本系列主要介紹圖像信號處理器 (ISP, image signal processor) 中各核心算法模塊的設計以及相關的前沿研究，以典型的相機成像系統為基礎，涉及的內容包括各類缺陷校正，去馬賽克，去噪，3A算法（自動對焦，自動曝光，自動白平衡），超分，HDR，風格遷移等主題。
隨著信息時代到來，信息的獲取、處理和傳輸已經成為時代進步的主題，信息的展現形式有很多種，其中最豐富的展現形式以圖像和視頻流格式呈現，視頻在時間軸上的基本處理單元也是圖像形式，因此圖像處理至關重要。ISP作為現代相機、手機中數字圖像處理單元，其質量好壞直接關系產品的競爭力度。本文主要對ISP流水線中的綠平衡模塊和去馬賽克模塊進行簡要介紹。
概論
現代ISP信號處理器的基本流水線如圖1.1所示。
圖1.1 現代ISP信號處理器的基本結構
按照圖像處理域分類，從相機獲取Raw圖到生成可查看的壓縮YUV格式JPEG圖像，需要經過Raw域、RGB域和YUV域三個主要處理域。綠平衡模塊（GB:Green Balance）處于Raw域，經過綠平衡處理后的圖像進入Demosaic模塊進行處理后完成Raw格式向RGB格式的轉換，Raw格式和RGB格式的相關概念參見資料1[1]。
綠平衡算法
相機中，入射鏡頭的光線經過光電轉換后存儲在電荷寄存器中，每個像素位置下面都對應一個電荷存儲器;單個時鐘周期內,每列像素列向進入列寄存器，在行向順序掃描生成一行像素，存儲在行寄存器中串行移動，如圖1.2所示，這樣的相機稱為單行掃描相機。部分相機單周期內生成兩行像素，由于兩個行寄存器的制造工藝、溫度特性等存在的細微差異，造成生成圖像中每兩行像素間強度不均勻（單行像素值均偏大或偏小），產生如圖1.3所示的迷宮格子效應。綠平衡算法通過統計相鄰區域內的像素值強度消除上述迷宮格子效應。
圖1.2 相機成像過程中的行列像素掃描過程[2]
圖1.3 Raw圖及對應的迷宮格子效應[3]
解決迷宮格子現象的思路是均衡Gr和Gb通道之間的亮度差異。對于Raw格式圖像中的R/Gr像素，需要減去其與鄰近區域中Gb均值的差異；對于B/Gb像素同理，如下圖實例所示:
圖1.4 四種CFA陣列情況下的Bayer格式
如圖1.4(a)、(b)所示，當中心點色度類型為Gr/R色度時，其位置像素值需要減去5*5區域內所有位置鄰近Gr/Gb對的差異均值，如式1-1、1-2所示（式中Gr’、Gr分別代表同一位置進行綠平衡處理前后的像素值）:
以中心點色度類型R為例（Gr同理），以其為中心5*5區域內的Gr/Gb差異對均值計算如圖1.5所示。觀察圖像可知，實質就是圖中各Gr位置與其對角位置的Gb色度計算差異后再取均值。中心點色度類型為B/Gr/Gb等的其余情況同理。
圖1.5 中心點色度類型為R時Mean (Gr-Gb) 的計算方式
綠平衡算法效果如圖1-6所示。
圖1.6 綠平衡算法效果
去馬賽克算法
數字相機中，通過鏡頭的光線要經過CFA陣列濾光(Color Filter Array)后才能投射到CMOS/CCD光電轉換器件上進行光電轉換，經過CFA陣列的光線在單個成像位置上僅允許和濾光片顏色一致的入射光通過，因此混合白光經CFA陣列后，單個成像位置僅保留單色光成分。CFA陣列按照其構成的基本單元分類有很多種，包括Bayer陣列、CMYK陣列等，關于常見的CFA陣列詳細見資料[4]，這里以最常見的Bayer格式CFA陣列為例展開去馬賽克算法分析，去馬賽克算法的實質，就是通過相鄰區域插值使單個成像位置從經CFA陣列濾光后的單色光通道恢復至RGB三色通道。
常見的Bayer陣列格式按照RGB的不同排列方式分為4種，總結如圖2.1所示。
圖2.1 常見的4種CFA Bayer格式陣列
常見去馬賽克插值算法的分類可如圖2.2所示，接下來根據算法分類，選取典型的Demosaic算法進行簡要介紹。
圖2.2 常見的Demosaic算法分類
對非自適應插值方式,結合圖2.3進行具體介紹(式中R(0,1)表示位置(0,1)處已知色度信息R，其余可類比)，主要示例是最鄰近插值和雙線性插值:
圖2.3 非自適應插值示例
以插值(1,1)位置缺失B、R色度為例,介紹最鄰近插值思路:
R(1,1)=R(0,1) or R(2,1)
[位置(0,1)/(2,1)與(1,1)距離相同,根據設定規則任取其一]
B(1,1)=B(1,0)or B(1,2)
[位置(1,0)/(1,2)與(1,1)距離相同,根據設定規則任取其一]
對于CFA陣列中的雙線性插值,根據待插位置已知的色度信息類型可分為G/RB插值兩類。分別介紹如下:
1.待插位置已知色度信息為G時，需要通過雙線性插值計算RB。以插值(1,1)位置缺失B、R色度信息為例:
2.待插位置已知色度信息為R或B時，以插值(1,2)位置缺失的G、R色度信息為例: 
關于雙三次插值和HA插值的相關信息，詳見參考資料[5][6]。
相對于非自適應插值，自適應插值具有更大的靈活性，其特點是隨插值位置周圍色度信息梯度改變而調整插值規則與參數，從而保證對每個待插位置都選取最優的插值組合。以基于邊緣的插值方式為例進行介紹，其余類別的非自適應插值可參見資料[7]：
基于邊緣的插值首先統計以待插位置為中心，固定模板大小范圍內待插位置周圍的色度信息；然后根據位置關系對統計信息進行分類（相對待插位置為垂直方向、水平方向或者對角方向）；計算不同類別的梯度大小（通常只計算水平方向和垂直方向的梯度大?。┖?選取梯度最小的類別加權插值獲得最終插值結果。此類方法的代表有3*3模板邊緣插值和5*5范圍邊緣插值。
下面結合實例對這兩種插值方式進行具體的介紹:
1.結合圖2.4 介紹基于3*3范圍模板的邊緣插值，其過程可用以下公式總結:
圖2.4 3*3模板邊緣插值
(式中G1、G2、G4、G5分別代表待插位置3附近3*3范圍內的四個已知G分量值,G3為位置3完成插值后的G值)
2.結合圖2.5介紹基于5*5模板的邊緣插值,其過程可用以下公式總結:
圖2.5 5*5模板邊緣插值
(式中R1、R3、R7、R9分別代表待插位置5垂直和水平方向上的四個已知R色度值,R5為位置5已知的R色度值;G2、G4、G6、G8分別代表位置5周圍的已知G色度值，根據位置5周圍同色梯度較小方向的G值信息完成G值插值)
圖2.6 去馬賽克算法效果
結語
綠平衡模塊用于矯正由相機物理和工藝等因素造成的亮度不均勻效應——迷宮格子現象。Demosaic模塊是圖像Raw域處理到RGB域處理的轉換開關, 是ISP流水線中至關重要的模塊，其性能好壞直接影響整個ISP流水線信號處理器的生成圖像質量。
參考文獻：
[1]https://blog.csdn.net/qq_39791130/article/details/109093393ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164532789616780271518011%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.
[2]JunichiNakamura. 數碼相機中的圖像傳感器和信號處理[M]. 清華大學出版社, 2015.
[3]https://blog.csdn.net/gbmaotai/article/details/104519736.
[4]https://blog.csdn.net/cy413026/article/details/100543885?spm=1001.2101.3001.6650.7&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-
[5]https://blog.csdn.net/qq_34885184/article/details/79163991
[6]J. F. Hamilton and J. E. Adams,“Adaptive Color Plane Interpolation in Single Sensor Color Electronic Camera,”U.S. Patent 5 629 734, 1997.
[7]R. Kimmel, “Demosaicing: Imagereconstruction from color CCD samples,” IEEE Trans. Image Process., vol. 8, pp.1221–1228, 1999.
