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現(xiàn)代工業(yè)相機呈現(xiàn)高動態(tài)范圍圖像

現(xiàn)代工業(yè)相機呈現(xiàn)高動態(tài)范圍圖像

2018/7/2 11:44:48


圖一: 細節(jié)、對比,及杰出的自然顏色: 透過IC Measure 多重曝光及圖像處理過后所呈現(xiàn)之高動態(tài)范圍圖像。


分辨率及速度(幀速率)作為挑選一臺合適工業(yè)相機之典型標準,其感亮度及動態(tài)范圍也日趨重要,尤其是運用于汽車工業(yè)中。特別是,在真實場景中有大量亮度變化的情況(如,開車) 受益于由寬動態(tài)感光組件所提供的優(yōu)點。舉例來說,當一臺車駛離隧道進入明亮日光中 ─ 低動態(tài)范圍的感光組件一般只能表現(xiàn)過度曝光或曝光不足的圖像,代表某些區(qū)域細節(jié)(或訊息)的損失。假使輔助駕駛系統(tǒng)依賴這個訊息做判斷,就可能造成致命后果。因此,在特別亮或特別暗的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)最佳寬動態(tài)范圍來獲取重要細節(jié)實則十分必要。


增加動態(tài)范圍:兩種方法


為了增加最終圖像的動態(tài)范圍,基本上有兩種方法 ─ 改進硬件來增加感光組件的動態(tài)范圍及透過軟件算法改進。CMOS 感光組件的動態(tài)范圍取決于像素顏色飽和前(飽和能力),感光組件之像素可保持之最大電子數(shù),以及像素中的暗噪點 (在輸出電荷時所產(chǎn)生的噪聲。)

因此,為了增加動態(tài)范圍,可嘗試進一步減少暗噪點或增加飽和容量。

盡管暗噪點取決于感光組件的電子特性,如要增加像素飽和能力,仍可藉由較大的像素(因為更多像素表面區(qū)域代表暴露于更多光子,產(chǎn)生更大的電荷)或從本質(zhì)提升像素結(jié)構(gòu)來達成。最近,Sony Pregius 感光組件展出特別令人矚目 ─  在沒有改變像素大小情況下,改善像素設(shè)計加上同時減少更多暗噪點,可獲得卓越的動態(tài)范圍增加。具體而言,Sony  IMX 265 Pregius感光組件在3.45微米的像素尺寸下可達70.5 dB的動態(tài)范圍。更高飽和能力的結(jié)果是可以被一個像素覆蓋的測量范圍擴大了。為了適度地量化此擴大之測量范圍,現(xiàn)代CMOS感光組件至少須具備8個位,例如,Sony IMX 264感光組件就提供了12位量化信號。


藉由算法提升動態(tài)范圍


除了改良感光組件,動態(tài)范圍也可以算法方式向上增加。這些算法改進的根基為使用不同曝光時間來獲取圖像數(shù)據(jù)。其中最令人熟知的方法便是 “時變曝光”(例如,以不同曝光時間獲取的幾幅完整圖像)作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此方法現(xiàn)用于許多智慧手機、常見的圖像處理程序,及一般攝影中;因此在機器視覺以外的市場也廣泛受眾所知。

基本假設(shè)為一感光組件的最終像素值近似線性地取決于入射光量和曝光時間,如此一來,即使像素不飽和,也可根據(jù)已知的曝光時間來決定潛在的入射光量(或與其成正比的數(shù)量)。

在飽和像素的情況下,對應(yīng)的像素值用于幾個較短的曝光時間。藉由這個方式,與一次曝光相比,可確定更大面積的入射光量。

曝光序列的優(yōu)點在于,可在擴大范圍內(nèi)決定亮度而不損失任何局部分辨率。

盡管如此,記住多重曝光次數(shù)很必要這件事是重要的,因為可能產(chǎn)生不必要的偽影 ─ 特別是移動中的物體 (如: 重影現(xiàn)象 ghosting)。

現(xiàn)代CMOS感光組件如Sony Pregius通常具多重曝光功能,可于不同曝光時間下拍攝原始圖像,而無需手動更改兩次拍攝之間的曝光時間。


空間變化曝光


為了避免多重曝光造成的偽影,現(xiàn)代感光組件提供 “空間變化曝光”技術(shù)。此技術(shù)在不同曝光時間下曝光感光組件上的某些特定像素組。例如,常見的變體使用不同的曝光時間交替曝光兩條圖像線。 由于曝光同時開始,也得以最小化因畫面移動所引起的偽影。

然而,在此情形下,不同曝光像素之間不存在1:1的對應(yīng)關(guān)系,高動態(tài)范圍的最終圖像的像素須透過內(nèi)插計算。無可避免地,這個過程會使分辨率損失,并產(chǎn)生偽影現(xiàn)象 ─ 特別是邊緣結(jié)構(gòu)的部分。此外,透過必要的內(nèi)插計算最終圖像比曝光系列的數(shù)據(jù)計算更需密集的計算機運算。




表一: 以不同的方式來計算高動態(tài)范圍圖像。(a) 時變曝光: 不同曝光時間的兩張圖  (b) 空間變化曝光: 兩張圖像線,不同曝光時間 (c) 空間變化曝光: 另一種變體,歷經(jīng)四個不同曝光時間


高動態(tài)范圍圖像及色調(diào)映像展示


展示高動態(tài)范圍圖像時,人們通常直接看見的是顯示器中展現(xiàn)的動態(tài)范圍,(與人類視覺感知相比較?。?。雖然目前已有提供更高動態(tài)范圍的圖像顯示器,但仍尚未普及。假如要在動態(tài)范圍較低的設(shè)備上顯示高動態(tài)范圍圖像,則必須透過色調(diào)映像來降低其動態(tài)范圍。

目前并沒有明確定義要如何降低(動態(tài)范圍),皆取決于預(yù)期的目標。例如,最接近真實場景或達到某主觀及藝術(shù)質(zhì)量之圖像?;旧?,在全局(global)及局部 (local)色調(diào)映像算法上做區(qū)別。全局算法的例子為不管在哪個位置,相同轉(zhuǎn)換所有像素;極為高效且可進行實時數(shù)據(jù)處理。局部算法則是在局部像素區(qū)域中,盡可能維持最佳的對比度。局部算法需要更密集的CPU運算,但通常也提供更高對比度度的圖像。




圖2:  同一曝光系列的兩張快門: (a) 較短曝光 (時間) (b) 較長曝光(時間) (c) 透過包圍曝光計算及色調(diào)映像可視化之高動態(tài)范圍圖像


The Imaging Source映美精相機 很久前便體認到最大動態(tài)范圍對于機器視覺產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的重要性,所以透過其終端用戶軟件產(chǎn)品和程序接口中的色調(diào)映像來提供高動態(tài)范圍影像數(shù)據(jù)擷取、可視化,亦或資料保存。映美精相機 亦投注許多程序開發(fā)時間來研發(fā)容易使用的算法,最終創(chuàng)建算法的自動調(diào)整模式,使所有參數(shù)自動適應(yīng)場景而不需任何使用者介入,便可表現(xiàn)出高對比度、出色的自然色彩之圖像。特別是,當搭配相機支持,終端客戶端軟件IC Measure以高動態(tài)范圍功能為標準來展現(xiàn)高動態(tài)范圍圖像。




表3: The Imaging Source 映美精相機 終端用戶軟件IC Measure 支持原始 (依據(jù)感光組件) 曝光系列及透過色調(diào)映像后可視化高動態(tài)范圍圖像。


以上文章由Oliver Fleischmann 博士提供,并于2018年四月發(fā)表于德語版本之產(chǎn)業(yè)學術(shù)期刊中,其標題為High-Dynamic-Range Imaging in modernen Industriekameras


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