿的原因）                       每个摄影者在完成光圈、快门、对焦设置等前期工作后，按下快门，于是光线经过镜头，被传感器上的为滤镜分解成一个个单色的光，由传感器记录下每个点的光强度数值，这就得到了RAW数据。                                                                                                                                             有人会对这样的照片感到满意吗？显然人心是不满足的！于是后期工作开始了，后期就由计算机软件来进行处理，可以是全自动（相机直出），也可以是人工参与（操纵后期软件）。

上帝：慢着慢着，难道不经过后期处理的RAW，就只有这样的黑白马赛克吗？

拜尔：是的您那，没有计算机系统的后期处理，您最多就只能看到这个黑白马赛克，没有完整的图像！如果我们对它微处理一下，把每个像素对应点的颜色加上后，计算机进行后期处理的第一步就是猜色，也叫去马赛克。如果一个像素只可能有三种颜色，那么怎么能拍出彩色照片呢？前面说了，每个滤光点周围有“规律”地分布其他颜色的滤光点，那么就有可能结合它们的值，判断出光线本来的颜色。以黄光为例，它由红光和绿光混合而成，那么通过滤光层以后，红点和绿点下面的像素都会有值，但是蓝点下面的像素没有值，因此看一个像素周围的颜色分布——有红色和绿色，但是没有蓝色——就可以推测出来这个像素点的本来颜色应该是黄色。

在得到每个像素的RGB颜色后，后期软件还要加入白平衡矫正、gamma校正，并应用风格曲线、降噪锐化设置等参数，这些参数多数可以人为去设定，这个参数设定的过程，就是俗称的ps，准确地讲就是人工地后期处理。
处理完后最后生成一幅位图，可以用TIFF、JPG等位图格式保存在磁盘上。

上帝：不对，不对！你说是要完成后期处理后才能看到图像，但是多数相机都有实时取景模式，我都没拍呢，哪来的后期！还有我看到我们天国摄协里也在玩LR什么的，这不是在做后期调整前就看到图了？还是看着图一点一点地调呢！这你怎么解释？

拜尔：我的主啊，人类是很狡猾的！实时取景和LR等软件里给先你看到的图像，都是先用它内部默认的后期参数进行粗略后处理，先糊弄一下人眼，满足一下心理。当你全部后期参数设置完后，这不还有一个“导出”的过程吗？这才是真正在进行完整全面的图像后处理呢！

上帝：我的上帝啊！哦，也就是我的我啊！弄出个照片还有这么多花花肠子！

拜尔：在您还未赐予我们人类全色彩的感光器件前，我也是没办法才想出这么个主意，通过计算去猜测颜色的啊！

上帝：那后来不是有个适马公司搞出个叫FOVEON X3的全色彩图像传感器吗？有了这个怎么还在用你的老拜尔？

拜尔：我的主啊，FOVEON X3的全色彩传感器是好，但是一来有专利权的限制，难以推广，二来也是由于技术水平限制，这个FOVEON X3传感器在高感光度下的表现实在是不行，所以多数厂家还是在沿用我的老拜尔阵列。
哦，还有一家富士公司，改进了我拜尔阵列的颜色滤镜的排列方式，也取得了很好的效果。据说佳能公司也有了全色彩的传感器专利。不知道今后那天，我的老拜尔阵列也会和我一起进入天堂，存入天堂博物馆了。