Dijital fotoğraf makinelerinin büyük çoğunluğu tek bir sensör üzerine yerleştirilmiş Bayer renk filtre dizisini kullanır. Bayer sensör demosaicing algoritması, her pikselde yalnızca bir renk kanalının ölçüldüğü bu yapıdan tam renkli görüntü elde etmenin yöntemidir; algoritma seçimi renk doğruluğunu, kenar keskinliğini ve moiré gürültüsünü doğrudan belirler. Bayer örüntüsü şöyle düzenlenir: 2×2 piksel grubunda 1 kırmızı (R), 2 yeşil (G, G) ve 1 mavi (B) filtre bulunur. İnsan görme sistemi yeşile daha duyarlı olduğundan yeşil pikseller çift sayıda konumlandırılır, bu tercih Luminance-Chrominance ayrımını kolaylaştırır. Demosaicing algoritmaları bir süreklilik spektrumu üzerinde değerlendirilir: **1. Nearest Neighbour:** En basit yöntem; eksik kanal değeri doğrudan komşu pikselden kopyalanır. Hesaplama maliyeti minimumdur ama renk saçaklanması (color fringing) belirgindir; yalnızca küçük thumbnail üretimi için kabul edilebilir. **2. Bilineer interpolasyon:** Eksik kanal, doğrusal ağırlıklandırılmış komşu değerlerin ortalamasıyla doldurulur. Hızlı ve basit; ancak yüksek kontrast kenarlarda "zipper effect" artefaktı üretir. **3. AHD (Adaptive Homogeneity-Directed Demosaicing):** Bayer sensör demosaicing algoritması olarak profesyonel yazılımlarda (dcraw, LibRaw) tercih edilen yöntemdir. İki aday interpolasyon (yatay ve dikey) arasında her konumda daha homojen olanı seçer. Homogenite haritası yerel renk gradyanı varyansına dayanır. Kenar yönelimli artifact üretimini önemli ölçüde azaltır. **4. VNG (Variable Number of Gradients):** Her piksel için 8 yön gradyanı hesaplanır; belirli bir eşiğin altındaki gradyanlar interpolasyona dahil edilir. Çeşitli doku tiplerinde tutarlı performans sergiler. **5. PPG (Patterned Pixel Grouping):** Green channel önce tam interpolasyona tabi tutulur; ardından kırmızı ve mavi kanallar bu temel üzerinde hesaplanır. Renk tutarlılığı görece yüksektir. **6. LMMSE / Derin öğrenme tabanlı yöntemler:** Modern kamera yazılımları ve post-işlem araçları artık yapay sinir ağı destekli demosaicing kullanmaktadır. Bu yöntemler eğitim veri setindeki tipik doku yapılarını öğrenerek "akıllı" karar verir; AHD'ye kıyasla ince doku korumasında üstün sonuçlar alınabilir. Praktik değerlendirme: RAW işlemcilerin varsayılan demosaicing algoritması seçimi renk hassasiyeti gerektiren bağlamlarda (bilimsel görüntüleme, baskı üretimi) test edilmelidir. 100% zoom karşılaştırması, algoritmalar arasındaki farkı net biçimde ortaya koyar.