我有以下问题。

导言

我想使用Raspberry Pi相机进行激光束轮廓分析。相机拥有彩色滤光片阵列，这意味着每个像素上方都有红色，绿色或蓝色透射滤光片。它看起来像这样。

对于我使用的波长，蓝色和红色滤光片强烈地衰减了光束，这意味着我最终得到了下面的图案。

它看起来像一个棋盘图案。明亮的像素是绿色滤镜下面的像素。
为了拟合高斯分布（或者以其他方式处理图像），我可以提取绿色像素，但这会导致空间失真。为了解决这个问题，我可以使用每块4个像素的1个像素，但这是不可取的，因为我会失去分辨率。下面是提取蓝色，红色和绿色（红色行）和绿色（蓝色行）通道时的图像。

更普遍的问题是

如果我有一个棋盘图案，我如何使用来自黑色（或白色）像素的数据而不丢失关于它们空间位置的信息？
假设我有一个数组data，data[1::2, 1::2]会给予我红色通道。
我的目标（也许有一个替代方案）是得到一个新的数组green_information，它包含来自两个绿色通道的信息。绿色通道是green_red_row = data[::2, 1::2]和green_blue_row = data[1::2, ::2]。

物理学背景之外：

如果我有一个棋盘图案，如何在记住每隔一个像素都是白色的情况下，将高斯拟合到黑色像素的值？如何拟合标准的2D高斯很清楚。