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          車用圖像傳感器參數(shù)小議——動態(tài)范圍

          作者:安森美中國區(qū)汽車現(xiàn)場應(yīng)用工程經(jīng)理 William Chen 時間:2023-04-19 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏

          圖像傳感器的是汽車成像中的一個關(guān)鍵指標(biāo)。什么是?維基百科定義,(Dynamic Range)是可變化信號(例如聲音或光)最大值和最小值的比值。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202304/445759.htm

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                   可變化的信號S有多種,對一幀圖像而言,S的最小值為1,最大值受限于數(shù)據(jù)帶寬,即數(shù)據(jù)能夠存儲的最大值。一張8位的灰度圖,最大值255,此時理論上的動態(tài)范圍就是48dB,10位圖像動態(tài)范圍可到60dB,20位圖像動態(tài)范圍120dB。

                   實(shí)際上,動態(tài)范圍是一個通用的概念,不同的信號或者變量S都可以定義自己的動態(tài)范圍,圖像傳感器有動態(tài)范圍,顯示器,投影機(jī),打印機(jī)等等都有自己的動態(tài)范圍。我們甚至可以定義一個人的動態(tài)范圍,如果這個人條件艱苦時能吃苦,條件優(yōu)渥時會享受,既能將就也會講究,這就是個高動態(tài)范圍的狠人。

                   圖像的動態(tài)范圍和場景的動態(tài)范圍,大多數(shù)情況是不一致的。

                   場景的信號S不是圖像的灰度值,它是場景發(fā)射光線的亮度。可以理解為S最大值是場景中最亮部分的亮度,S的最小值是場景中最黑部分的亮度。它與圖像動態(tài)范圍相關(guān)但不相等。同時圖像的后處理通常會把線性數(shù)據(jù)壓縮為非線性輸出,這也會放大圖像數(shù)值和場景動態(tài)范圍的差異。

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          Figure 1寬動態(tài)典型場景

                   如果把場景的亮度作為橫坐標(biāo),圖像傳感器輸出的數(shù)據(jù)作為縱坐標(biāo),我們就得到圖2所示的sensor輸出和場景的動態(tài)范圍映射關(guān)系。圖像傳感器把一定亮度范圍的場景采集并映射為自己的輸出,如圖中紅框所示。

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          Figure 2 場景到sensor的動態(tài)范圍映射

                   圖像傳感器實(shí)際動態(tài)范圍通常比場景的動態(tài)范圍低,傳感器的能力只能采集紅框?qū)?yīng)橫坐標(biāo)內(nèi)場景的亮度范圍。紅框的位置需要動態(tài)調(diào)整移動,以適應(yīng)場景亮度的變化,這是成像算法中自動曝光(auto exposure)模塊的任務(wù)。

                   對汽車高動態(tài)范圍的場景,會有同一場景中極亮和極暗部分同時出現(xiàn)的情況,例如夜間街道,既有車大燈也有街道的暗角,此時移動紅框已經(jīng)無法同時看清楚兩個部分,必須把紅框做大,這就是汽車上用到的高動態(tài)范圍圖像傳感器。

                   從原理上講,紅框尺寸受限于傳感器的像素勢阱容量,受限于尺寸,很難簡單做大,的高動態(tài)范圍技術(shù)是行業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)。過去二十年來,車載圖像傳感器的高動態(tài)范圍大致有如下四大技術(shù)流派。

                   第一個是動態(tài)改變像素的靈敏度擴(kuò)充動態(tài)范圍。如圖3所示,圖像傳感器對場景亮度的映射變成非線性,隨著環(huán)境亮度增加,像素靈敏度逐漸下降,靈敏度從亮度的線性函數(shù)變成分段函數(shù)。如下圖所示,電荷積累分成三段,亮度低時靈敏度高,對應(yīng)黑色電荷,然后亮度中等靈敏度也中等,對應(yīng)藍(lán)色電荷,最后亮度最高靈敏度最低。從坐標(biāo)圖中可以看到,此時像素的勢阱容量即縱坐標(biāo)不增加,但映射的場景亮度范圍即橫坐標(biāo)可以明顯加大,實(shí)現(xiàn)了增大動態(tài)范圍的目標(biāo)。

                   安森美(onsemi)的產(chǎn)品線早期推出過30萬像素的可變靈敏度sensor,就是基于此類技術(shù),這個技術(shù)的最大挑戰(zhàn)在于它改變了像素的靈敏度特性,讓線性特性的靈敏度變成非線性,而這個折線的形狀對電壓、溫度和曝光時長敏感,一致性差,動態(tài)范圍擴(kuò)展能力有限,只能勉強(qiáng)用于大尺寸像素黑白圖像的傳感器。目前這類技術(shù)已經(jīng)逐漸被市場淘汰。

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          Figure 3 非線性化擴(kuò)充動態(tài)范圍

                   第二個高動態(tài)范圍技術(shù)是時分多次曝光。這個是目前主流所采用的技術(shù)。做法就是圖像傳感器改變曝光時間連續(xù)多次曝光得到多幀圖像,然后從中選擇合適像素合并成一幀圖像。如圖4示意,傳感器改變曝光時間,相當(dāng)于自帶自動曝光功能,對場景不同亮度分別采樣,得到多個紅框,然后把動態(tài)范圍拼接起來。這個技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于:像素勢阱容量不用額外做大,只需把數(shù)據(jù)帶寬做大;每個曝光的時長控制可以很精確,最終擬合的圖像亮度線性特性好;動態(tài)范圍擴(kuò)展容易,僅用時分技術(shù)就能做到140dB的動態(tài)范圍。

                   時分多次曝光技術(shù)有一個難以克服的問題,由于sensor的連續(xù)曝光時間上是依次滯后的,當(dāng)場景中有快速移動物體或光照劇烈變化例如LED頻閃情況下,多幀圖像擬合后會出現(xiàn)運(yùn)動物體偽影和色彩噪聲。ADAS算法需要針對性地訓(xùn)練這類噪聲。




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