系列文章目录 相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍 相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍 相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍 相机图像质量研究(4)常见问题总结：光学结构对成像的影响--焦距 相机图像质量研究(5)常见问题总结：光学结构对成像的影响--景深 相机图像质量研究(6)常见问题总结：光学结构对成像的影响--对焦距离 相机图像质量研究(7)常见问题总结：

《 UG1449 Multimedia User Guide》中包含了大量的多媒体IP简介。 本IP 用于对bayer RGB（每个pixel只有单个R/G/B）做去马赛克处理，恢复成每个pixel点都有完整的RGB值。通过axi接口配置IP内部erg。 1、算法手册中的描述 提到了几种插值算法，并描述了IP中的处理流程。 2、reg 3、位宽及bayer

1. 基本定义         使用彩色滤光器阵列(CFA)的数码相机需要一个去马赛克程序来形成完整的RGB图像。一般的相机传感器都是采用彩色滤光片阵列(CFA)放置在光感测单元上，在每个像素处仅捕获三种原色成分中的一种。         去马赛克方法主要关注于复原非常规区域，比如边缘以及纹理。 2. 相关方法         本博文主要介绍四种方法： 2.1 经典Hamilton-

边缘自适应插值 参考博文图像处理之边缘自适应的插值算法。首先提出从水平和垂直两个方向对绿色分量进行插值重建，先设计由亮度信号的梯度和色度信号的二阶微分构成的边缘检测算子，由边缘检测算子指示沿正确的方向进行绿色分量的插值。红色和蓝色分量的重建使用已经重建好的绿色分量，采用红绿色差空间或蓝色色差空间的线性插值来完成。 绿色分量重建 \quad\quad 首先恢复红色和蓝色采样点处的绿色分量

上期已经帮忙实现了RGB转RAW_RGB。 算法原理不作过多细述：参考如下 https://zhuanlan.zhihu.com/p/170610956 我参考上述这篇文章进行了复刻算法。 所以我们只需要随便找点丰富细节的RGB图就可以开始玩反马赛克 反马赛克的主要问题是 伪彩（黄蓝）  细节加强（马赛克感）边缘感知（梯度检测） 我写的这些算法主要应用了色比、中值、均值