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在大部分相机传感器上，每个像素都借助色彩滤波阵列来收集单个色彩信息（红、绿或蓝）。
最常见的模式称为拜尔滤色镜（请参见 https://en.wikipedia.org/wiki/Bayer_filter），大多数相机都使用这种滤色阵列。
遗憾的是，在某些情况下（可涉及 这些特征中的一个或多个：小像素、镜头光晕，或当传感器与镜头非常靠近时），应当由一个像素收集的光具有一个角度，以至于它被旁边的像素收集。
现在，如果您考虑与拍摄场景的同质区域相对应的传感器区域， 两个红色像素间的一个绿色像素将接收给定数量的光，而这些光原本应被红色像素所收集。 对于蓝色像素之间的绿色像素，将出现同样的情形。 但由于红色和蓝色光的接收量通常有所不同，因此两个红色像素之间的绿色像素的值将不同于蓝色像素之间的绿色像素的值， 但所有这些绿色像素原本应当具有相同的值（我们会考虑场景中的同质区域）。 去马赛克算法通常会将这种被称为“串扰”（或 Gr-Gb 失衡）的现象放大，因此产生一种类似迷宫的模式。
以下是该现象的示例：
用索尼 RX-100 相机拍摄的照片
此裁剪是从上面的照片的中心位置提取的一片区域
DxO PhotoLab 滑块的目的是在去除马赛克前就消除 Gr-Gb 失衡。