Hello！ISP的基础知识分享第二章终于来了！最近精力都投入到了工作上，真是没时间写东西。但一位大佬私信我催更，着实让我感动。即使我的文字只有一个人看，那我也会写下去，而且泡做事怎么会半途而费呢？

Image Signal Processing-第二章-Demosaic去马赛克以及BMP软件实现

1. Demosaic去马赛克
- 1.1 Demosaic 原理
- 1.2 Demosaic软件实现
- 1.3 输出结果
2. BMP位图(Bitmap)
- 2.1 BMP基础
- 2.2 保存BMP的软件实现
- 2.3 输出结果

连载：
Image Signal Processing(ISP)-第一章-ISP基础以及Raw的读取显示
Image Signal Processing(ISP)-第二章-Demosaic去马赛克以及BMP软件实现
Image Signal Processing(ISP)-第三章-BCL, WB, Gamma的原理和软件实现
Image Signal Processing(ISP)-第四章-LSC, CC的原理和软件实现

Github：
BoyPao/ImageSignalProcessing-ISP

上一篇文章介绍了ISP的基础以及获取Raw的详细方法。在获取Raw数据后，我们就可以正式开始ISP了。这里，我把ISP分为 必要操作 和 优化操作 。

必要操作 是指对Raw数据不做处理，尽量无失真地转化为常见的图片格式的数据。
优化操作 是指尽可能分析数据不真实的原因，找到并实施对应的改善处理。

必要操作需要较多关于文件格式以及编码的知识，而优化操作需要较多图像算法的知识。

在本篇连载中，让我先介绍ISP中的必要操作，实现把Raw数据转化为常见图片格式的数据。这不仅可以保证整个ISP的通畅，还可以保存常见图片格式文件，帮助我们方便地分析ISP各模块的效果。

此ISP的必要操作有两个，第一是去马赛克操作Demosaic，第二个是压缩编码操作。Demosaic能转化Bayer域数据成为RGB数据。压缩编码能够将图片数据保存为常见的图片格式文件。

1. Demosaic去马赛克

1.1 Demosaic 原理

前面介绍了，Bayer域的数据是以4个像素为一个单元，由N个单元组成一幅图片。这意味着一个单元有4个像素，但其中两个像素是绿色的GbGr，一个是蓝色的B，一个是红色的R。我们要用红绿蓝合成任意的光，就必须在B像素补充绿色和红色，在R像素补充蓝色和绿色，在GbGr补充红色和蓝色。

那如何去补充这些没有被感光器件输出的颜色呢？

我们采用的方式是估计。由于一幅图片在空间上的信息是有相关性的，而这种相关性体现在数字图像中，就是像素值的线性相关。于是我们可以靠线性估计来估计这些没有的数据。说直白点就是靠邻域已有的数据进行线性插值而获得没有的数据。

上图显示了Demosaic的步骤和具体执行的操作。首先提取贝尔域三个通道的数据。然后对三份数据分别进行线性插值。最后用三个通道的补全数据来组成一幅完整的图片。

上图中Bn/Gn/Rn为已有数据，bn/gn/rn为待估计像素点。则双线性插值的规则是：

b1=（B1+B2）/2
b2=（B1+B3）/2
b3=（B1+B2+B3+B4）/4

g1=（G1+G2+G3+G4）/4
g2=（G3+G4+G5+G6）/4

r1=（R1+R2）/2
r2=（R1+R3）/2
r3=（R1+R2+R3+R4）/4

1.2 Demosaic软件实现

用到的读取各个通道的函数，在上一章介绍Raw图获取和显示时已经介绍过了，此处再次贴出。

void ReadChannels(int *data, int *B, int *G, int *R) {int i, j;for (i = 0; i < HEIGHT; i ++) {for (j = 0; j < WIDTH; j ++) {if(i % 2 == 0 && j % 2 == 0) {B[i * WIDTH + j] = data[i * WIDTH + j];}if ((i % 2 == 0 && j % 2 == 1) || (i % 2 == 1 && j %2 == 0)) {G[i * WIDTH + j] = data[i * WIDTH + j];}if (i % 2 == 1 && j % 2 == 1) {R[i * WIDTH + j] = data[i * WIDTH + j];}}}cout << " Read RGB channels finished " << endl;
}

操作Demosaic的函数如下。要说明的是，此处的插值函数没有对边界值进行操作，即第一行，最后一行，第一列，最后一列没有进行插值。若要全图插值，则需要添加边界值逻辑。此处不再添加。

void Demosaic(int *data, int *B, int *G, int *R) {FirstPixelInsertProcess(data, B);TwoGPixelInsertProcess(data, G);LastPixelInsertProcess(data, R);cout << " Demosaic finished" << endl;
}void FirstPixelInsertProcess(int *src, int *dst) {int i, j;for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {for (j = 0; j < WIDTH; j++) {if (i % 2 == 0 && j % 2 == 1 && j > 0 && j < WIDTH - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[i * WIDTH + j - 1] + src[i * WIDTH + j + 1]) / 2;}if (i % 2 == 1 && j % 2 == 0 && i > 0 && i < HEIGHT - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[(i - 1) * WIDTH + j] + src[(i + 1) * WIDTH + j]) / 2;}}}for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {for (j = 0; j < WIDTH; j++) {if (i % 2 == 1 && j % 2 == 1 && j > 0 &&j < WIDTH - 1 && i > 0 && i < HEIGHT - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[(i - 1) * WIDTH + j - 1] + src[(i - 1) * WIDTH + j + 1]+ src[(i + 1) * WIDTH + j - 1]+src[(i + 1) * WIDTH + j + 1]) / 4;}                      }}//cout << " First Pixel Insert Process finished " << endl;
}void TwoGPixelInsertProcess(int *src, int *dst) {int i, j;for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {for (j = 0; j < WIDTH; j++) {if (i % 2 == 0 && j % 2 == 0 && j > 0 &&j < WIDTH - 1 && i > 0 && i < HEIGHT - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[i * WIDTH + j - 1] + src[i * WIDTH + j + 1] + src[(i - 1) * WIDTH + j] + src[(i + 1) * WIDTH + j]) / 4;}if (i % 2 == 1 && j % 2 == 1 && j > 0 && j < WIDTH - 1 && i > 0 && i < HEIGHT - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[i * WIDTH + j - 1] + src[i * WIDTH + j + 1] + src[(i - 1) * WIDTH + j] + src[(i + 1) * WIDTH + j]) / 4;}}}//cout << " TWO Green Pixel Insert Process finished " << endl;
}void LastPixelInsertProcess(int *src, int *dst) {int i, j;for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {for (j = 0; j < WIDTH; j++) {if (i % 2 == 1 && j % 2 == 0 && j > 0 && j < WIDTH - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[i * WIDTH + j - 1] + src[i * WIDTH + j + 1]) / 2;}if (i % 2 == 0 && j % 2 == 1 && i > 0 && i < HEIGHT - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[(i - 1)*WIDTH + j] + src[(i + 1) * WIDTH + j]) / 2;}}}for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {for (j = 0; j < WIDTH; j++) {if (i % 2 == 0 && j % 2 == 0 && j > 0 && j < WIDTH - 1 && i > 0 && i < HEIGHT - 1) {dst[i * WIDTH + j] = (src[(i - 1) * WIDTH + j - 1] +src[(i - 1) * WIDTH + j + 1] + src[(i + 1) * WIDTH + j - 1] + src[(i + 1)*WIDTH + j + 1]) / 4;}}}//cout << " Last Pixel Insert Process finished " << endl;}

通过在主函数中ReadChannels函数后面调用上面介绍的Demosaic(decodedata, Bdata, Gdata, Rdata);函数，实现去马赛克操作。

1.3 输出结果

Demosaic的输出结果如下：

接下来我们对比一下Raw输出和Demosaic后的差异

我们放大图片仔细观察

可以看到Bayer域数据已经完全被补充完整，成为了完整的图像数据，棋盘格现象消除了，图片似乎可以呈现红色和蓝色了。

对比商用ISP处理的jpg文件，我们看看此时还存在什么缺点。

可以看出，棋盘格现象已被解决。遗留问题：1. 图片非常暗，2. 图片颜色还是非常绿。这两个问题需要到下一篇文章，介绍优化操作时才能解决。

值得注意的是，我们的ISP采用了简单的双线性插值来实现Demosaic。但是实际上，线性插值没有考虑到图像内容突变的情况，也就是图像内容为边缘的情况。这种情况下线性插值会使得边缘变得平滑，最终造成图像边缘模糊的后果。在商用领域，还有一些更为复杂的设计与算法来解决这一问题，这里我也没有太多的了解就不做介绍了。

2. BMP位图(Bitmap)

之前已经介绍了ISP必要操作的Demosaic，现在介绍第二个必要操作，压缩编码。本来想介绍JPEG压缩编码的，但是经过了解，发现JPEG压缩过于复杂了，涉及到离散余弦变换，游程编码，压缩量化，霍夫曼编码（熵编码）。如果整个实现JPEG压缩编码，要动用到大二大三两年多的知识。考虑到时间和复杂程度，最终我选择了非常好实现的BMP图片格式。

2.1 BMP基础

BMP就是计算机中最简单的一个图片格式，图片数据按位储存，我们称之为位图。
位图文件格式如下

我们看看上图蓝色部分BITMAPFILEHEADER结构体的声明

WORD是unsigned short，2个字节。DWORD是unsigned long，4个字节。

bfType 是指文件类型，Windows的BMP类型为BM，其值为0x424D，采用小端存储，应该写为4D42。
bfSize 指整个BMP所占的字节数，即文件大小。
bfReserved1 保留字段，目前需要设置为0
bfReserved2 保留字段，目前需要设置为0
bfOffBits 指图像数据地址相对文件开始地址的偏移量。

我们看看上图绿色部分BITMAPINFOHEADER结构体的声明

biSize 指BITMAPINFOHEADER结构体所占的字节数，就是图中绿色部分的大小
biWidth 指图像的宽度，一行的像素个数
biHeight 指图像的高度，一列的像素个数
biPlanes 一般设置为1
biBitCount 指位深，可以设置为1，4，8，16，24，32。对于8bitRGB数据，应设置为8x3=24
biCompression 指压缩方式，我们这里设置为BI_RGB,即不压缩
biSizeImage 指图像数据所占位数
biXPelsPerMeter 指X轴分辨率，在位宽为24时，用默认值即可
biYpelsPerMeter 指Y轴分辨率，在位宽为24时，用默认值即可
biClrUsed 指调色板使用数量，0值时代表使用所有调色板
biClrImportant 指重要调色板的索引，0表示所有调色板都重要

在我们的ISP中使用压缩后的8bit记录一个像素点的形式，因此位深为24，不需要用调色板。所以调色板代码段，也就是图中黄色部分就被移除了。

最后我们介绍一下上图粉色部分图像数据的排布规则：
打开BMP文件后，图像的显示将从BMP文件数据区的末尾进行倒序扫描。从右到左，从下至上。因此我们在保存Raw图数据的时候，需要把图像数据进行180度旋转。在我的简单ISP中，先对数据以像素为单位倒置，然后对数据进行镜像操作，实现了180度数据旋转。

2.2 保存BMP的软件实现

软件实现分为三个部分，第一部分将10bit图像数据压缩为8bit，第二部对图像数据做180度旋转，第三部分配置Bitmap的头信息，并且写入data数据。

第一部分，压缩数据，压缩的代码已经在上一章分享了。这个简单ISP采取的是暴力去精度的压缩方式。此处再次贴出。

void Compress10to8(int *src, unsigned char *dst) {int i, j;for (i = 0; i < HEIGHT; i++) {for (j = 0; j < WIDTH; j++) {if ((src[i * WIDTH + j] >> 2) > 255) {dst[i * WIDTH + j] = 255;} else if ((src[i * WIDTH + j] >> 2) < 0) {dst[i * WIDTH + j] = 0;} else {dst[i * WIDTH + j] = (src[i * WIDTH + j] >> 2) & 255;}}}
}

第二部分，将图片数据进行180度旋转。

void setBMP(BYTE *data, Mat datasrc) {int j = 0;int row = 0;int col = 0;int size;BYTE temp;size= WIDTH * HEIGHT * datasrc.channels();memset(data, 0x00, size);if (datasrc.channels() == 3) {for (int i = 0; i < WIDTH * HEIGHT; i++) {data[i * 3] = datasrc.data[i * 3];data[i * 3 + 1] = datasrc.data[i * 3 + 1];data[i * 3 + 2] = datasrc.data[i * 3 + 2];}//矩阵反转while (j < 3 * WIDTH * HEIGHT - j) {temp = data[3 * WIDTH * HEIGHT - j - 1];data[3 * WIDTH * HEIGHT - j - 1] = data[j];data[j] = temp;j++;}//图像镜像翻转for (row = 0; row < HEIGHT; row++) {while (col < 3 * WIDTH - col) {temp = data[row * 3 * WIDTH + 3 * WIDTH - col - 1];data[3 * row * WIDTH + 3 * WIDTH - col - 1] = data[3 * row * WIDTH + col];data[3 * row*WIDTH + col] = temp;col++;}col = 0;}}
}

第三部分，配置Bitmap的头信息，并且写入data数据

void saveBMP(BYTE *data, string BMPPath) {BITMAPFILEHEADER header;BITMAPINFOHEADER headerinfo;int size = WIDTH * HEIGHT * 3;//bitmap文件头header.bfType = 0x4D42;header.bfReserved1 = 0;header.bfReserved2 = 0;header.bfSize = sizeof(BITMAPFILEHEADER) + sizeof(BITMAPINFOHEADER) + size;header.bfOffBits = sizeof(BITMAPFILEHEADER) + sizeof(BITMAPINFOHEADER);//bitmap信息头headerinfo.biSize = sizeof(BITMAPINFOHEADER);headerinfo.biHeight = HEIGHT;headerinfo.biWidth = WIDTH;headerinfo.biPlanes = 1;headerinfo.biBitCount = 24;headerinfo.biCompression = 0; headerinfo.biSizeImage = size;headerinfo.biClrUsed = 0;headerinfo.biClrImportant = 0;//写Bitmap文件cout << " BMPPath: " << BMPPath << endl;ofstream out(BMPPath, ios::binary);out.write((char*)&header, sizeof(BITMAPFILEHEADER));out.write((char*)&headerinfo, sizeof(BITMAPINFOHEADER));out.write((char*)data, size);out.close();cout << " BMP saved "<<endl;
}

在主函数中，完成10bit到8bit的压缩，再完成三通道叠加后，开辟内存
BYTE *BMPdata = new BYTE[WIDTH * HEIGHT * dst.channels()];
以保存Bitmap的图像数据。

调用
setBMP(BMPdata, dst); saveBMP(BMPdata,“C:\Users\Pao\Desktop\output.BMP”);
以实现BMP文件的保存。

2.3 输出结果

通过上述代码，我们实现了在桌面上保存一张BMP图片。
至此，我们实现了ISP中的必要操作，打通了从Raw转到RGB并保存为BMP的路径，为后期的优化操作提供了基础支持。ISP任重而道远。

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