彩色相机图像：CFA 分离与 Debayer 的比较

彩色相机（OSC）拍到的原始图像带有 CFA（滤色阵列），要把它变成可用的彩色数据，主要有两条路：一是“CFA 分离”，二是“Debayer”。这两种做法对后续的细节与噪声有什么影响？这个实验我想做很久了，这次终于动手比较。

四个处理路径

我设计了四个处理流程来对照：

1. 先做 CFA 分离，然后去星，接着 up sample（2x）。
2. 先做 CFA 分离，然后 up sample（2x），接着去星。
3. 先做 Debayer（RGB combined），然后提取 R，接着去星。
4. 先做 Debayer（RGB separated），接着把 R 去星。

观察结果

• 先做 CFA 分离的图像较模糊，但路径 2 的细节大于路径 1。
• 先做 Debayer 的图像较清晰，但背景 SNR 低的部分有很多黑点。
• 路径 3 与路径 4 完全一样。

我目前的结论

• 如果要先做 CFA 分离，那之后最好要做 drizzle 2x。
• 如果是先做 Debayer，那就要面对背景的噪声问题。
• 还有一个结论：如果先做 CFA 分离，而这张图像只拿来做 RGB 的颜色、明度通道另外拍摄，这样的结果应该会比较好。

不过要补充一个前提：这次测试用的图像没有经过校正（临时找了一张照片来用），结果可能因此受到影响，严谨一点的做法应该是校正完再测试。