背景说明: 英文单词mosaic是马赛克的意思，sensor出的原始图像是raw数据，它是符合拜耳阵列(Bayer Pattern)的。因为拜耳阵列中的G含量偏多，所以原始raw图像整体应该就是偏绿的。同时需要说明的是，这种符合拜耳阵列的原始raw数据，因为看起来像打马赛克一样，所以也经常被称之为马赛克图像，即我们这里谈的mosaic.

为什么要做demosaic？

sensor输出的原始的raw格式图像，可以说就是一副马赛克图像(mosaic)。因此，要想得到一副正常的图像，就需要做一个去马赛克的过程(de: 含有"去掉"等意思，如单词desalt 意思是：除去盐分，所以这里称之为demosaic可谓形象生动)，这一过程是必不可少的。

那么具体怎么做demosaic呢？简单来说，就是通过插值算法，把拜耳阵列中的GRRB分别插值为4个RGB，从而得到一副正常的图像。

图片来自百度.png

为什么要做remosaic？

这是对4in1这种sensor说的。

由于4in1 sensor像素的特殊排列关系: 四个同色像素排在一起, 即所谓的quad-bayer排列。

图片来自知乎.png

如上图，这种就是quad-bayer排列的结构。
1）当我们把相同颜色的每四个小像素作为一个整体来看的话，就又是满足经典的拜耳阵列(RGGB)结构。由于每4个像素被合并成1个像素，此时图像大小缩小为原来的1/4，但是由于合并了更多的像素，所以在暗环境下，采用四合一的方案，图像效果更好。

2）当我们把这些颜色重新排列组合一下，每四个像素分别重新排列组成RGGB的结构，此时整幅图就是一个拜耳阵列，图像大小就是实际大小（full size），这种处理方法叫做remosaic（re：含有重新的意思，如：restart 重新）。

总之，举例来说，一颗最大输出尺寸为48M的4in1 sensor，当它需要做4in1时，输出的尺寸就是12M。当它需要最大尺寸（full size）输出时，就需要做一下remosaic，然后就可以输出48M的图像了。当然，要想得到正常的图像，remosaic之后还需要再做一下demosaic。

最后，需要再一次强调的是，对于4in1 sensor，做完remosaic之后，还需要做demosaic。因为demosaic是必不可少的过程。