原博客地址：https://blog.csdn.net/joe9280/article/details/46952947
參考：https://blog.csdn.net/wgx571859177/article/details/79772626
1. 硬件上
私以為對CCD的原理有大致了解可以幫助我們對Beyer Pattern有更好的了解。我們知道鏡CCD（Charge-coupled Device）通過濾鏡將普通的入射光分為紅綠藍RGB三個分量。很容易聯想到普通的圖片每個像素點都包含RGB三個分量的信息，這很容易誤導我們認為CCD也接收了每個像素點的三個通道的信息。然而並不是，原理圖如下，每一個像素點CCD都只接收了RGB三個分量中的一個分量。一般而言是按照“RG/GB”的方式排列（對照圖可以了解RG/GB其實是一個正方形的兩行這么排列的）。
2. 算法上
Bayer彩色濾波陣列是當前最為流行的彩色圖像數字獲取形式。三個顏色濾波的形式如下：
一半的像素點為綠色（G），四分之一的像素點分別是紅色（R）和藍色（B）。
為了獲得色彩信息，彩色圖像傳感器覆蓋有紅色、綠色或者藍色的濾鏡，這種濾鏡以相同的模式重復出現（上圖中為RG/GB，也可以看做GR/BG）。濾鏡的排列模式可以不一樣，但是普遍使用的Bayer Pattern是2*2的陣列。
3. Bayer format to RGB
將Bayer Pattern的格式轉換為RGB，那就需要通過插值的方式將每個像素點中丟失的兩個顏色找回來。有幾種插值的方式可以使用，但是最常用的方法是線性插值的修正調節版本。
對紅色（R）和藍色（B）分量進行插值。
當一個綠色（G）的像素點上缺失藍色（B）和紅色（R）時，我們將這個像素點周圍最近的兩個相同的顏色做平均。如上圖的第一張和第二張。中心像素點的紅色（R）和藍色（B）由周圍最近的兩個紅色（R）和藍色（B）求平均得到。
如果是求一個紅色（R）像素點上的藍色（B）分量，上圖中第三張。我們用最近的4個藍色求平均得到。
如果是求一個藍色（B）像素點上的紅色（R）分量，上圖中第四張。我們用最近的4個紅色求平均得到。
求紅色（R）和藍色（B）像素點上的綠色（G）分量：
G(R) = (G1 + G3) / 2 if abs(R1 – R3) < abs(R2 – R4)
G(R) = (G2 + G4) / 2 if abs(R1 – R3) > abs(R2 – R4)
G(R) = (G1 + G2 + G3+ G4) / 4 if abs(R1 – R3) = abs(R2 – R4)
G(B) = (G1 + G3) / 2 if abs(B1 – B3) < abs(B2 – B4)
G(B) = (G2 + G4) / 2 if abs(B1 – B3) > abs(B2 – B4)
G(B) = (G1 + G2 + G3+ G4) / 4 if abs(B1 – B3) = abs(B2 – B4)