1、概述
典型的图像传感器（例如我们在数码相机中使用的图像传感器）由许多单独的光电传感器组成，所有这些光电传感器都捕获光。这些光电传感器本身就能够捕捉光的强度，但不能捕捉其波长（颜色）。因此，图像传感器通常被称为“滤色器阵列”或“滤色器马赛克”的东西覆盖。该叠加层由许多微小的过滤器组成，这些过滤器覆盖已知像素并允许它们呈现颜色信息。
数字图像的处理器可以通过对来自各种插值滤色器的颜色数据和像素记录的相对亮度进行基本平均来解码区域的颜色。现代设备中最常见的过滤器布置之一称为拜耳过滤器。
2、布莱斯拜耳和拜耳过滤器
1974 年，伊士曼柯达的雇员布莱斯拜耳发明了拜耳滤光片。您有时可能会听到拜耳的称为 RGGB 的微过滤器排列。这是因为该布置为每个红色 (R) 和蓝色 (B) 过滤器元件使用两个绿色过滤器元件 (GG) 的比例。整个阵列分布在 2x2 像素块上，每个微过滤器覆盖四分之一像素，如下所示：
为了获得这种颜色信息，彩色图像传感器以重复的图案覆盖有红色、绿色或蓝色滤光片。这种滤镜模式或顺序可能会有所不同，但柯达发明的广泛采用的“拜耳”模式是重复的 2x2 排列。
当图像传感器被逐行读出时，像素序列出来的是GRGRGR等，然后交替的行序列是BGBGBG等。这种输出称为顺序RGB（或sRGB）。
由于每个像素只对一种颜色（一个光谱带）敏感，因此彩色图像传感器的整体灵敏度低于单色（全色）传感器，实际上通常灵敏度低 3 倍。因此，单色传感器更适合低光应用，例如安全摄像头。（这也是人眼在黑暗中切换到黑白模式的原因）。
3、拜耳滤波器设计和去马赛克过程
您知道人类视网膜在白天视觉中对绿光自然更敏感吗？拜耳在选择他的过滤器比例（有利于绿光）时使用了这一知识，试图模仿我们的视觉感知。他提出了另一种版本的滤镜，以青色、品红色和黄色作为颜色集，但当时还没有必要的染料，所以直到很久以后才创造出来。CMY 版本具有更高的量子效率，您可以在一些较新的数码相机中找到它。
每个像素都接收来自所有三种原色的输入，但它们不能输出完整的波长信息，因为每个像素只记录三种原色中的一种。因此，为了从“拜耳模式”图像转变为全彩图像（从 Bayer 格式数据到 RGB 以及 RGB 和 YUV (YCrCb) 颜色空间之间的转换。），相机固件和软件都可以使用各种算法来了解每个像素的全彩值。这个过程称为去马赛克。
需要不同计算能力的算法会产生不同质量的最终图像。去马赛克可以在相机内完成，生成JPEG或TIFF图像，或在相机外直接使用来自传感器的原始数据。由于相机处理器的处理能力有限，许多摄影师更喜欢在个人电脑上手动完成这些操作。相机越便宜，影响这些功能的机会就越少。在专业相机中，图像校正功能完全没有，或者可以关闭。以原始格式录制提供了手动选择去马赛克的能力算法和控制变换参数，可用于解决各种技术和光度问题。
最简单的去马赛克算法平均附近像素的输入以获得全色的概念。这是一个例子：
1、一个记录绿色的像素旁边可能有两个记录蓝色的像素和两个记录红色的像素。
2、这五个总像素共同提供了估计绿色全色值的信息。
3、同样，这个完整的颜色值有助于估计周围蓝色和红色的绿色值。
这种去马赛克技术在大面积颜色恒定或平滑变化的情况下效果很好，但在颜色突然变化的高对比度区域中，它可能会导致细节丢失，从而导致颜色渗色和其他颜色伪影和拉链状。更复杂的算法对颜色值的关联方式或图像内容做出复杂的假设，以更准确地渲染颜色。
（1）白平衡
处理原始像素数据的第一步是执行白平衡操作。 白色物体对于每种原色将具有相同的反射率值：即R = G = B
可以捕获白色物体的图像并分析其直方图。 将具有最高级别的颜色通道设置为目标均值，其余两个通道通过增益乘数增加以匹配。 例如，如果绿色通道的均值最高，则增益“a”应用于红色，增益“b”应用于蓝色。G' = R' a = b B'
白平衡会有所不同，具体取决于应用于对象的颜色光源（阳光、荧光灯、钨丝灯）以及其中每种颜色分量的数量。 也可以以相同的方式处理全彩色自然场景。 这种“灰色世界”方法假设世界是灰色的，并且原色的分布是相等的。
White Patch方法试图在场景中定位真正白色的对象；通过假设白色像素也是最亮的（I = R+G+B）。 然后，只有最高百分比的强度像素被包括在平均值的计算中，而排除可能具有任何饱和通道的任何像素。
（2）拜耳插值
插值红色和蓝色分量
插值绿色分量
4、 其它滤光片阵列
5、总结
Bayer 滤光片以其发明者 Bryce Bayer 的名字命名，是一种用于图像传感器的微滤光片覆盖层，它允许光传感器（通常只记录光强度）也可以记录光波长。拜耳滤镜是此类滤镜中最常见的一种，我们发现它几乎用于所有现代数码相机。该过滤器使用两部分绿色、一部分红色和一部分蓝色的马赛克图案来解释到达传感器的颜色信息。记录后，应用数字算法对生成的拜耳图案进行插值或“去马赛克”，并将其转换为图像的完整颜色数据。