相机色彩的基本处理

主页（http://www.kuwanit.com）：相机色彩的基本处理

　　5．Gamma

　　2.去马赛克

　　1.RAW

　　完成处理后，把RAW图片转换成sRGB图片

　　一个像素的信息是被用于邻近像素的颜色信息。这也是可以传播噪声。

　　上图的细节。每个像素只检测一个颜色。图片仍然是“马赛克”。

　　直到现在图像的数据依然是线性的。因此把光强加倍会使图像中的数值加倍。在图像中是否检查黑暗区域和明亮区域无关紧要。在输出设备中为了得到正确的表现方式，图像通常会应用Gamma函数。这个曲线被用在图像处理的最后阶段，然后从现在开始图像的数据就是非线性的。

　　传感器信号不包含颜色信息,每个像素代表一种颜色。

　　每个相机都有一个单独的光谱灵敏度。所以相机的RGB输出是指特定的该相机。对于所有的相机要得到一致的结果，相机的RGB转换必须为标准认知的色彩空间，在大多数情况下是sRGB,但可以是其它的色彩空间。要把数值从RGB_camera转换到sRGB,必须添加一个3 x3的颜色校正矩阵(CCM)。

　　经过去马赛克处理，对于红色，绿色和蓝色，每个像素都有一个相对应的值，所以原图片会变成彩色图片。

　　为了得到每个像素的红色，绿色和蓝色的信息，去马赛克是非常重要的一步，是插入丢失的信息。这是非常重要的一部分，关系着图像的质量。因此很多厂商是不会透露他们在细节上做了什么，是非常保密的。不同的滤光片会有不同的感光灵敏度，低的信号强度及噪声水平也是不同的。在去马赛克的处理过程中，噪声是通过邻元素传播的，在不同的颜色通道种噪声是相关的。

　　当CCM矩阵应用后，颜色被转换为已知定义的色彩空间（这里是sRGB）。

　　所有的通道的增益调整后，图像出现中性。

　　数码相机能够获取彩色图像通常是没什么值得一提的。但相机的彩色处理是一个非常复杂的话题,是很重要的。

　　在数码相机中不同颜色通道的灵敏度是不同的。为了能够得到符合人眼视觉的正确的颜色，相机控制不同颜色通道的增益是不同的。经过白平衡处理后，图像中的中性区域显现中性并且数值和红色，绿色及蓝色几乎一样。

　　绝大多数的彩色图像传感器使用拜耳模式，拜耳模式颜色传感器是采用红、绿、蓝滤光片。所以每个像素是能够探测到一种颜色,它“看到”的是红色、绿色或蓝色。因为绿色是亮度信息中最重要的颜色, 所有我们对于绿色采用两个像素，蓝色一个, 红色一个。

　　4.颜色校正矩阵（CCM）

　　3.白平衡

　　生产制造商在细节方面都是不公布透露的，但是基本的概念是相同的。

文/外滩强哥