機器視覺中的彩色感測器與 Bayer 濾鏡

在矽這一層級上，影像感測器本質上是「色盲」的。光電二極體只計算落於其上的光子數量，無法判斷這些光子究竟是紅、藍或綠色。彩色感測器是一種成像元件，藉由在像素上方覆蓋一層微觀彩色濾鏡陣列（CFA）以擷取光譜資料。該濾鏡會將入射的白光分離為特定波長，機器視覺軟體再透過數學插值的方式重建出全彩影像。

（提示：在設計新的檢測系統時，若想瞭解這種架構如何影響系統的速度與解析度，請參閱我們的比較指南：黑白相機 vs. 彩色相機。）

Bayer 濾鏡如何產生顏色

為了產生顏色資料，製造商會在像素陣列上方加上一層物理性的微濾鏡網格。業界標準是 Bayer 陣列，名稱來自其在 Kodak 的發明者。

此陣列將感測器劃分為不斷重複的 2×2 格子，每組包含一個紅色濾鏡、一個藍色濾鏡與兩個綠色濾鏡。為何綠色要多一倍？因為人眼對綠色波長最為敏感。將綠色資料加倍後，感測器能夠更準確地呈現影像的整體亮度（luminance），讓畫面對人眼操作員而言看起來更自然。

當光線進入相機時，濾鏡陣列會以物理方式將其分離。被紅色濾鏡覆蓋的像素，只允許紅色光子通過抵達矽層，而綠色與藍色光子則被吸收並阻擋，因此無法在該像素上產生電荷。

去 Bayer（去馬賽克）的數學原理

由於 Bayer 濾鏡的存在，感測器輸出的原始資料並不是一張可直接檢視的標準彩色影像，而是由單色亮度組成的「馬賽克」，往往看起來像深色棋盤圖案。

要產生可用的全彩影像（例如 RGB24 格式），系統必須執行去 Bayer（即 demosaicing）演算法。此演算法會藉由對每個像素的相鄰像素進行插值，重建每個像素缺少的顏色值。如果某個像素只量測到紅光，演算法就會根據周圍的綠色與藍色像素，推算出該像素的綠色與藍色值原本應是多少。

此運算可由相機內建的 FPGA 直接執行，亦可將原始資料交由主機 PC 的 CPU 處理。

需評估的關鍵彩色規格

在配置彩色相機時，工程師必須評估一些在標準（黑白）感測器上不存在的硬體與軟體參數：