066、Demosaic 去马赛克算法：双线性、VNG、边缘自适应插值的画质与算力对比
066、Demosaic 去马赛克算法：双线性、VNG、边缘自适应插值的画质与算力对比
从一次“绿色条纹”调试说起
去年Q2，我接手一个MTK平台的中端项目，Sensor是IMX586，输出RAW10。客户反馈夜景模式下，暗部区域出现大量“绿色条纹”，像被泼了颜料。我第一反应是Bayer去马赛克算法选错了——默认用的双线性插值，在低信噪比场景下，绿色通道的插值误差会被放大，形成伪色。后来换成边缘自适应插值，条纹消失，但帧率掉了15%。这就是典型的“画质与算力”博弈。今天这篇笔记，就把我踩过的坑、对比过的三种算法，掰开揉碎讲清楚。
双线性插值：简单但“天真”
双线性插值的核心逻辑：每个像素缺失的两个颜色通道，直接用相邻像素的平均值填充。比如G通道在R像素位置，取上下左右四个G像素的均值。代码实现极其简单，一个3x3窗口就能搞定。
// 双线性插值：G通道在R像素位置uint16_tg_at_r=(g_up+g_down