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 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。

编辑：黄飞