首先来介绍一下关于相机的基础知识：
1.CCD/CMOS相机的感光元件对波长（即颜色）不敏感，如果拿一个裸体的CCD/CMOS传感器去拍摄图像，只能得到灰度图；
2.因为上述这条，人们必须找到能够将波长区分开的方法，其中一种是使用三个滤光片（通常是RGB三色），在这三个滤光片之后放置三个CCD，这就是3CCD相机；
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3.显然上一种方法的成本太高了，聪明的人类又想到了另一个方法：那就是在CCD/CMOS传感器矩阵之前放置一个滤色片矩阵，每个像素对应一个滤色片，将RGB三种颜色的滤色片均匀分布在这个矩阵中，拍摄到图像后将对应颜色的像素的值取出来并进行插值，就得到了三个通道的数据。
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RAW文件存储的就是第三种方法拍摄的原始数据，可以使用photoshop打开，放大后能够很明显的观察到类似棋盘格一样的像素值。虽然没有白平衡设置，但最大的好处是真实的数据也没有被改变，基于这些数据操作者可以设置自己的通道权值，能够任意的调整色温和白平衡。
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将图像放大：
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- 局部放大
继续放大：
下面来介绍如何用OpenCV打开raw文件。思路如下：
1.以二进制方式打开文件；
2.将每个像素对应的16bit的数据分成两个8bit，分别放入两个矩阵中；
3.对这两个矩阵进行色彩空间变换，转换为两个8bit三通道的图像；
4.将这两个图像合成为一个16bit三通道的图像。
废话少说，代码如下：
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void CMy20120510readrawfileDlg::OnBnClickedButton2()
-
{
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const
int WIDTH =
1360;
-
const
int HEIGHT =
1024;
-
-
CFile file;
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file.Open(_T(
"aaa.raw"), CFile::modeRead | CFile::typeBinary);
-
file.SeekToBegin();
-
-
BYTE * pfilebuf =
new BYTE[HEIGHT*WIDTH*
2];
-
-
if (HEIGHT*WIDTH*
2 != file.Read(pfilebuf, HEIGHT*WIDTH*
2))
-
{
-
//提示文件读取错误
-
file.Close();
-
return;
-
}
-
-
file.Close();
-
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CvMat* mat_a = cvCreateMat(
1, HEIGHT*WIDTH, CV_8U);
//单行矩阵便于赋值操作
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CvMat* mat_b = cvCreateMat(
1, HEIGHT*WIDTH, CV_8U);
//同上
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int i=
0;
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do {
-
CV_MAT_ELEM(*mat_a,
unsigned
char,
0, i) = pfilebuf[i*
2];
//低8位信息
-
CV_MAT_ELEM(*mat_b,
unsigned
char,
0, i) = pfilebuf[i*
2+
1];
//高8位信息
-
-
i++;
-
}
while(i<HEIGHT*WIDTH);
-
-
delete[] pfilebuf;
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-
cvReshape(mat_a, mat_a,
0, HEIGHT);
//把单行矩阵整形为二维矩阵
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cvReshape(mat_b, mat_b,
0, HEIGHT);
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IplImage* img_a = cvCreateImage(cvSize(WIDTH,HEIGHT), IPL_DEPTH_8U,
3);
-
IplImage* img_b = cvCreateImage(cvSize(WIDTH,HEIGHT), IPL_DEPTH_8U,
3);
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-
cvCvtColor(mat_a, img_a, CV_BayerBG2RGB);
//色彩空间转换，即Bayer模式转为RGB
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cvCvtColor(mat_b, img_b, CV_BayerBG2RGB);
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cvReleaseMat(&mat_a);
-
cvReleaseMat(&mat_b);
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-
cvNamedWindow(
"img_a");
-
cvNamedWindow(
"img_b");
-
cvShowImage(
"img_a", img_a);
-
cvShowImage(
"img_b", img_b);
-
-
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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-
//因为cvAddWeighted需要参数矩阵都具有相同类型、相同大小
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IplImage* img_a_16 = cvCreateImage(cvSize(WIDTH,HEIGHT), IPL_DEPTH_16U,
3);
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IplImage* img_b_16 = cvCreateImage(cvSize(WIDTH,HEIGHT), IPL_DEPTH_16U,
3);
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cvConvert(img_a, img_a_16);
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cvConvert(img_b, img_b_16);
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-
IplImage* img = cvCreateImage(cvSize(WIDTH,HEIGHT), IPL_DEPTH_16U,
3);
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//高8位左移8位加上低8位合成一个16位图像
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cvAddWeighted(img_a_16,
1, img_b_16,
256,
0, img);
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cvNamedWindow(
"img");
-
cvShowImage(
"img", img);
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cvWaitKey();
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cvDestroyAllWindows();
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cvReleaseImage(&img_a);
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cvReleaseImage(&img_b);
-
cvReleaseImage(&img);
-
}
得到的图像如下：
可以看出img_a的结果是原16bit图像的低8位，直接显示的话是没什么意义的。
最后合成的16bit肉眼几乎观察不出有什么区别，但是对OpenCV来说已经是可以直接处理的16bit图像数据了！
接下来，要怎么处理就可以自由发挥啦。
顺便给出OpenCV帮助文档里cvCvtColor对Bayer模式转换的说明，请认真阅读哦：