1.簡介：
本次分為兩個過程—
a.前面對拿到的raw圖進行了一次無腦demosaic，這次實驗使用雙線性對raw圖進行插值；
b.業界demosaic一般研究方法及評價方法；
2.工具環境
python3.5+pil+numpy+cv2
3. code
a.針對原始raw圖進行雙線性插值
import numpy as np
from pil import image
from pylab import *
import cv2 as cv
import imtool
rawfile = imtool.readrawfile()
rawdata = imtool.getrawdata(rawfile)
demosaicraw = imtool.demosaicraw_bilinear_raw(rawdata)
b.業界研究方法及評價標準
（1）常用的影象資料集是kodak data，在手機終端上考慮到成本和空間因素，在cmos/ccd感光器件上會附加一層cfa（color filter array）,實際得到的原始資料是bayer格式的，即原始raw資料。
kodak data提供lossless真彩無損影象資料，由專業的裝置採集而來，每個pixel的r、g、b都是通過感光器件得到的，影象大小為512*768，每個通道為8bit。
因此可以對真彩影象進行取樣，模擬cfa器件，生成某幅影象的bayer格式的資料，後續通過demosaic演算法還原出rgb影象，評價方法就是將還原出的影象與取樣前的真彩影象使用某些方法（mse/psnr）進行比較，進而評價該演算法的優劣。
(2)對取樣後的bayer格式資料進行雙線性插值，插值方法為：
(3) 通過對比可以發現demosaic後的影象存在拉鍊效應（zipper effect）和很明顯的偽彩（false color）。
通過下面的圖可以很好的解釋為什麼會存在這兩個問題，感興趣的可以自己研究下。
因此demosaic想做好，zipper effect 和 false color去除是必須要考慮進去的，當前的演算法都依賴三個準則：光譜一致性、空間相關性、優先還原g通道等。後續會繼續研究，待續。。。
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