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1、彩色摄像机的工作原理,许增朴2008-6-18,彩色数码摄像机,CCD光电转换作用,数字摄像机通常采用电荷耦合器件（CCD）作为光电转换器件; CCD器件是个没有盖子的芯片，表面整齐地排列着很多很小的光敏单元，光线中的光子撞击每个单元后，在这些单元中会产生电子（光电效应），而且光子的数目与电子的数目互成比例; 光子的波长没有被转换为任何形式的电信号，即:CCD 裸芯片实际上都没有把色彩信息转换为任何形式的电信号。,单色CCD芯片光电转换机制,光子照射芯片,光子转换成电子,电量用灰度表示,物体在有光线照射到它时将会产生反射，这些反射光线进入镜头的光圈并照射在CCD芯片上成像，在各个单元中生成电子
2、;曝光结束后，这些电子被从 CCD 芯片中读出，并由相机内部的微处理器进行初步处理。此时由该微处理器输出的就是一幅数字图像了;但单色摄像机是无法分色的.,彩色摄像机,使用 CCD 作为相机感光芯片，并输出红、绿、蓝三色分量，就可以采用一个分光棱镜和三个 CCD，如图所示; 棱镜将光线中的红、绿、蓝三个基本色分开，使其分别投射在一个 CCD 上。这样以来，每个 CCD 就只对一种基本色分量感光 该方案在实际应用中的效果非常好，但它的最大缺点就在于，采用3个 CCD + 棱镜的搭配导致其价格昂贵 。,采用 3 CCD彩色摄像机的工作原理,采用单 CCD 彩色相机,在 CCD 表面覆盖一个只含红绿蓝
3、三色的马赛克滤镜，再加上对其输出信号的处理算法，就可以实现一个 CCD 输出彩色图像数字信号 ;这个设计理念最初由拜尔（Bayer）先生提出，所以这种滤镜也被称作拜尔滤镜;该滤镜的色彩搭配形式为：一行使用蓝绿元素，下一行使用红绿元素，如此交替配置.,存在的问题,由于CCD 中每4个像素中有2个对绿色分量感光，另外两个像素中，一个对蓝色感光、一个对红色感光。因此每个像素只含有红、绿、蓝三色中一种的信息，但我们希望的是每个像素都含有这三种颜色的信息 ,所以接下来要对这些像素的值使用“色彩空间插值法”进行处理 ; 如图中左下角的红色区域为例，我们需要的是丢失了的绿色与蓝色的值 ,而插值法可以通过分析
4、与这个红色像素相邻的像素计算出这两个值 算法发现该区域像素绿色像素均含有大量电荷，但蓝色像素电荷数为零，所以可以计算出，这个红色像素实际上是黄色的,3CCD与单CCD彩色摄像机比较,此例: 对3 CCD 的成像结果与单 CCD + 色彩插值处理后的结果进行比较，发现所得图片完全一致;但该结论仅对这幅图像成立！因为这副图片色彩对比简单、边界规则;在实际应用中，即使最成熟的色彩插值算法也会在图片中产生低通效应。所以，单 CCD 彩色相机生成的图片比3 CCD 彩色相机生成的图片更加模糊，这点在图像中有超薄或纤维形物体的情况下尤为明显;但单 CCD 彩色摄像机的价格很低，而且随着电子技术的发展， C
5、CD 的质量也有了惊人的进步，因此大部分彩色数码摄像机都采用了这种技术。,成像插值算法,把一幅图片中的红、绿、蓝三色分离而得的三副图片,临近像素复制法,填补缺失的色彩值的最简单方法就是从临近像素中获取色彩值。以拜尔滤镜中第二行第一个绿色像素为例，在源图像中该点实际是红色的，但经拜尔滤镜中绿色镜片过滤后，该点色值为零。我们只需要把临近红蓝像素中的红色与蓝色值复制到该像素中，就能获得其RGB值（255，0，0）,上述插值法分析,这种插值法计算出了正确的RGB值 但在实际应用当中，对于静止图像，这种简单的插值法所生成的结果是不可接受的 但由于它算法简单且不耗费多少时间，通常我们可以将其用于对图像质量
6、要求不高的视频数据流中（例如视频预览）,临近像素均值法（双线性插值）,对“复制插值法”作出的最直接改进就是使用若干临近像素的均值,如下图所示，这种方法对于上例中的象素点，同样可以计算出正确的RGB值（255，0，0）; 图中第二个示例像素点的计算指出了均值法的一个重大缺陷：均值法有低通特性，并由此将清晰的边界钝化。如该点 RGB 值本应是（255，0，0），但计算后变成了（255，128，64），即由红色变成了棕橙色。,今天大部分数字相机的色彩插值算法都要大大优于上面介绍的两种基本算法，但是使用相机的现场工程师几乎不大可能调整或改变一款相机内置的色彩插值算法。为了提供给用户更大的灵活性:映美精
7、 DBK 21F04, DBK 21AF04, DBK 21BF04, DBK 31AF03, DBK 31BF03, DBK 41AF02 及 DBK 41BF02 型号的1394 系列相机 与 DBK 21AU04, DBK 21BU04, DBK 31AU03, DBK 31BU03, DBK 41AU02 及 DBK 41BU02 型号的USB2.0 系列相机都取消了色彩插值计算，它们尤其适用于需要自行处理原始数据图像的用户,测量类应用存在的问题,在以测量为目的的应用场合，色彩插值法存在以下重要缺点 ： 每个像素都具有红、绿和蓝的色彩值，但这三个值中只有一个真正来自CCD。其它两个值都
8、由插值法计算而得，因此都是估算值; 这些估算值不仅干扰测量过程本身，而且它们都会给总线及计算机 CPU 增加不必要的负载。,如图所示: 源图像由色彩非常接近的两个区域组成。左半边像素的RGB值为（0，255，128），右半边的像素值为（0，255，144）。如采用临近像素均值法进行插值处理，会得到红、绿、蓝三色的三幅图像（结果如下页图示）,结果如图所示:红色图只有64个灰度级为0的值，而绿色图中只有64个灰度级为255的值。因此，这两幅图对于区分不同区域起不到任何作用。只有蓝色柱状图显示出了一个介于32个128值与24个144值之间的“谷”。谷底的8个灰度级为136的值是色彩插值低通效应的结果，它证明了这一算法使得原本清晰的边界变得模糊。,
