关于数字图像的一些知识点

（内容来源自wiki以及一些博客）

Bayer模式：

Bayer filter是一种将RGB滤色器排列在光传感组件方格上所形成的马赛克彩色滤色阵列（Color filter array,CFA）。数字相机中使用的单片数字图像传感器大多使用这种特定排列的滤色阵列来制作彩色图像，该阵列中1/2是绿色，红色和蓝色各站1/4，也称作RGBG。
这种绿色光传感器为红蓝2倍的结构，是通过模仿人眼的生理性质得到的。人类视网膜白天同时使用了M与L视锥细胞来感光，对绿光最敏感。
数字相机的原始图像文件被恒做拜尔图像影响（RAW图像），其每个像素值包含RGB三种颜色 的一种（个人理解为单通道）。为了得到全色彩影响，可用去马赛克算法进行插值得到每个像素的RGB值。根据不同的插值算法，得到的图像质量也有差异。

去马赛克（demosaicing）

一种数位影像处理算法，目的是从覆盖有CFA的感光元件所获取的RAW图中，重建出全彩影响。因此也成为滤色阵列内插法（CFA interpolation）或色彩重建法（Color reconstruction）。是影像处理软件中的必要环节之一。

影像处理管线（Color image pipline）

最近邻插值算法

假设插值后的图像是dst，插值前的原图是src，根据下列公式去寻找dst在src中的对应坐标处的像素值（当坐标是小数时，可以四舍五入或者直接舍去）作为该点的值。
（后续应该补上代码）

双线性插值

简单理解，就是先进行反向坐标变换，得到包含小数形式的坐标（i+u，j+v），然后去原图中找到这个坐标的周围四个像素(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)，再通过类似于带权加和的方法，计算目标点的像素值。

例如对上图中P进行插值，先反向坐标变换，得到P在原图中的四个周围点Q，然后通过权重（也就是P的坐标的小数部分），计算出R的像素值，然后再同样，计算得到P的像素值。

双三次插值

与双线性类似，但是更复杂，同样是先进行坐标反变换，然后考虑其周围16个像素点，使用BiCubic基函数求出16个像素点的权重，再进行计算。

下图即BiCubic基函数，由于其是一维的，所以使用时X,Y坐标分别计算。而函数中的x也就是邻域点对于目标点的贡献程度（权重）。

例如a00距离P(x+u,y+v)的距离为(1+u,1+v)，因此a00的横坐标权重i_0=W(1+u)，纵坐标权重j_0=W(1+v)，a00对B(X,Y)的贡献值为：（a00像素值）* i_0* j_0。因此，a0X的横坐标权重分别为W(1+u)，W(u)，W(1-u)，W(2-u)；ay0的纵坐标权重分别为W(1+v)，W(v)，W(1-v)，W(2-v)；B(X,Y)像素值为：

双三次插值法的通式：

RAW（未完）

原始图像文件，有时也被叫做数字底片。通常情况下，原始图像有宽色域的内部色彩，可以进行精确的调整，可以在转换之前作出一些简单修改，如TIFF或JPEG文件格式存储。方便打印，或进一步的处理。这些编码往往依赖于色彩图像的设备。这些图像常常被形容为“RAW 图像文件”，虽然实际上不是指单一的原始文件格式。
就像照相底片一样，原始的数字图像可以有更宽的动态范围比，最终的最终图像格式或色域，它保留了大部分拍摄的图像信息。原始图像格式的目的是保存信息的损失降到最低，从传感器获得的数据，和周围捕获的图像（元数据）的条件。