Demosaic算法實戰(zhàn)編碼分享

Demosaic算法將bayer pattern的圖像轉(zhuǎn)換成RGB圖像，是整個ISP imaging pipeline的核心，由于成本、面積、制造等限制，CMOS/CCD在成像時，感光面陣列前通常會有CFA(color filter array)，如下圖所示。CFA過濾不同頻段的光，然后Sensor輸出的RAW數(shù)據(jù)包含了3個通道的信息。由于人眼對綠色（大約550nm波長）光更敏感，因此CFA陣列包含1/2的G分量，1/4和R和1/4的B分量。

Demosaic算法簡單來說就是插值，根據(jù)鄰域像素的色彩插值出本像素的值。但是簡單的雙線性插值的方法在IQ上面有缺陷，在圖像的邊緣，會產(chǎn)生偽彩色。本文采用的Demosaic算法是G基于邊緣方向 RB基于色差恒定。

輸入一幅RGB圖像，先用Matlab進行RGB2Bayer轉(zhuǎn)換得到仿真激勵圖像bin文件，再用Verilog進行Demosaic算法處理從而得到Bayer2RGB轉(zhuǎn)換。

MATLAB程序：

clc;
clear;
close all;
imSrc =
imread('bandao.jpg');
figure,imshow(imSrc);
[hei, wid, chan] =
size(imSrc);
bayer =
uint8(zeros(hei,wid));
% RGGB
% R G R G R G
% G B G B G B
% R G R G R G
for ver = 1:hei;
 for hor = 1:wid
 if((1 == mod(ver,2)) && (1 ==
mod(hor,2)))
 bayer(ver,hor) = imSrc(ver,hor,1);
 elseif((0 == mod(ver,2)) && (0
== mod(hor,2)))
 bayer(ver,hor) = imSrc(ver,hor,3);
 else
 bayer(ver,hor) = imSrc(ver,hor,2);
 end
 end
end
figure,imshow(bayer);

得到Bayer圖像數(shù)據(jù)：

仿真輸出的圖片：插值效果和原圖十分接近?。?/p>

再和原圖相比較，江面和草叢邊沿有一定偽彩色出現(xiàn)：拉鏈效應(yīng)(zipper effect)相比雙線性插值明顯好很多，但也存在偽彩(false color)。今天先開題，后面繼續(xù)深入ISP實踐。

編輯：黃飛