前言
在图像处理领域中，去马赛克（Demosaicing）是一项关键技术，用于从单色彩滤波阵列（CFA）图像恢复全彩图像。本文将介绍一种简单的线性插值去马赛克算法，并将其从MATLAB代码转换为Python代码。最终结果将展示如何从Bayer格式的图像数据恢复出RGB全彩图像。
什么是马赛克图像？
马赛克图像是一种通过在传感器上覆盖彩色滤光片阵列（CFA）生成的单通道图像。最常见的CFA模式是Bayer模式，其中包括红（R）、绿（G）和蓝（B）三种滤光片，以特定模式排列。去马赛克过程就是从这种单通道图像中恢复出三通道（RGB）的彩色图像。
算法简介
本文实现的去马赛克算法是基于简单线性插值的。它利用邻近像素的值来估计每个像素点的RGB值。具体步骤如下：
- 读取原始Bayer图像数据：从文件中读取Bayer图像数据，并进行必要的格式转换。
- 图像边界扩展：为了方便计算边缘像素的插值，我们对图像进行边界扩展。
- 线性插值计算：根据像素的不同位置（R、G、B），使用邻近像素的值进行插值计算，恢复出RGB图像。
- 显示结果：展示原始Bayer图像和插值后的RGB图像，并与原始彩色图像进行对比。
代码实现
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结果展示：
总结
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