demosaic算法用C++完整生成

demosaic（去马赛克）算法通常用于数码相机图像处理中，目的是从 Bayer 格式（一种常见的传感器布局，由红绿蓝三种颜色的像素交替排列）中恢复出完整的 RGB 图像。C++ 作为一门强大的语言，可以编写这类算法。以下是一个简单的 C++ 示例，演示如何使用邻近插值法（Nearest Neighbor）生成 demosaiced 图像：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

// 模拟Bayer矩阵
cv::Mat bayer_pattern = ...; // 例如，一个MxN的Bayer矩阵

// 创建一个全通道RGB矩阵，初始填充0
cv::Mat rgb_image(bayer_pattern.size(), CV_8UC3, Scalar(0));

// 定义四个邻接的RGB颜色索引
const int rdx[] = {0, -1}, gdy[] = {-1, 0, 0, 1};
const int gdx[] = {-1, 0, 1, 0}, gdy[] = {1, 1, -1, -1};
const int bdx[] = {0, 1, 1, -1}, gdy[] = {1, -1, -1, 0};

for (int y = 0; y < bayer_pattern.rows; ++y) {
    for (int x = 0; x < bayer_pattern.cols; ++x) {
        if (bayer_pattern.at<uchar>(y, x) == 'R') { // 红色像素
            rgb_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(bayer_pattern.at<uchar>(y, x), 0, 0);
        } else if (bayer_pattern.at<uchar>(y, x) == 'G') { // 绿色像素
            int red_index = (x + rdx[y % 2]) * 2 + gdy[y / 2];
            rgb_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(
                bayer_pattern.at<uchar>(red_index),
                bayer_pattern.at<uchar>(y, x),
                bayer_pattern.at<uchar>(red_index + 1)
            );
        } else { // 蓝色像素
            int green_index = (x + gdx[y % 2]) * 2 + gdy[y / 2];
            rgb_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(
                bayer_pattern.at<uchar>(green_index),
                bayer_pattern.at<uchar>(green_index + 1),
                bayer_pattern.at<uchar>(y, x)
            );
        }
    }
}

// 使用 Nearest Neighbor 插值，这里仅作演示，实际应用可能需要更复杂的插值方法
rgb_image = cv::dnn::blobFromImage(rgb_image, 1.0, cv::Size(), Scalar(128, 128, 128), false, false, 4);