硅光敏像素主要测量到达它的光能，并不会天然输出标准 RGB。多数彩色相机在像素上覆盖色彩滤波阵列 CFA，让不同位置对不同波段更敏感，再由 Debayer 重建完整颜色。
Bayer Pattern 是空间相位
经典 Bayer 2×2 单元包含一个红、一个蓝和两个绿色样本。绿色更多，是对亮度细节与人眼敏感度的一种工程分配。
RGGB 的名字就是左上角 2×2 顺序
Bayer Pattern 不只是文件标签；裁掉奇数行列、镜像或旋转都会改变相位解释。
Pattern 错位不会造成数组越界，却会把每个通道都解释错，是 Debayer 出现强烈偏色和棋盘纹的常见原因。
Active Area 起点、裁切、翻转和旋转都会影响 Pattern。元数据写错时，后续算法仍能读取数组，却会把颜色通道系统性错配。
RGB 滤色片的响应彼此重叠
滤色片不会只让一个数学波段通过。相机通道响应是光学滤镜、硅量子效率、微透镜和红外截止滤镜共同形成的宽光谱曲线。
滤色片不是理想的 R/G/B 开关
真实光谱响应宽而重叠。更强的通道分离有利于色彩区分，却通常牺牲到达像素的光。
曲线是高斯教学模型。真实响应还等于滤色片、硅吸收、微透镜、红外截止滤镜与入射角响应的乘积。
宽响应能收集更多光，却让不同光谱更难区分；窄响应改善分离，但会损失光子。CCM 正是在相机光谱响应与目标颜色空间之间进行近似映射。
颜色与空间被同时欠采样
一个 Bayer 位置只测 R、G、B 中的一个分量，其余两个分量需要从邻域估计。
一个像素只测一个颜色通道
CFA 把空间采样与颜色采样绑在一起；高频彩色纹理可能落在错误相位上，产生假色和摩尔纹。
当场景频率接近采样极限时，即使 Debayer 完全按规则工作，也无法唯一判断原始颜色结构。
高频彩色纹理可能超过某个通道的 Nyquist 限制，形成无法唯一逆转的颜色混叠。光学低通滤镜、镜头像差和 Debayer 的边缘策略都会影响假色。
为什么不让每个像素同时测 RGB
分光结构、堆叠光电二极管和多层传感器可以获得不同采样方式，但会引入制造、串扰、光效、成本或读出复杂度。单层 CFA 是成熟的折中，而不是唯一可能。
CFA 设计是在光效与颜色采样间取舍
透明像素、Quad Bayer 和其他阵列能改变灵敏度与读出模式，但没有一种布局同时获得全部光和完整 RGB。
评分只用于展示取舍方向，不是产品测试数据。实际表现取决于像素工艺、滤镜光谱、读出模式和重建算法。
RGBW、Quad Bayer 与非 Bayer 阵列各自改变灵敏度、分辨率和重建问题，不能只凭像素数量判断成像质量。
CFA 在管线中的意义
BLC、DPC、LSC、Bayer 降噪和 Bayer 域 WB 都必须知道当前 CFA 相位。Debayer 之后，像素才具有同位置的完整 RGB 估计。
因此“RAW 是彩色图”并不准确：它是一张带有空间滤色规则的单通道测量阵列。理解这层采样结构，是进入 ISP 前处理的最后一块基础。
