“猜”出来的贝尔滤波

贝尔（Bayer）滤波相机中，光线通过涂覆在像素上的R/G/B滤光片，进入到像元中成像。所以有的像素只能成红色的像，有的像素只能成绿色的像，有的像素只能成蓝色的像。

▲贝尔滤波相机的芯片结构，注定了每个像元只能接收三分之一的光子。

贝尔滤波相机的彩色图案实际上就是由这样的马赛克图案拼接而成。通常情况下，接收绿色的像元数量是红色和蓝色的两倍，从而模拟人眼对绿色更敏感的视觉。这种天然的缺陷，导致每个像素的输出都不能完整的表示颜色，因为都缺失了另外三分之二的颜色信息。

这部分信息怎么办？靠算法来“猜”

缺失的那三分之二的颜色信息，只能够从相邻像素的颜色信息中加入一段解贝尔（debayering）算法，来进行色彩预估，从而补充上缺失的颜色信息。所以，贝尔相机常常会导致图像色彩的虚假呈现，而大量的计算过程又导致用户不得不在帧速和图像质量之间作取舍。

多“芯的”棱镜

棱镜相机（Prism Camera），因其内部拥有精密而复杂的棱镜结构而得名。一般都是由多个棱镜组成的棱镜模组，在其表面涂有特殊图层，从而实现让光束分离的效果。

▲棱镜相机通过内置的精密棱镜模组，将光束分离为红绿蓝三种光束，分别由不同的芯片成像。

于是在棱镜机构的帮助下，光线能够在信号强度损失更小的情况下被成像。

▲棱镜相机由多块芯片同时成像，更大化的避免了颜色损失，将三幅画面重叠后还原出的图片就可以媲美人眼了。

来battle一下吧

第一局：色彩

使用贝尔滤波的相机可以轻松区分不同颜色的物体，但当我们需要精确检测同一颜色的多种阴影时，棱镜相机则表现更为优异。

▲颜色明显不同的物品通常用贝尔相机就可以轻松做出区分。

▲当颜色需要精确区分时，类似汽车零件，木地板分选等应用，棱镜相机则更有优势。

第二局：精度

如果只需要中等精度（简单的彩色物体分类），那么贝尔滤波相机就是更佳的选择，而随着检测精度需求更细微时，棱镜相机则是更好的选择。

▲许多工业中色彩分类的应用，使用贝尔滤波相机就已足够。

▲棱镜相机能够避免贝尔插值法产生的柔和边缘和假色伪影，而这些伪影会导致彩色图像中的细胞计数、条形码读取和精确测量产生问题。

第三局：成本

由于贝尔滤波相机仅使用一个图像传感器来进行图像分析，这种方式比棱镜相机要简便许多，因此在价格上贝尔滤波相机则更有优势。

又是一场没有输赢的较量

总的来说，无论是贝尔滤波相机，还是棱镜相机，没有哪个相机是更好的，只有哪个相机是更适合的。主页妹想到，这时候视友们也会问了，如何选择面对需求选择更适合的相机呢？当然是—找凌云光啊！25年机器视觉经验，为您臻选出更好的解决方案，快拨打400 829 1996跟主页家族好好聊聊！