很多數(shù)字相機(jī)采用電荷耦合器件（CCD）作為其感光元器件。CCD 的原理很簡單：我們可以把它想象成一個(gè)沒有蓋子的芯片，上面整齊地排列著很多小的感光單元，光線中的光子撞擊每個(gè)單元后，在這些單元中會(huì)產(chǎn)生電子（光電效應(yīng)），而且光子的數(shù)目與電子的數(shù)目互成比例。但在這一過程中，光子的波長并沒有被轉(zhuǎn)換為任何形式的電信號，換言之，CCD 裸芯片實(shí)際上都沒有把色彩信息轉(zhuǎn)換為任何形式的電信號。那么采用 CCD 作為感光元件的彩色數(shù)字相機(jī)是如何生產(chǎn)彩色圖像的？其圖像存在哪些優(yōu)缺點(diǎn)？本文將回答這個(gè)問題。

1. 單色相機(jī)

我們首先從相對簡單的黑白數(shù)字相機(jī)入手。

如圖所示，物體在有光線照射到它時(shí)將會(huì)產(chǎn)生反射，這些反射光線進(jìn)入鏡頭光圈照射在CCD芯片上，在各個(gè)單元中生成電子。

曝光結(jié)束后，這些電子被從 CCD 芯片中讀出，并由相機(jī)內(nèi)部的微處理器進(jìn)行初步處理。此時(shí)由該微處理器輸出的就是一幅數(shù)字圖像了。

2. 3 CCD 彩色相機(jī)

CCD 芯片按比例將一定數(shù)量的光子轉(zhuǎn)換為一定數(shù)量的電子，但光子的波長，也就是光線的顏色，卻沒有在這一過程中被轉(zhuǎn)換為任何形式的電信號，因此 CCD 實(shí)際上是無法區(qū)分顏色的。

在這種情況下，如果我們希望使用 CCD 作為相機(jī)感光芯片，并輸出紅、綠、藍(lán)三色分量，就可以采用一個(gè)分光棱鏡和三個(gè) CCD，如圖所示。棱鏡將光線中的紅、綠、藍(lán)三個(gè)基本色分開，使其分別投射在一個(gè) CCD 上。這樣以來，每個(gè) CCD 就只對一種基本色分量感光。

這種解決方案在實(shí)際應(yīng)用中的效果非常好，但它的最大缺點(diǎn)就在于，采用3個(gè) CCD + 棱鏡的搭配必然導(dǎo)致價(jià)格昂貴。因此科研人員在很多年前就開始研發(fā)只使用一個(gè) CCD 芯片也能輸出各種彩色分量的相機(jī)。

3. 單 CCD 彩色相機(jī)

(1) 成像原理

如果在 CCD 表面覆蓋一個(gè)只含紅綠藍(lán)三色的馬賽克濾鏡，再加上對其輸出信號的處理算法，就可以實(shí)現(xiàn)一個(gè) CCD 輸出彩色圖像數(shù)字信號。由于這個(gè)設(shè)計(jì)理念最初由拜爾（Bayer）先生提出，所以這種濾鏡也被稱作拜爾濾鏡。

如上圖所示，該濾鏡的色彩搭配形式為：一行使用藍(lán)綠元素，下一行使用紅綠元素，如此交替；換言之，CCD 中每4個(gè)像素中有2個(gè)對綠色分量感光，另外兩個(gè)像素中，一個(gè)對藍(lán)色感光、一個(gè)對綠色感光。從而使得每個(gè)像素只含有紅、綠、藍(lán)三色中一種的信息，但我們希望的是每個(gè)像素都含有這三種顏色的信息。

所以接下來要對這些像素的值使用“色彩空間插值法”進(jìn)行處理。

以上圖中左下角的紅色區(qū)域?yàn)槔覀冃枰氖莵G失了的綠色與藍(lán)色的值。而插值法可以通過分析與這個(gè)紅色像素相鄰的像素計(jì)算出這兩個(gè)值。在這個(gè)例子中，算法發(fā)現(xiàn)該區(qū)域像素綠色像素均含有大量電荷，但藍(lán)色像素電荷數(shù)為零，所以可以計(jì)算出，這個(gè)紅色像素實(shí)際上是黃色的。

如果以上圖為例對3 CCD 的成像結(jié)果與單 CCD + 色彩插值處理后的結(jié)果進(jìn)行比較，我們將發(fā)現(xiàn)所得圖片完全一致。但該結(jié)論僅對這幅圖像成立！因?yàn)檫@副圖片色彩對比簡單、邊界規(guī)則。而在實(shí)際應(yīng)用中，即使最成熟的色彩插值算法也會(huì)在圖片中產(chǎn)生低通效應(yīng)。所以，單 CCD 彩色相機(jī)生成的圖片比3 CCD 彩色相機(jī)生成的圖片更加模糊，這點(diǎn)在圖像中有超薄或纖維形物體的情況下尤為明顯。但是，單 CCD 彩色相機(jī)使得CCD 數(shù)字相機(jī)的價(jià)格大大降低，而且隨著電子技術(shù)的發(fā)展，今天 CCD 的質(zhì)量都有了驚人的進(jìn)步，因此大部分彩色數(shù)碼相機(jī)都采用了這種技術(shù)。

(2) 成像類應(yīng)用

在成像原理一節(jié)的講解過程中，我們使用的是把一幅圖片中的紅、綠、藍(lán)三色分離而得的三副圖片。現(xiàn)在，我們將使用這張圖片的原始數(shù)字圖像介紹兩種簡單的插值處理算法。

(i) 臨近像素復(fù)制法
填補(bǔ)缺失的色彩值的最簡單方法就是從臨近像素中獲取色彩值。以拜爾濾鏡中第二行第一個(gè)綠色像素為例，在源圖像中該點(diǎn)實(shí)際是紅色的，但經(jīng)拜爾濾鏡中綠色鏡片過濾后，該點(diǎn)色值為零。我們只需要把臨近紅藍(lán)像素中的紅色與藍(lán)色值復(fù)制到該像素中，就能獲得其RGB值（255，0，0）。

就此例而言，這種插值法計(jì)算出了正確的RGB值。但在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，對于靜止圖像，這種簡單的插值法所生成的結(jié)果是不可接受的。但由于它算法簡單且不耗費(fèi)多少時(shí)間，我們可以將其用于對圖像質(zhì)量要求不高的視頻數(shù)據(jù)流中（例如視頻預(yù)覽）。

(ii) 臨近像素均值法（雙線性插值）

我們可以對“復(fù)制插值法”作出的最直接改進(jìn)就是使用若干臨近像素的均值。如下圖所示，這種方法對于上例中的象素點(diǎn)，同樣可以計(jì)算出正確的RGB值（255，0，0）。

但針對圖中第二個(gè)示例像素點(diǎn)的計(jì)算指出了均值法的一個(gè)重大缺陷：均值法有低通特性，并由此將清晰的邊界鈍化。如該點(diǎn) RGB 值本應(yīng)是（255，0，0），但計(jì)算后變成了（255，128，64），即由紅色變成了棕橙色。

當(dāng)然，今天大部分?jǐn)?shù)字相機(jī)的色彩插值算法都要大大優(yōu)于上面介紹的兩種基本算法，但是使用相機(jī)的現(xiàn)場工程師幾乎不大可能調(diào)整或改變一款相機(jī)內(nèi)置的色彩插值算法。為了提供給用戶更大的靈活性，映美精 DBK 21F04, DBK 21AF04, DBK 21BF04, DBK 31AF03, DBK 31BF03, DBK 41AF02 及 DBK 41BF02 型號的1394 系列相機(jī) 與 DBK 21AU04, DBK 21BU04, DBK 31AU03, DBK 31BU03, DBK 41AU02 及 DBK 41BU02 型號的USB2.0 系列相機(jī)都取消了色彩插值計(jì)算，它們尤其適用于需要自行處理原始數(shù)據(jù)圖像的用戶。

3) 測量類應(yīng)用

在以測量為目的的應(yīng)用場合，色彩插值法存在以下重要缺點(diǎn) ：

? 每個(gè)像素都具有紅、綠和藍(lán)的色彩值，但這三個(gè)值中只有一個(gè)真正來自CCD。其它兩個(gè)值都由插值法計(jì)算而得，因此都是估算值。
? 這些估算值不僅干擾測量過程本身，而且它們都會(huì)給總線及計(jì)算機(jī) CPU 增加不必要的負(fù)載。

舉例說明