如何处理RAW图像的黑电平及饱和？

你上面看到的，是图像传感器的基本原理和结构。正如让爱因斯坦在1921年获得诺贝尔奖的发现“光电效应”所揭示的，入射光子进入传感器后会转换为电子。因此，基本的传感器的设计如下图所示，其目的还是使得微透镜所汇聚的光子能被光电二极管转换为电子并存储在势阱中。

传感器的光电二极管的响应函数本来应该是线性的，但当势阱饱和（过曝）或者光线过暗（噪声淹没了信号）时，它将不再是线性的。下图是一个例子

那么，相机系统该如何应对这种现象呢？这里，就牵涉到相机的黑电平和饱和了，在拍摄过程中，与之相关的信息会保存在RAW相片的元数据中。

当我们解析RAW数据时，我们也就需要处理上述黑电平和饱和。当你完成这个动作时，你将得到下面这样的图片

如果你仔细看它的局部，你将会看到重复的模式，我们将在后续通过去马赛克算法来从这种信息中恢复出颜色：

那么应该怎么完成这些操作呢？