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       数码相机能够获取彩色图像，但相机的色彩处理是一个非常复杂的过程，是非常重要的。

       此过程生产制造商在细节方面都是不公布的，但是基本的概念是相同的。当相机捕捉一个真实场景时，是怎么还原成人眼所看到的图像呢？

1.RAW----相机获取到的原始图像

       绝大多数的彩色图像传感器使用Bayer模式，Bayer模式颜色传感器是采用红、绿、蓝滤光片。所以每个像素是能够探测到一种颜色，它“看到”的是红色、绿色或蓝色。因为绿色是亮度信息中最重要的颜色, 所有我们对于绿色采用两个像素，蓝色一个,红色一个。

 图1：传感器信号不包含颜色信息,每个像素代表一种颜色。

图2 ：上图的细节。每个像素只检测一个颜色。图片仍然是“马赛克”

2.去马赛克

       为了得到每个像素的红色，绿色和蓝色的信息，去马赛克的重要步骤是对丢失的信息进行插值。这关系着图像的质量。因此很多厂商是不会透露在细节上做了什么。不同的滤光片导致对光的灵敏度不同且信号强度较低，因此噪声级别可能会非常不同。在去马赛克的处理过程中，噪声是通过相邻元素之间扩散，不同的颜色通道中噪声是相互关联的。

图3 ：一个像素的信息用于相邻像素的颜色信息

图4 ：经过去马赛克处理，每个像素都有了一个红、绿、蓝的值，所以原图会变成彩色图片

3.白平衡

       在数码相机中，不同颜色通道的灵敏度是不同的。为了获取符合人眼视觉的正确颜色，相机以不同方式控制不同通道的增益。经过白平衡处理后，图像中的中性区域显现中性，并且数值和红色，绿色及蓝色几乎相同。

图5：调整所有的通道的增益后，图像显现中性

4.颜色校正矩阵（CCM）

       每个相机都有各自的光谱灵敏度。所以每个相机都具有特定的RGB输出。要获得所有相机一致的结果，必须将相机的RGB转换为标准已知的色彩空间，在大多数情况下是sRGB,但可以是任意其它的色彩空间。要把值从RGB_camera转换到sRGB,必须对数据添加一个3 x3的颜色校正矩阵(CCM)。

图6：当CCM矩阵应用后，颜色被转换为已知定义的色彩空间（sRGB）

5．Gamma

       不管图像中是在暗区检查和亮区检查，到目前步骤为止，图像的数据依然是线性的。因此将光强加倍会使图像中的数值加倍。在输出设备中为了得到正确的表现方式，图像通常会应用Gamma功能。这个曲线被用在图像处理的最后阶段，因为从现在起图像的数据就是非线性的，开始接近于人眼所看到的的图像画面。

 

图7：完成后，把RAW图片转换成sRGB图片