RAW-RGB vom CMOS-Bildsensor zur Graustufenkonvertierung

Ein hochqualitativer Demosaik-Prozess ist voller Subtilität, aber es kann eine sehr billige Antwort erhalten werden, wenn Sie einen Verlust von 50 % bei der räumlichen Auflösung akzeptieren können. Summieren Sie einfach Gruppen von vier Sensorpixeln, um ein einzelnes graues Pixel zu erhalten. Angenommen, Ihr Sensor hat ein "typisches" Bayer-Filtermuster, gibt es doppelt so viele grüne Sensoren wie entweder rote oder blaue. Das Summieren von quadratischen Gruppen von vier Pixeln ergibt dann Y = 2*G + R + B, was die blaue Komponente überbetont, aber für einfache Fälle wie die Überprüfung des Fokus des optischen Systems ist dies kein Problem.

Also für eine typische Anordnung von Pixeln, die so aussieht:

G R G R G R....
B G B G B G
G R G R G R
B G B G B G
.
.
.

Sie würden einen Y-Ausgang für jede Vierergruppe mit einer niedrigeren räumlichen Auflösung erhalten:

Y   Y   Y

Y   Y   Y

Die Implementierung kann in Hardware (wie in einem FPGA) mit nur genügend Speicher zum Speichern einer halben Scanzeile erfolgen, da Sie die Eingangspixel paarweise in der ersten Zeile summieren können, dann paarweise und einschließlich der Summe der vorherigen Zeile auf jeder zweite Reihe.

Sie könnten auch so viele Y-Pixel wie Eingaben erzeugen, indem Sie ein gleitendes Fenster erstellen, das den Speicherwert einer vollständigen Abtastzeile in der Hardware erfordern würde.

Um es "richtig" zu machen, sind eine Reihe von Verarbeitungsschritten erforderlich, aber die Kernoperation besteht darin, räumliche Filter anzuwenden, um separate R, G, und Bmonochrome Bilder mit identischer Auflösung zu schätzen, wobei darauf geachtet wird, sie richtig auszurichten. Angesichts dieser ausgerichteten Bilder ist es einfach, Ybei jedem Pixel zu berechnen.

Eine Implementierung eines ziemlich ausgeklügelten Demosaik-Systems findet sich in dcraw , das rohe Sensordaten verarbeitet und JPG-Bilder ausgibt. Sensorrohdaten können von vielen High-End-Digitalkameras bezogen werden, sind jedoch normalerweise mit Geschäftsgeheimnissen belastet, was ihre Interpretation für Dritte schwierig macht. Coffin und seine Benutzergemeinschaft haben große Anstrengungen unternommen, um die von solchen Kameras geschriebenen Rohdateiformate rückzuentwickeln. Aber es kann auch in Ihrem Kontext verwendet werden.

Bei der Entwicklung von Kameraprojekten habe ich in der Vergangenheit rohe Pixel direkt von CMOS-Sensoren genommen, wie sie im RAM erfasst wurden, sie in eine Datei kopiert und die Datei durch dcraw geleitet.

Das damit verbundene Problem für eine Prototyp-Kamera ist, Ihre erste Prototyp-Optik in den Fokus zu bekommen, um Pixel zu haben, die etwas bedeuten könnten, und so zu beweisen, dass das Ganze funktioniert, indem Sie ein fertiges JPG Ihrer Bank zeigen.

Der erste Schritt besteht darin, die Testmustermodi in Ihrem Sensor zu finden und zu verwenden. Damit können Sie in der Regel Referenzmuster mit bekanntem Inhalt erhalten, um Ihre Elektronik und Ihren Datenfluss zu testen. Dann können Sie mit einiger Gewissheit, dass die Rohpixel aussagekräftig sind, zu einer echten Optik wechseln und sich darauf konzentrieren, dass die Optik Ihnen ein scharfes Bild liefert.

Eine Technik, die ich in der Vergangenheit für eine Kamera mit einem M12-Objektivhalter verwendet habe, bestand darin, das Objektiv mit dem Objektivhalter auf einem Evaluierungsboard mit Software, die eine Live-Ansicht auf einem PC ermöglichte, ziemlich gut zu fokussieren. Dann verriegelte ich das Objektiv und bewegte den gesamten Objektivhalter zu meinem Prototyp. Aufgrund geringfügiger Abweichungen in der Sensorposition relativ zur Leiterplatte und zum Montageloch war es nicht perfekt, aber es war gut genug, um ein erkennbares Bild zu erhalten.