Demosaic算法实战编码分享
demosaic算法将bayer pattern的图像转换成rgb图像，是整个isp imaging pipeline的核心，由于成本、面积、制造等限制，cmos/ccd在成像时，感光面阵列前通常会有cfa(color filter array)，如下图所示。cfa过滤不同频段的光，然后sensor输出的raw数据包含了3个通道的信息。由于人眼对绿色（大约550nm波长）光更敏感，因此cfa阵列包含1/2的g分量，1/4和r和1/4的b分量。
demosaic算法简单来说就是插值，根据邻域像素的色彩插值出本像素的值。但是简单的双线性插值的方法在iq上面有缺陷，在图像的边缘，会产生伪彩色。本文采用的demosaic算法是g基于边缘方向 rb基于色差恒定。
输入一幅rgb图像，先用matlab进行rgb2bayer转换得到仿真激励图像bin文件，再用verilog进行demosaic算法处理从而得到bayer2rgb转换。
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 gfor 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 endendfigure,imshow(bayer); 得到bayer图像数据：
仿真输出的图片：插值效果和原图十分接近！！
再和原图相比较，江面和草丛边沿有一定伪彩色出现：拉链效应(zipper effect)相比双线性插值明显好很多，但也存在伪彩(false color)。今天先开题，后面继续深入isp实践。
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