ベイヤーパターン画像からカラー画像を補間するためのアルゴリズム（ベイヤーデモザイキング）には、文献においてさまざまな種類が存在します。このセクションでは、そのようなアルゴリズムの例をいくつか紹介します。次の表にそれらをまとめています。
| アルゴリズム | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| “Nearest Neighbor filter” | [Ada95] に準拠 | 'Nearest Neighbor Demosaicing' |
| “Bayer3x3filter” | バイ線形補間。VisualAppletsオペレーター BAYER3x3Linear に基づく | 'Bayer 3x3 Demosaicing' |
| ホワイトバランス付きの “Bayer3x3filter" | 追加のホワイトバランス付きバイ線形補間（VisualAppletsオペレーター BAYER3x3Linear に基づく） | 'Bayer 3x3 Demosacing with White Balancing' |
| “Bayer5x5filter” | バイ線形補間。VisualAppletsオペレーター BAYER5x5Linear に基づく | 'Bayer 5x5 Demosaicing' |
| ホワイトバランス付きの “Bayer5x5filter" | 追加のホワイトバランス付きバイ線形補間（VisualAppletsオペレーター BAYER5x5Linear に基づく） | 'Bayer 5x5 Demosacing with White Balancing' |
| “Laplace filter” | エッジ感度対応 | 「Edge Sensitive Bayer Demosaicing Algorithm」 |
| “Original Laroche filter” | [Lar94] に準拠 | 「Bayer Demosaicing Algorithm According to Laroche」 |
| “Modified Laroche filter” | [Lar94] に準拠（変更あり） | 「Modified Laroche Bayer Demosaicing Algorithm 」 |
| “Bilinear Bayer Red/BlueFollowedByGreen GreenFollowedByBlue/Red” | [Bas13] に準拠 | 'Bayer Demosaicing For Bilinear Line Scan Cameras with Color Pattern Red/BlueFollowedByGreen GreenFollowedByBlue/Red ' |
| “Bilinear Bayer Red/BlueFollowedByBlue/Red GreenFollowedByGreen” | 'Bayer Demosaicing For Bilinear Line Scan Cameras with Color Pattern RedFollowedByBlue GreenFollowedByGreen ' | |
| “Bayer Demosaicing a Line Scan Camera with 8 Bit BiColor Bayer Pattern” | バイカラーベイヤーパターンを持つ racer 2 L CXP ラインスキャンカメラの 8 ビットベイヤーRAWパターンのデモザイキング： BiColorRGBG、BiColorGRGB、BiColorBGRG、BiColorGBGR | 'Bayer Demosaicing a Line Scan Camera with 8 Bit BiColor Bayer Pattern' |
| “Bayer Demosaicing a Line Scan Camera with 10 Bit BiColor Bayer Pattern)” | バイカラーベイヤーパターンを持つ racer 2 L CXP ラインスキャンカメラの 10 ビットベイヤーRAWパターンのデモザイキング： BiColorRGBG、BiColorGRGB、BiColorBGRG、BiColorGBGR | 'Bayer Demosaicing a Line Scan Camera with 10 Bit BiColor Bayer Pattern' |
| “Bayer Demosaicing a Line Scan Camera with 12 Bit BiColor Bayer Pattern” | BiColor Bayerパターン（BiColorRGBG、BiColorGRGB、BiColorBGRG、BiColorGBGR）を持つ racer 2 L CXP ラインスキャンカメラの 12 ビット Bayer RAW パターンのデモザイキング： | 'Bayer Demosaicing a Line Scan Camera with 12 Bit BiColor Bayer Pattern' |
表 19. Bayer デモザイキングの例一覧
上記で説明したアルゴリズムについては、対応するセクションで詳細に解説しています。 ここでは、人工テスト画像（図 234「人工テスト画像」）に対して、さまざまなデモザイキング手法で得られた定性的な結果の概要を簡単に説明します。
以下の図は、個々の構造の詳細を示しています。左から順に、a) 「original Laroche filter」 [Lar94]、 b) 「modified Laroche filter」、c) 「Laplace filter」、 d) 「Bayer5x5filter」、 e) 近傍補間法、f) 「Bayer3x3filter」を示しています：
人工テスト画像において、「original Laroche filter」は、ジッパー効果および偽色効果の観点から最も主観的な結果が良いことを示しています。 「modified Laroche filter」には軽度のジッパー効果があり、「Laplace filter」と同等です。「Laplace filter」ではさらに、曲線や対角のエッジに多くの偽色画素が発生します。「Bayer5x5filter」は強いジッパー効果を示す一方、 「Nearest Neighbor filter」は強い偽色効果を示します。ここでは直線のエッジに強いジッパー効果が現れます。 「Bayer3x3filter」を使用すると、すべてのエッジがぼやけて表示されます。
注意：「original Laroche filter」が常に Bayer デモザイキングの最適な解決策になるとは限りません。人工テスト画像に対してはジッパー効果がないか非常に少ないものの、ノイズを含む Bayer RAW 画像ではジッパー効果が発生する可能性があります。調査の結果、フィルタリングアルゴリズムはノイズの影響を受けることが判明しました。 「modified Laroche」フィルターは、人工テスト画像ではジッパー効果がありますが、ノイズを含む Bayer RAW 画像では軽度のジッパー効果しか発生しません。ここでは、フィルタリングアルゴリズムは 「original Laroche filter」ほどノイズの影響を受けません。また、「Laplace filter」も人工テスト画像ではジッパー効果がありますが、ノイズを含む Bayer テスト画像ではジッパー効果が発生しません。ただし、ここではさらに偽色効果が発生します。結果として、特定の目的に最も適した Bayer デモザイキングアルゴリズムを選択する必要があります。
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