감사합니다 

혹시 선생님께서 말씀하시는게 아래쪽 방식인가요? 여태껏 고해상도에 소프트웨어 보간을 해서 비닝을 구현하는줄 알았는데 그 반대인가 보군요?

아... 너무 어렵네요

어렵게 생각 안 하셔도 돼요 ㅎㅎ (부작용이 적은 리모자익 방법에 대한 수학적인 내용은 당연히 몰라도 되니까요)

그냥 '이게 만일 다른 구조의 컬러필터였다면, 지금 데이터들은 어케 변해야 할까'을 계산해주는 계산기가 센서에 들어 있다고 생각하시면 편합니다. ㅎㅎ

아랫쪽 그림을 말하는 게 맞습니다. ㅎㅎ (윗쪽 오른쪽 그림도 동일한 내용을 설명하는 것이긴 하네요)

레드 픽셀을 예시로 말씀드리면, 레드 픽셀 4개가 붙어 있긴 하지만 센싱값은 그 4개의 픽셀이 각각 (다른 위치이므로) 다른 데이터를 가집니다.

이렇게 만들어진 많은 수의 데이터 & 픽셀 위치를 참고한 다음에

'이게 만약 그냥 RGB 1개씩 따로 분리된 일반 베이어 패턴이었다면 어떤 값을 가졌을까'라고 적절하게 추론하여 (= 리모자익 알고리즘) 고화소 일반 베이어 이미지로 변경합니다. 이게 고화소 모드라고 보시면 됩니다.

+ 중요한 내용은 아니지만 추가로 몇자 적자면요 ㅎㅎ

AP에서 비닝/리모자익을 계산하는 (= SW) 게 아니라, 센서에서 비닝/리모자익을 처리한 (= HW) 다음에 AP로 넘겨주기가 가능합니다.

그리고 센서에서 비닝/리모자익을 처리하는 (= HW) 과정 중에, 계산적인 비닝과 물리적인 비닝이 둘 다 존재합니다.

어려울 수 있는 정보를 쉽게 설명해주셔서 감사합니다. 모두 처음 안 사실이네요. 픽셀간의 위상차를 이용해 고화소를 만들 수 있다는것과 비닝에도 여러 방식이 있다는게 놀랍군요. 비닝 사이즈가 커질수록 알고리즘 짜기가 더어려워진다는 말을 전에 본적이 있는데 선생님 설명덕에 이것도 어느정도 이해가 되네요. 카메라와 센서의 세계는 복잡하면서도 알아가는 재미가 있는거 같습니다