关于拜耳滤波器的理解

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1、数字图像处理作业二概念理解:灰度图像:只用一个通道记录图像的灰度值,一般每个像素用一个字节来存灰度值,灰度图像看起来只有黑白灰,没有其他颜色信息。当RGB图像的R，G，B三个通道的相等时，看起来和灰度图像是一样的效果，但是它是有三个通道的，因此存储空间更大一些，和灰度图像不一样。灰度图像和具有灰度效果的RGB图像之间是可以互相转换的，但是互相转换后图像的信息是有一定差异的，例如阴影的细节差异。它们在网页浏览，ppt展示或者印刷等时候是有差别。在网页浏览和ppt展示时，一般存储为看起来有灰度效果的RGB图像，而在印刷的时候一般

2、保存为单通道的灰度图像。比特深度:图像的每个像素使用的表示位数，具体对应RGB图像可能有多少种颜色，或者灰度图像有多少个灰度级。彩色图像有R，G，B三个通道，如果每个通道用8位表示，则一个像素用24位表示。图像的位深度越大，图像表示的细节就越多，看起来越细腻。图像分辨率:每英寸图像具有的像素值，单位是：像素/英寸，指图像中存储的信息量。相同尺寸的图像，图像分辨率越高，图像的清晰度越高，存储的信息越多，图像所占的存储空间就越大。一般情况下，图像的分辨率决定图像的质量，图像分辨率和图像尺寸一起决定了文件的大小。我们要区分图像分辨

3、率和显示器分辨率，打印机分辨率。图像直方图:直方图表示图像像素值在不同的强度值（亮度值）上的统计频率，但是不表示位置信息。灰度图像的直方图显示图像像素在不同灰度的分布频率，彩色图像可以单独显示R，G，B三个通道的直方图。通过图像直方图可以很好的分析图像的高光，阴影，对比度等信息，有利于指导我们对图像进行调整。BayerFilter作用机理：BayerFilter：拜耳滤波器，广泛用于数字照相机作用背景：数字照相机的传感器如果不带滤波器，在感光时只能获取光照的亮度信息，无法获取光照的颜色信息，那么只能产生灰度图像，产生彩色图像

4、。拜耳滤波器解决了数字照相机产生的彩色图片的问题。作用的基本方法：在每个传感器上加一个颜色过滤器，主要是红，绿，蓝的滤色片，那么每个传感器只能获取一种基本颜色的信息，丢弃其他三分之二的光照信息，这些交替的颜色过滤器组成了拜耳阵列。每2*2的阵列就能确定一个彩色，从而产生彩色图像。问题思考：1.绿色过滤器的数量是红色，蓝色的两倍。因为人眼对绿色更加敏感，绿色通道噪音更小，绿色像素更多的图像看起来噪音更小，细节更多更好。2.BayerDemosaicing(拜耳去马赛克)：如果单独使用2*2的阵列作为一个像素，照相机只能实现原来

5、二分之一的分辨率，所以采用交替重叠的2*2阵列，从而能保持更多的图像信息。然而在边缘处理上是不够准确的，会有一些信息被剔除掉。3.Demosaicingartifacts：（去马赛克造成的伪影）主要是moire伪影，即使是理论上完美的照相机也会产生伪影，这是在连续信号离散化过程中不可避免的。4.微镜阵列：在实际的物理实现的过程中，传感器之间是有一定空隙的，不可能做到理论上的紧密，因此在传感器之间加上微镜，通过反射可以最大限度获取更多的光照信息，减少噪音，从而获取更高质量的图片。