Bayer型彩色图像插值算法研究及其硬件实现(2)
图1.1 Bayer型CFA 图1.2 Masaic型CFA 图1.3 条纹型CFA
自数字相机诞生以来，Bayer格式颜色滤波阵列的颜色插值算法一直都是研究热点。在已有的文献中，人们描述了许多经典的、比较优秀的插值算法。
1．2 彩色图像颜色插值算法的发展历程
1．3 RGB彩色图像及图像相关性
1.3.1 RGB彩色图像基础知识
RGB彩色图像是以红色（R）、绿色（G）、蓝色（B）为三种基色，对色彩进行混合才形成的混合图像。RGB颜色空间是RGB图像的颜色“语言”。国际发光照明委员会在1931年将RGB颜色空间确定为：
（1） 定义三基色[R]、[G]、[B]为波长分别为700.0nm、546.1nm、435.8nm的单色光。
（2） 定义三基色[R]、[G]、[B]的亮度系数比用光度量单位可以表示为1.0000:4.5907:0.0601。也就是说，在RGB颜色空间中如果用亮度系数对应1.0000（光瓦）、4.5907（光瓦）、0.0601（光瓦）的三基色[R]、[G]、[B]进行加法性混色时，就会获得1.0000+4.5907+0.0601=5.6508（光瓦）的等量白光。
对于某一彩色光F，其配色方程可以写为：
其中，[R]、[G]、[B]的比例关系反应了所配彩色光的色调及其饱和度，r、g、b的数值决定所配彩色光的亮度，其亮度正比于（1.0000r+4.5907g+0.0601b）。
基于上述理论，人眼通过视觉系统的锥状细胞来接收感知三种可见光，分别在波长为630nm(红色)、530nm(绿色)、450nm（蓝色）时，人眼的刺激会达到一个高峰点。人眼通过对光强度进行比较，从而感知光的颜色。这一视觉理论是采用红色、绿色、蓝色为三基色来显示颜色，我们称之为RGB颜色空间。
由配色公式（1.1），我们可以知道[R]、[G]、[B]是加性原色。故RGB色彩空间属于加性色彩空间。也就是说，通过对[R]、[G]、[B]三原色色光的适当混合，我们就可调配出在这一颜色域的其他所有颜色。RGB彩色空间相加混色组合如下：
红色 + 绿色 = 黄色
绿色 + 蓝色 = 青色
蓝色 + 红色 = 品红
红色 + 绿色 + 蓝色 = 白色
1.4 相加混色的三基色及其补色
1.5 RGB彩色空间示意图
在RGB颜色空间中，我们只要对[R]、[G]、[B]三个颜色分量分别选取一个合适的系数指标，便可以用数字的方式来度量其他所有颜色。
一幅RGB图像是由一个M*N*3的彩色像素数组构成，而每一个彩色像素点又是由三个数值组成，这三个数值分别对应该像素点位置处的红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个分量。这样，我们就可以将RGB图像理解为是三幅灰度图像的“堆叠”，当三幅灰度图像被送到彩色显示器的红、绿、蓝输入端时，就会在屏幕上生成一幅彩色图像