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车用图像传感器参数小议——信噪比知多少?


  来源: 安森美 时间:2024-05-30 编辑:清风
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本文作者:安森美(onsemi)中国区汽车现场应用工程经理William Chen


智能驾驶如今渐渐成为汽车的一个常见功能,它增强了汽车和驾驶员的感知能力,降低了驾驶员的工作强度,同时可以有效提高行车的安全性。这其中,基于CMOS 图像传感器的摄像头是智能驾驶系统感知外界环境的主要工具之一。


CMOS图像传感器是成像sensor,它本质上是一个存储器和模数转换(ADC)的组合。基于硅的光电效应,入射光线会在传感器像素的感光二极管中激发电荷,电荷被收集存储,经过ADC转换为数字输出。图片


图1 光电效应


从架构上看,CMOS图像传感器类似于一个存储器memory,它有大量存储单元,支持行和列的寻址操作,区别在于存储器是电路写入内容,而sensor中的内容是可见光或近红外光线写入的。传感器收集到的电荷包括两部分:一部分是我们期望的电荷,来源于环境光线所激发的有效信号;另一部分是用户不希望的干扰产生的电荷,干扰来源有很多种,一般统称为噪声。


我们希望图像中的有效信息越多越好,干扰噪声越少越好。一个常见的衡量图像噪声效果的指标是信噪比SNR,即信号与噪声的比值。信噪比越大,图像噪声相对含量越少,图像质量越好。SNR的单位可以是比值,也可以转成对数单位dB。



CMOS sensor的数据手册一般都会提供信噪比参数SNR,如下所示。



有一个常见的问题:46dB信噪比的sensor是不是比43dB的sensor低照效果更好?答案是未必,脱离条件的结论往往会掉到坑里。


SNR不是一个点,它是光照条件的函数,如图2,SNR会随着光照强度变化变成一条曲线。当它作为低照效果指标时,要求选取低照条件下的SNR值。而业内sensor数据手册上的SNR参数通常是SNR最大值,对应于光照环境非常明亮时的SNR值,即图中蓝色SNR曲线右上角的SNR Max点。而蓝线位于左下角区域的SNR值才适合作为评估低照的参数,此时的光照不足,对应于低照环境。这就像卖苹果,放在上面一层是最好的,你需要翻开篮子,看看里面苹果的质量如何。


图2 信噪比SNR曲线


依据最大SNR点来评判sensor有以偏概全的问题。根据需要,用户可以选取特定曝光条件Exposure对应的SNR大小来评判低照噪声,SNR越大越好;也可以限定SNR为某个固定值,例如SNR=5时,用此时需要的曝光条件Exposure值大小来评判低照噪声,Exposure值越小意味着达到同等SNR时需要的光照资源越少,sensor的低照性能越好。


图2显示的是普通sensor的SNR,是单调递增的曲线。汽车上使用的CMOS sensor,为了匹配全天候应用场景,需要很高的动态范围HDR,HDR常用方法是改变sensor的灵敏度,对环境的不同亮度分别采样,再把多次采样的图像帧映射到标准化的线性数据空间,最后从不同灵敏度帧中选取合适像素,拼成一张完整的图像帧,参见《车用图像传感器参数小议——动态范围》。


sensor的灵敏度变化,对应于坐标系中的SNR线移动到不同的位置,最终HDR图像的SNR曲线演变成多条SNR曲线的拟合结果,例如图3的蓝线,它不再是一条单调递增曲线,除了低照SNR会很小以外,高亮区间还会出现多个局部极小值,当工作点落在SNR跌落区间时,即便此时环境很亮,噪声也会恶化。


这在图像上会出现一个违背人眼感知习惯的现象,即随着亮度增强,图像的质量会从差到好,然后又突然恶化的情况。因此与传统线性sensor不同,车用宽动态sensor的信噪比还需要评估高亮条件下的极小值指标。


图3 HDR图像的SNR

图4 SNR和噪声

关键词:车用图像传感器    浏览量:1839

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