石鑫华视觉
我们首先从相对简单的黑白数字相机入手。如图1所示，物体在有光线照射到它时将会产生反射，这些反射光线进入镜头光圈照射在CCD芯片上，在各个单元中生成电子。曝光结束后，这些电子被从 CCD 芯片中读出，并由相机内部的微处理器进行初步处理。此时由该微处理器输出的就是一幅数字图像了。
图1 黑白相机成像原理
CCD 芯片按比例将一定数量的光子转换为一定数量的电子，但光子的波长，也就是光线的颜色，却没有在这一过程中被转换为任何形式的电信号，因此 CCD 实际上是无法区分颜色的。在这种情况下，如果我们希望使用 CCD 作为相机感光芯片，并输出红、绿、蓝三色分量，就可以采用一个分光棱镜和三个 CCD，如右图所示。棱镜将光线中的红、绿、蓝三个基本色分开，使其分别投射在一个 CCD 上。这样以来，每个 CCD 就只对一种基本色分量感光。这种解决方案在实际应用中的效果非常好，但它的最大缺点就在于，采用3个 CCD + 棱镜的搭配必然导致价格昂贵。因此科研人员在很多年前就开始研发只使用一个 CCD 芯片也能输出各种彩色分量的相机。
图2 彩色3CCD相机成像原理
如果在 CCD 表面覆盖一个只含红绿蓝三色的马赛克滤镜，再加上对其输出信号的处理算法，就可以实现一个 CCD 输出彩色图像数字信号。由于这个设计理念最初由拜尔（Bayer）先生提出，所以这种滤镜也被称作拜尔滤镜。如上图所示，该滤镜的色彩搭配形式为：一行使用蓝绿元素，下一行使用红绿元素，如此交替；换言之，CCD 中每4个像素中有2个对绿色分量感光，另外两个像素中，一个对蓝色感光、一个对绿色感光。从而使得每个像素只含有红、绿、蓝三色中一种的信息，但我们希望的是每个像素都含有这三种颜色的信息。所以接下来要对这些像素的值使用“色彩空间插值法”进行处理。以上图中左下角的红色区域为例，我们需要的是丢失了的绿色与蓝色的值。而插值法可以通过分析与这个红色像素相邻的像素计算出这两个值。在这个例子中，算法发现该区域像素绿色像素均含有大量电荷，但蓝色像素电荷数为零，所以可以计算出，这个红色像素实际上是黄色的。如果以上图为例对3 CCD 的成像结果与单 CCD + 色彩插值处理后的结果进行比较，我们将发现所得图片完全一致。但该结论仅对这幅图像成立！因为这副图片色彩对比简单、边界规则。而在实际应用中，即使最成熟的色彩插值算法也会在图片中产生低通效应。所以，单 CCD 彩色相机生成的图片比3 CCD 彩色相机生成的图片更加模糊，这点在图像中有超薄或纤维形物体的情况下尤为明显。但是，单 CCD 彩色相机使得CCD 数字相机的价格大大降低，而且随着电子技术的发展，今天 CCD 的质量都有了惊人的进步，因此大部分彩色数码相机都采用了这种技术。
图3 单CCD彩色成像原理