自然界中，根據人的肉眼所能感受到的光的波段范圍，分為可見光和不可見光。其中可見光的波長范圍是400nm~780nm，不可見光的波長范圍是10nm~400nm，780nm~0.1mm。

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可見光的顏色

在自然界中，人眼所感受到的白光（太陽光），其實是由多種不同顏色的光構成，且每種色彩的光都存在不同的頻率。

由于人的肉眼有感知 RGB 三種不同顏色的錐體細胞 ，因此對于光學中的色彩而言，又可將其分解為“三基色”：紅（Red）、綠（Green），藍（Blue），其中每種基色的光的波長范圍，也不盡相同（大致范圍）：

● R：620-780 nm

●?G：500-560 nm

●?B：430-470 nm

02

還原圖像的色彩

在對光和影像的研究和應用上，相機行業應運而生，但相機Sensor（CCD和CMOS）只能接受光的強度，而無法感知光的顏色，也就是不能識別光的頻率或者波段，因此如果直接用CCD和CMOS，輸出的只能是灰度圖像，如下圖所示：

< 灰度圖像-圖片來源于網絡 >

為了盡可能得到我們人眼所習慣的彩色圖像，盡可能輸出色彩還原更真實的圖像，人們提出了兩種解決方案：

方案1：拜耳陣列方案

這種成本相對較低，是由外國專家bayer提出的：

通過在傳感器前添加一個下圖這樣的RGB濾波陣列，使得每個濾光點只能透射一種顏色，并使各個顏色的濾光點與下層像素點一一對應。

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< 拜耳陣列方案-圖片來源于網絡 >

通過上面這樣的方式，可以將上面無色彩的灰度圖像處理得到下圖所示的紅綠藍強度圖，可以看出初始的圖像偏綠，這不是人們所想要的圖像。

< 初始圖像-圖片來源于網絡 >

接下來就是進行猜色，也就是根據一個像素點及其周圍的紅綠藍各自的灰度值，經插值算出該像素點的RGB。插值算法很多，最簡單就是將臨近像素的色彩值賦給該像素，也可以將鄰域的該顏色灰度值平均后賦給該像素點，算法很多（具體算法查閱拜耳濾鏡插值）。

按照理想情況，每個像素點有3個值，而實際上，R和B各只有1/4，G有1/2，因此，bayer pattern得到的圖像中，實際只有1/3的內容是真實的，其他都是根據先驗知識插值得到。這也說明了自然圖像中具有大量的冗余信息。

方案2：三種濾鏡方案

這種成本相對較高，能夠較大程度的保證色彩的還原度。

其原理是采用分光器或者棱鏡，將通過鏡頭的光線被分為三束光，然后到達三個傳感器，每個傳感器件前有一個不同的濾光片，分別對應RGB三種顏色，以此來保證相機所采集到的色彩的精準度。

< 具體如圖所示-圖片來源于網絡 >

審核編輯：黃飛

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