如何在傳統的拜耳 RGB彩色相機中捕獲 3 個獨立的多光譜通道（波段）？

相機圖像傳感器由像素組成，這些像素測量從大量光（白色像素）、中等光量（灰色像素）到無光（黑色像素）的不同光量。

幾乎所有圖像傳感器都是單 (1) 通道（灰度），除非在頂部應用了額外的過濾層。

傳統的 RGB 彩色相機使用單個圖像傳感器，但會生成具有 3 個通道（波段）的圖像。他們通過在傳感器上使用拜耳濾色器陣列 (CFA) 來實現這一點。

拜耳模式通常有一組重復的 4 個像素，順序為 RGGB（紅、綠、綠、藍）。然后將拜耳濾鏡組插值到紅、綠、藍 3 個圖像通道中。

插值意味著通過平均周圍像素的值來填充缺失的像素。拜耳插值是將單通道圖像傳感器“轉換”為 3 通道圖像傳感器的方式。

拜耳濾波器陣列的傳輸通常如下所示：

MAPIR相機在拜耳濾光片陣列之前安裝了我們自己的帶通濾光片，只允許我們想要測量的波長被傳感器捕獲。這是我們流行的 RGN（紅/綠/NIR）濾光片的傳輸圖表：

在我們的 RGN 相機中，入射光，首先由我們的 RGN 過濾器過濾，然后由拜耳過濾器陣列過濾，然后在傳感器上捕獲。

查看上面的拜耳傳輸圖表，您可以看到每個紅色、綠色、藍色通道不僅捕獲相關的 RGB 顏色，還捕獲其他波長，如紅邊 (700-800nm) 和 NIR (800-1000nm)。

因此，當我們使用像我們的 RGN 這樣允許 NIR 光通過的濾光片時，所有 3 個拜耳濾光片也允許 NIR 光通過到傳感器。

這意味著生成的 RGN 圖像通道實際上包含以下內容：Red+NIR、Green+NIR、NIR。為了去除干擾 NIR 光，必須進行進一步處理。

測量組裝好的相機在每個通道中的傳感器響應，我們可以將通道彼此分開（從而在我們的 RGN 示例中移除 NIR）。結果將是預期的紅色、綠色、NIR（圖像通道 1、2、3）。

這是來自MAPIR Survey3W RGN 相機的原始圖像示例，該圖像已被去拜耳化（應用拜耳插值）。

請注意頂部白色參考目標的綠色程度，這是因為拜耳 CFA 中的綠色濾光片數量是原來的兩倍。

這是針對傳感器響應進行了校正并針對反射率進行了校準的圖像，看起來與白平衡圖像類似。

我們的 RGN 濾光片允許紅光、綠光和近紅外 (NIR) 光穿過傳感器。校準目標周圍的綠草主要反射 NIR 光，這就是為什么它的顏色過于藍色。

藍光無法到達圖像傳感器，因此在藍色（第三）圖像通道中捕獲的是 NIR 850nm 光。我們的眼睛看到的綠光比我們的眼睛看不到的被反射的近紅外光要弱得多。

這是原始去拜耳圖像的 3 個圖像通道，從左到右：紅色、綠色、NIR。請記住，紅色和綠色通道也捕獲了 NIR 光。

以下是針對傳感器響應進行了校正并針對反射率進行了校準的相同 3 個圖像通道， 從左到右：紅色、綠色、NIR。

請注意每行中的最后一張照片，近紅外 (NIR) 光通道在校正后比中間的綠光通道亮得多。這是因為健康的綠草反射的 NIR 光比綠草多得多。

如果我們能像人類一樣看到近紅外光，那么在觀察陽光照射下的健康植被時，我們很容易就會失明。

對比度是亮像素和暗像素之間的差異。請注意，紅色 (1) 和 NIR (3) 通道之間的對比度在校正后更大/更高。

NDVI 指數比較紅色和近紅外對比度之間的差異。對于植被，NDVI 值通常介于 0.3（不健康）到 0.8（健康）之間。

左下方是 RAW 圖像中未經校正的 NDVI 圖像，右側是校正后的圖像。NDVI 尺度是植被分析的典型范圍 0 到 1。

上面未校正的圖像具有不正確的 NDVI 值，這就是為什么它們的值都這么低的原因。如果將比例更改為下面的 -0.5 到 1，您可以更好地看到圖像。

正確處理圖像并相應地調整對比度 (LUT) 比例非常重要，否則可能會產生不正確的結果。

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