Python编程：ISP中Demosaicing

去马赛克(Demosaicing)是ISP数字图像处理中的一项关键技术，用于从单传感器相机(如大多数数码相机)捕获的拜耳模式(Bayer pattern)原始数据中重建全彩色图像。

基本原理

1.1 拜耳阵列(Bayer Pattern)

大多数数码相机使用单传感器加彩色滤光阵列(CFA)来捕获彩色图像，最常用的是拜耳阵列：

R G R G R G
G B G B G B
R G R G R G
G B G B G B

• 红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)滤光片按特定模式排列

• 绿色像素数量是红色或蓝色的两倍(人眼对绿色更敏感)

• 每个像素位置只记录一种颜色信息

1.2 去马赛克的任务

将单通道的拜耳模式图像转换为三通道(RGB)全彩色图像，为每个像素位置估算缺失的两个颜色分量。

主要算法分类

2.1 非自适应算法

(1) 最近邻复制法

• 最简单的插值方法

• 每个缺失的颜色分量直接复制最近的同色像素值

• 计算量小但会产生明显的锯齿和伪色

(2) 双线性插值

• 对每个缺失的颜色分量，取其周围同色像素的平均值

• 水平和垂直方向分别插值

• 实现简单但会导致图像模糊

Python示例：

def bilinear_demosaic(bayer):
    h, w = bayer.shape
    rgb = np.zeros((h, w, 3), dtype=bayer.dtype)
    
    # 假设RGGB拜耳模式
    # 红色通道
    rgb[0::2, 0::2, 0] = bayer[0::2, 0::2]  # R位置
    rgb[0::2, 1::2, 0] = (bayer[0::2, 0::2] + bayer[0::2, 2::2]) // 2  # 水平插值
    rgb[1::2, :, 0] = (rgb[0::2, :, 0] + rgb[2::2, :, 0]) // 2  # 垂直插值
    
    # 类似处理绿色和蓝色通道...
    return rgb

2.2 自适应算法

(1) 基于边缘方向的插值

• 检测局部边缘方向

• 沿边缘方向插值以避免跨越边缘

• 如Hamilton-Adams算法

(2) 同色性插值

• 利用颜色通道间的相关性

• 假设颜色差异(梯度)在局部区域内是平滑的

• 如Malvar-He-Cutler算法

Python示例(简化版)：

def edge_aware_demosaic(bayer):
    h, w = bayer.shape
    rgb = np.zeros((h, w, 3), dtype=bayer.dtype)
    
    # 绿色平面插值
    for y in range(1, h-1):
        for x in range(1, w-1):
            if (y % 2 == 0 and x % 2 == 1) or (y % 2 ==