摘要：
拜耳格式图片的不同颜色设置在过滤器上。通过分析人眼对颜色的感知，发现人眼对绿色更敏感，因此绿色格式的拜耳格式图片的像素是r和g像素的总和。下图显示了拜耳滤色器阵列，它由1/2 G、1/4 R和1/4 B组成。为了从拜耳格式中获得每个像素的RGB格式，我们需要通过插值来填充缺失的2种颜色。c： d：4层格式的插值绿色算法的实现由于人眼对绿光最敏感，但对紫色和红色光较弱，因此应特别注意G。。
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bayer格式介绍
Bayer格式是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw。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。
如下图，为bayer色彩滤波阵列，由1/2的G，1/4的R，1/4的B组成。
每一个像素仅仅包括了光谱的一部分，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、3*3等）
每一个像素仅仅包括了光谱的一部分，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、3*3等），下面介绍其中的一种算法：
R和B通过线性邻域插值，但这有几种不同的分布，如下图所示：（为了讲清楚，图画得有点乱，实际上不止这几种，放在后面讲）
在（a）和（b）中，中间像素的R跟B值分别取左右邻域（或上下邻域）的平均值。
a：
b：
在（c）和（d）中，中间像素的B或R值取对角邻域的平均值。
c：
d：
4 bayer格式插值绿算法实现
由于人眼对绿光反应最敏感，对紫光和红光则反应较弱，因此为了达到更好的画质，需要对G特殊照顾。。经过相关的研究，得出计算中间像素G值的算法：
e：
f：
为了提速，也可以直接通过取4邻域的均值作为中间像素的G值。
