最简单的说法：快门速度影响曝光 曝光受快门速度和光圈大小的影响，通俗说法中的曝光时间跟快门速度是一样的，所以才会产生你这个疑问，但是正式的说法没有曝光时间这个说法，应该说是曝光量而不是曝光时间。 如果你一定要说曝光时间的话，就要抛开光圈的影响。你可以这样理解，当光圈相同的情况下，快门速度快则曝光时间短，快门速度慢，则曝光时间长。比如：光圈在F2.8的时候,千分之一秒的快门速度比百分之一秒的快门速度，所产生的曝光时间短。 下面说一下曝光量： 你也知道相机其实就是用底片(胶卷相机)或者CCD(数码相机)把光线的投影保存起来，所以在底片或者CCD上保存的光线的量影响相片的明暗，要是保存的光线很少就偏暗，如果保存的光线很多就偏亮。而这个光线的量不多不少就可以说曝光正常，偏多就是曝光过量，偏少就是欠曝。 而相机就是通过快门和光圈控制这个曝光的量。借用别人的比喻说说，这个照相机就像一个水龙头，水量的大小就相当于曝光量，你可以通过开关一定时间和调节水管的口径大小控制水量的大小，而这个水龙头的开关就相当于相机快门的速度，口径就相当于相机光圈。在你相同口径的时候，开的时间越长水量越大；在你开的时间相同的情况下，水管的口径越大水量就越大。 综上所述(-_-！ 跟写论文一样)，曝光量由快门速度和光圈大小同时决定。所以说仅说曝光时间不合适，应该说曝光量。
最近在研究camera的驱动，经常会看到camera IC输出格式为RGB，YUV/YCrCb，我非常不明白的一个概念就是YUV和YCrCb到底有什么区别？或者说他们是否是同一个概念，只是别名不同而已，因此我在网上搜索了很久，终于得到了一个比较满意的答案。
原文地址：http://forum.eepw.com.cn/thread/84775/1
问题1：什么是YUV？
问题2：YUV,YCbCr4 YUV (4:2:2)与YCbCr4:2:2格式是否是一会事？
问题3：支持ITU601的YCbCr4:2:2格式与普通的YCbCr4:2:2格式有什么区别？
答 1:
详细介绍一下YUV（也称YCrCb）是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL制式）。YUV主要用于优化彩色视频信号的传输，使其向后兼容老式黑白电视。与RGB视频信号传输相比，它最大的优点在于只占用极少的带宽，而RGB要求三个独立的视频信号同时传输。
在YUV中，“Y”代表明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值；而“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是通过RGB输入信号来创建的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面——色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。其中，Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异，而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异，此即所谓的色差信号，也就是我们常说的分量信号（Y、R-Y、B-Y）。
在专业领域了，“Y CB CR”表示数字色差信号而不是模拟色差信号。色差信号Y,R-Y,B-Y信号一般通称为Y, Cr,Cb; 习惯上Y,Cr,Cb为数字(PCM)的色差信号，模拟的色差信号则称Y,Pr,Pb，所以我们常在DVD Player的内部看到Y,Cr,Cb而在DVD Player的外部看到色差输出标示为Y,Pr,Pb或YUV；YUV则是在欧洲电视系统PAL中的色差信号的通称，包含数字及模拟的色差信号都称YUV，所以当您看到YUV时您就要联想到它是PAL系统中的Y,R-Y,B-Y信号，它可能是数字（PCM）的YUV，也可能是模拟的YUV。
答 2:
也就是说是模拟和数字的区别了在习惯上有所区别：
“习惯上Y,Cr,Cb为数字(PCM)的色差信号，模拟的色差信号则称Y,Pr,Pb，所以我们常在DVD Player的内部看到Y,Cr,Cb而在DVD Player的外部看到色差输出标示为Y,Pr,Pb或YUV；”
实际上可能一样：
“YUV则是在欧洲电视系统PAL中的色差信号的通称，包含数字及模拟的色差信号都称YUV，所以当您看到YUV时您就要联想到它是PAL系统中的Y,R-Y,B-Y信号，它可能是数字（PCM）的YUV，也可能是模拟的YUV。”
答 3:
YUV 和 Y,Cr,Cb对于数字电路而言:YUV 和 Y,Cr,Cb只是相差128,YUV没有负值,Y,Cr,Cb最高位为符号位,U = Cr + 128;V = Cb +128. 参见iru bt656 or ccir 656
Bayer数据的处理
原文地址：http://www.cnblogs.com/lin1270/archive/2010/12/01/1893647.html
Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS.
我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化
过来的. .raw格式内部的存储方式有多种, 但不管如何, 都是前两行的排列不同. 其
格式可能如下:
G R G R G R G R
B G B G B G B G
G R G R G R G R
B G B G B G B G
横为2的倍数, 竖为4的倍数, 它们构成了分辨率. 如, 上面则代表了 8 * 4 分辨率的
Bayer图.
我们要知道的是, G = 2 * R 及 G = 2 * B, 即绿色值为红色值或蓝色值的两倍, 因
为人眼对绿色更敏感, 所以绿色的分量更重.
下面说一下从bayer转换成rgb图的算法, RGB图, 即为三色图, 一个像素点就由RGB
三种颜色构成的混合色, 而bayer图一个像素就只有一个颜色, 或R或G或B. 因为bayer
一个像素点只有一种颜色, 需要借助这个像素点周围的颜色对它进行插值(填充)另外的
两种颜色, 它本身的颜色就不用插了. 一般的算法是:
对于插入R和B,
Rx = ( R1 + R2 ) / 2; 或-------------取上边和下边的平均值, 或是左边和右边的平均值
Rx = ( R1 + R2 + R3 + R4 ) / 4;----取四个边的平均值
B同理. 如:
G B G
R G R
G B G
对于中间的G, 它缺少 R和B, 用上下和左右的平均值进行求值.
对于
B G B
G R G
B G B
这个图呢, 中间点R, 缺少G和B, G暂时没讨论, 那么 B, 就是从R的四个B角进行求平均值.
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如果插入G, 稍有些复杂.
不过一般的算法与R和B一样, 复杂的算法, 其复杂程度也提升一倍, 不过精度更高, 如果对于
视频监测系统来说, 精度相对来说不必要求太高, 用R或B的解法即可. 下面说复杂的:
对于图:
R1
G1
R4 G4 R G2 R2
G3
R3
对于中间点R, 它需要插入G和B, B不讨论, 主要讨论G, 它周围有四个点G1, G2, G3, G4.
( G1 + G3 ) / 2--------------如果 |R1-R3| < |R2-R4|
G(R) = ( G2 + G4 ) / 2-------------如果 |R1-R3| > |R2-R4|
( G1 + G2 + G3 + G4 ) / 4--如果 |R1-R3| = |R2-R4|
如果周围出现的像素点颜色为B, 就应该比较|B1-B3|与|B2-B4|的值.
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还有关于将RGB格式转换为YUV格式的算法, 这里不想讨论了.
这里要注意的是, bayer每个像素的值是8位的. 但是有的相机的bayer格式却有10位, 12位
以及14位, 16位的, 那么如何将这些高于8位的数据转换为8位数据呢?. 拿12位数据来说, 有的
人是取高8位或是低8位, 那么这样就会出现一个问题, 这张图像会有一个斜度, 不是偏亮就是偏
暗, 或是出现其它乱七八糟的问题, 颜色问题总是不能令人满意. 这个时候就要去较正它, 无疑是
浪费了时间.
另一种算法是使用log映射, 据老外说, 这种转换法具有较高的精度. 拿12位来说, 一般转换算法:
f(in) = 2 ^ ( log(in) * 8 / 12 )
转换图为:
|8 .
| .
| .
|_______________________12
因为log256 = 8, log4096 = 12, 对了log是以2为底哦.
做得更好一点的算法, 可能根据提供的曝光等其它因素不同, 而将算法进行调整, 这样当一些意外
事件发生时, 产生的图片也不会失真严重.
