RAW数据格式解析

RAM数据格式解析

Raw格式是sensor的输出格式,是未经处理过的数据,表示sensor接受 到的各种光的强度。
Raw数据在输出的时候是有一定的顺序的,一般为以下四种:
00: GR/BG
01:   RG/GB
10: BG/GR
11:   GB/RG

为什么每种情况里有两个G分量呢?这时因为人的眼睛对绿色比较敏感,所以增加了对绿色的采样。其中每个分量代表一个piexl。所以GR/BG就代表四个piexl,在物理sensor上就表示4个晶体管,用一个晶体管只采样一个颜色分量,然后通过插值计算得到每个piexl,这样做的主要目的是降低功耗。
sensor输出的数据一般要送到ISP中处理才会得到一个好的效果,这就需要ISP知道sensor输出的raw数据的顺序与大小,其中顺序一般通过配置ISP的pattern寄存器来实现,大小一般配置在ISP的输入格式控制寄存器中。

下面说以下raw数据几种常用的格式:

RAW8:

Raw8即是用8bits表示G/R/B/G中的一个分量,而不是使用8bits表示RG/GB四个分量。在sensor中,为了降低功耗,使用一个晶体来表示一种颜色,然后利用差值计算出相邻像素的值。

Raw10:

Raw10就是使用10bit表示上述的一个G/R/B/G,但是数据中是16bit的,高6位没用。

Raw12:

Raw12: 就是使用12bit表示上述的一个G/R/B/G,但是数据中是16bit的,高4位没用。

 

看raw数据的工具

看raw数据工具有很多,再此我只介绍我使用的三款:

1 > picasa

Google 的免费图片管理工具Picasa,数秒钟内就可找到并欣赏计算机上的图片。 Picasa 原为独立收费的图像管理、处理软件,其界面美观华丽, 功能实用丰富。后来被 Google 收购并改为免费软件, 成为了 Google 的一部分,它最突出的优点是搜索硬盘中的相片图片的速度很快,当你输入一个字后,准备输入第二个字时,它已经即时显示出搜索出的图片。不管照片有多少,空间有多大,几秒内就可以查找到所需要的图片.

使用比较简单,将文件后缀名修改为raw,然后拖到软件中即可。

2>irfanview

仅仅不到2M的小软件,功能却能与体积大到几十M的ACDSee相媲美!这个软件就是IrfanView。图片、音频、视频浏览,图片批量格式转换、批量重命名,JPE图片无损旋转等只是IrfanView最基本的功能。IrfanView是世界第一个支持多页Gif动画的Windows图像查看器,另外强大的插件外挂功能、自定义皮肤功能以及多种热键支持让你可以定制一个完全属于自己的IrfanView!

使用时,需要将文件后缀名改为raw,然后拖到软件中,填入raw的长宽,然后选择depth,主要是选择pattern,需要知道raw数据是RG/GB等的顺序。这个软件有个问题就是打开的raw数据是上下颠倒的。

3>photoshop

功能强大,不需多言。这里只说一下怎样使用其看raw数据:

首先打开raw数据,在弹出的对话框中填入宽度,然后选择通道为1,如果是raw10,depth选择16,然后选择IBM,打开,发现是一张全黑的图片,然后选择:滤镜->其他->自定义。。。"在弹出的对话框中将中间的白框填入64,其他填入0,即可得到raw图,不过图片是黑白的,但是正反是正常的。

### RAW数据格式的定义 RAW数据格式是指图像传感器(Sensor)输出的未经处理的原始数据,它直接反映了传感器接收到的光强度信息。每个像素点仅包含一种颜色(红、绿、蓝中的一种)的强度值,这是因为传感器上的每个感光点只能感应一种颜色的光。为了还原出完整的RGB颜色信息,通常需要通过插值算法来估计每个像素点缺失的颜色值。RAW数据格式保留了图像的原始信息,未经过压缩或处理,因此能够提供更高的图像质量和更大的后期处理空间[^5]。 常见的RAW数据格式包括RAW8、RAW10、RAW12等,它们分别使用8位、10位、12位来表示每个像素点的颜色强度。此外,RAW数据的排列顺序也存在标准,例如GRBG、RGGB、BGGR、GBRG等,这些顺序决定了图像中颜色通道的分布方式[^4]。 ### RAW数据格式的用途 RAW数据格式的主要用途在于图像处理和计算机视觉领域。由于RAW数据保留了传感器输出的原始信息,它被广泛应用于需要高质量图像处理的场景。例如,在数字摄影中,摄影师通常会选择保存RAW格式的图像,以便在后期处理中获得更高的灵活性和更丰富的细节[^5]。 在计算机视觉和机器视觉领域,RAW数据格式常用于图像识别、图像增强、目标检测等任务。由于RAW数据保留了更多的原始信息,它能够提供更准确的图像分析结果。例如,在工业检测中,使用RAW数据可以更精确地识别产品表面的微小缺陷;在自动驾驶领域,RAW数据能够提供更丰富的环境信息,从而提高系统的感知能力。 ### RAW数据格式的应用场景 RAW数据格式的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面: 1. **数字摄影**:摄影师使用RAW格式保存图像,以便在后期处理中调整曝光、白平衡等参数,从而获得更高质量的照片。 2. **医学成像**:在医学成像领域,RAW数据格式能够提供更高的图像分辨率和细节,有助于医生进行更准确的诊断。 3. **科学研究**:科学家在进行图像分析时,常常需要使用RAW数据格式以获取最原始的数据信息,从而进行更精确的研究。 4. **工业检测**:在工业自动化检测中,RAW数据格式能够提供更准确的图像信息,有助于检测产品的细微缺陷。 5. **自动驾驶**:自动驾驶系统需要处理大量的图像数据,RAW数据格式能够提供更丰富的环境信息,有助于提高系统的感知能力和决策能力。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用OpenCV库读取RAW图像数据并将其转换为BGR格式: ```python import cv2 import numpy as np # 假设图像宽度为640,高度为480 width = 640 height = 480 # 读取RAW图像数据 raw = np.fromfile('image.raw', dtype=np.uint8) raw = raw.reshape(height, width) # 使用OpenCV将RAW数据转换为BGR格式 bgr = cv2.cvtColor(raw, cv2.COLOR_BayerGR2BGR) # 显示图像 cv2.imshow('BGR Image', bgr) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例中,假设RAW图像数据的排列顺序为Bayer GR模式,使用OpenCV的`cvtColor`函数将其转换为BGR格式。需要注意的是,实际应用中需要根据RAW数据的具体排列顺序选择合适的转换方法。
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