相机如何接收非三原色的单色光？
咱就聊聊，相机这玩意儿，是怎么把那些不属于红、绿、蓝这三原色的单色光，给“看见”的。
首先得明白，相机说白了，就是个光线收集器，它的核心是那个感光元件，比如CCD或者CMOS。你想象一下，这个感光元件表面密密麻麻铺满了无数个微小的“小格子”，每一个小格子就是一个像素，负责把照射到它的光线变成电信号。
现在，问题来了，这些“小格子”本身，或者说它们表面的感光材料，对所有颜色的光都有反应，就像人眼对光线敏感一样。但是，我们人眼之所以能分辨出五彩斑斓的世界，是因为我们有三种负责不同颜色感知的视锥细胞，分别对红、绿、蓝光最敏感。相机也一样，它要模拟人眼的色彩感知能力，就需要一些“手段”来区分不同波长的光。
对于那些非三原色的单色光，比如纯粹的黄色光、青色光，或者更极端的，像激光发出的那种单一窄光谱的光，相机是怎么处理的呢？
其实，关键在于感光元件前面那一层极其重要的东西——色彩滤镜阵列（Color Filter Array, CFA）。你看到的彩色照片，正是通过这一层神奇的“滤网”实现的。
最常见的色彩滤镜阵列是拜耳滤镜（Bayer Filter）。它不是用什么高科技的“颜色探测器”，而是直接在感光元件的每个像素点上方，加上一个非常微小的、方形的滤光片。这些滤光片不是所有都一样，而是按照一个固定的图案排列的，最常见的是一个2x2的单元格，包含两个绿色滤镜、一个红色滤镜和一个蓝色滤镜。
这个排列是有讲究的。为什么绿色滤镜多呢？因为人眼对绿色光最敏感，对画面的亮度感知也很大程度上依赖于绿色。
那么，当一束纯粹的黄色光射进相机，经过镜头聚焦到感光元件上时，会发生什么？黄色光实际上是由红色光和绿色光混合而成。所以，当这束黄色光落在拜耳滤镜上时，它会穿过位于它上方的红色滤镜，也穿过位于它上方的绿色滤镜，但会被蓝色滤镜挡住。
也就是说，同一个黄色光信号，它会让这个像素点上方的红色滤镜“看见”一部分，让上方的绿色滤镜“看见”一部分，但上方的蓝色滤镜几乎“看不见”。感光元件会将这些“看见”的光转化为电信号。
比如，某个像素点正好对着一个红色滤镜，那么当黄色光照到它上面时，它就会接收到一部分红色成分的信号。另一个像素点对着绿色滤镜，它就会接收到一部分绿色成分的信号。
相机并不会直接“知道”这是黄色光。它只是在每一个像素点上，根据其上方的滤镜，接收到了相应颜色（红、绿、或蓝）的光信号强度。
之后，相机的内置处理器，或者后期处理软件，就会通过复杂的色彩插值（Demosaicing）算法，来“猜测”出原始的色彩。算法会比较相邻像素点收到的红、绿、蓝信号，然后推断出那些没有直接被某个颜色滤镜“看见”的像素点，应该是什么颜色。
举个例子，如果一个像素点上有红色滤镜，收到了一个很强的红色信号；而它旁边的像素点上有绿色滤镜，也收到了一个很强的绿色信号；这两个像素点中间的那个像素点，如果恰好对着蓝色滤镜，但它周围的像素都收到了很强的红绿信号，那么算法就会推断，这个本来对着蓝色滤镜的像素点，很可能也包含了相当多的红色和绿色信息，所以它最终会“计算”出它应该是黄色的。
所以，即使是一束纯粹的非三原色单色光，比如黄色，在相机眼里，它会被分解成一部分红色和一部分绿色信号，然后通过算法“重组”还原出这个颜色。相机并不是直接“检测”到“黄色”这个概念，而是通过对红、绿、蓝三原色信号的比例感知，来“理解”并呈现出各种颜色，包括那些非三原色的颜色。
更进一步说，即使是激光发出的那种非常窄的、单一波长的光，比如绿光激光。当它射到拜耳滤镜上时，它会主要被绿色的滤镜“看见”，而红、蓝滤镜的响应会非常微弱。相机通过处理这个强烈的绿色信号，以及与其他像素的对比，最终会将其还原成我们所理解的“绿色”。
总而言之，相机不是靠直接“识别”非三原色的颜色，而是通过在感光元件前布置了红、绿、蓝三种不同滤光片，让每一个像素点只对一种颜色的光敏感。然后，通过记录下不同位置的像素点对这三种颜色的感知强度，再通过复杂的计算，最终“模拟”出人眼看到的色彩世界，包括那些由不同比例的红、绿、蓝混合而成的非三原色。
首先得明白，相机说白了，就是个光线收集器，它的核心是那个感光元件，比如CCD或者CMOS。你想象一下，这个感光元件表面密密麻麻铺满了无数个微小的“小格子”，每一个小格子就是一个像素，负责把照射到它的光线变成电信号。
现在，问题来了，这些“小格子”本身，或者说它们表面的感光材料，对所有颜色的光都有反应，就像人眼对光线敏感一样。但是，我们人眼之所以能分辨出五彩斑斓的世界，是因为我们有三种负责不同颜色感知的视锥细胞，分别对红、绿、蓝光最敏感。相机也一样，它要模拟人眼的色彩感知能力，就需要一些“手段”来区分不同波长的光。
对于那些非三原色的单色光，比如纯粹的黄色光、青色光，或者更极端的，像激光发出的那种单一窄光谱的光，相机是怎么处理的呢？
其实，关键在于感光元件前面那一层极其重要的东西——色彩滤镜阵列（Color Filter Array, CFA）。你看到的彩色照片，正是通过这一层神奇的“滤网”实现的。
最常见的色彩滤镜阵列是拜耳滤镜（Bayer Filter）。它不是用什么高科技的“颜色探测器”，而是直接在感光元件的每个像素点上方，加上一个非常微小的、方形的滤光片。这些滤光片不是所有都一样，而是按照一个固定的图案排列的，最常见的是一个2x2的单元格，包含两个绿色滤镜、一个红色滤镜和一个蓝色滤镜。
这个排列是有讲究的。为什么绿色滤镜多呢？因为人眼对绿色光最敏感，对画面的亮度感知也很大程度上依赖于绿色。
那么，当一束纯粹的黄色光射进相机，经过镜头聚焦到感光元件上时，会发生什么？黄色光实际上是由红色光和绿色光混合而成。所以，当这束黄色光落在拜耳滤镜上时，它会穿过位于它上方的红色滤镜，也穿过位于它上方的绿色滤镜，但会被蓝色滤镜挡住。
也就是说，同一个黄色光信号，它会让这个像素点上方的红色滤镜“看见”一部分，让上方的绿色滤镜“看见”一部分，但上方的蓝色滤镜几乎“看不见”。感光元件会将这些“看见”的光转化为电信号。
比如，某个像素点正好对着一个红色滤镜，那么当黄色光照到它上面时，它就会接收到一部分红色成分的信号。另一个像素点对着绿色滤镜，它就会接收到一部分绿色成分的信号。
相机并不会直接“知道”这是黄色光。它只是在每一个像素点上，根据其上方的滤镜，接收到了相应颜色（红、绿、或蓝）的光信号强度。
之后，相机的内置处理器，或者后期处理软件，就会通过复杂的色彩插值（Demosaicing）算法，来“猜测”出原始的色彩。算法会比较相邻像素点收到的红、绿、蓝信号，然后推断出那些没有直接被某个颜色滤镜“看见”的像素点，应该是什么颜色。
举个例子，如果一个像素点上有红色滤镜，收到了一个很强的红色信号；而它旁边的像素点上有绿色滤镜，也收到了一个很强的绿色信号；这两个像素点中间的那个像素点，如果恰好对着蓝色滤镜，但它周围的像素都收到了很强的红绿信号，那么算法就会推断，这个本来对着蓝色滤镜的像素点，很可能也包含了相当多的红色和绿色信息，所以它最终会“计算”出它应该是黄色的。
所以，即使是一束纯粹的非三原色单色光，比如黄色，在相机眼里，它会被分解成一部分红色和一部分绿色信号，然后通过算法“重组”还原出这个颜色。相机并不是直接“检测”到“黄色”这个概念，而是通过对红、绿、蓝三原色信号的比例感知，来“理解”并呈现出各种颜色，包括那些非三原色的颜色。
更进一步说，即使是激光发出的那种非常窄的、单一波长的光，比如绿光激光。当它射到拜耳滤镜上时，它会主要被绿色的滤镜“看见”，而红、蓝滤镜的响应会非常微弱。相机通过处理这个强烈的绿色信号，以及与其他像素的对比，最终会将其还原成我们所理解的“绿色”。
总而言之，相机不是靠直接“识别”非三原色的颜色，而是通过在感光元件前布置了红、绿、蓝三种不同滤光片，让每一个像素点只对一种颜色的光敏感。然后，通过记录下不同位置的像素点对这三种颜色的感知强度，再通过复杂的计算，最终“模拟”出人眼看到的色彩世界，包括那些由不同比例的红、绿、蓝混合而成的非三原色。
网友意见
人眼的三种视锥细胞并不是对单一波长的光有反应，而是对不同波长的光线有不同的反应，综合起来得到色彩的感觉。
相机也是一样，R 像素不仅仅对单一波长的红色光线有响应，对很大范围内波长的光线都有响应，这个响应当然会尽力去模仿人眼的响应（从最后的结果上尽量接近）。
可以参见我最近的文章，里面说的更详细一些。内容太长我就不贴过来了。
《色彩空间基础》：
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