車(chē)用圖像傳感器參數小議——動(dòng)態(tài)范圍

圖像傳感器的動(dòng)態(tài)范圍是汽車(chē)成像中的一個(gè)關(guān)鍵指標。什么是動(dòng)態(tài)范圍？維基百科定義，動(dòng)態(tài)范圍（Dynamic Range）是可變化信號（例如聲音或光）最大值和最小值的比值。

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

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

         圖像的動(dòng)態(tài)范圍和場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)范圍，大多數情況是不一致的。

         場(chǎng)景的信號S不是圖像的灰度值，它是場(chǎng)景發(fā)射光線(xiàn)的亮度?？梢岳斫鉃镾最大值是場(chǎng)景中最亮部分的亮度，S的最小值是場(chǎng)景中最黑部分的亮度。它與圖像動(dòng)態(tài)范圍相關(guān)但不相等。同時(shí)圖像的后處理通常會(huì )把線(xiàn)性數據壓縮為非線(xiàn)性輸出，這也會(huì )放大圖像數值和場(chǎng)景動(dòng)態(tài)范圍的差異。

Figure 1寬動(dòng)態(tài)典型場(chǎng)景

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

Figure 2 場(chǎng)景到sensor的動(dòng)態(tài)范圍映射

         圖像傳感器實(shí)際動(dòng)態(tài)范圍通常比場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)范圍低，傳感器的能力只能采集紅框對應橫坐標內場(chǎng)景的亮度范圍。紅框的位置需要動(dòng)態(tài)調整移動(dòng)，以適應場(chǎng)景亮度的變化，這是成像算法中自動(dòng)曝光(auto exposure)模塊的任務(wù)。

         對汽車(chē)高動(dòng)態(tài)范圍的場(chǎng)景，會(huì )有同一場(chǎng)景中極亮和極暗部分同時(shí)出現的情況，例如夜間街道，既有車(chē)大燈也有街道的暗角，此時(shí)移動(dòng)紅框已經(jīng)無(wú)法同時(shí)看清楚兩個(gè)部分，必須把紅框做大，這就是汽車(chē)上用到的高動(dòng)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(jiǎn)單做大，車(chē)用圖像傳感器的高動(dòng)態(tài)范圍技術(shù)是行業(yè)面臨的共同挑戰。過(guò)去二十年來(lái)，車(chē)載圖像傳感器的高動(dòng)態(tài)范圍大致有如下四大技術(shù)流派。

         第一個(gè)是動(dòng)態(tài)改變像素的靈敏度擴充動(dòng)態(tài)范圍。如圖3所示，圖像傳感器對場(chǎng)景亮度的映射變成非線(xiàn)性，隨著(zhù)環(huán)境亮度增加，像素靈敏度逐漸下降，靈敏度從亮度的線(xiàn)性函數變成分段函數。如下圖所示，電荷積累分成三段，亮度低時(shí)靈敏度高，對應黑色電荷，然后亮度中等靈敏度也中等，對應藍色電荷，最后亮度最高靈敏度最低。從坐標圖中可以看到，此時(shí)像素的勢阱容量即縱坐標不增加，但映射的場(chǎng)景亮度范圍即橫坐標可以明顯加大，實(shí)現了增大動(dòng)態(tài)范圍的目標。

         安森美(onsemi)的車(chē)用圖像傳感器產(chǎn)品線(xiàn)早期推出過(guò)30萬(wàn)像素的可變靈敏度sensor，就是基于此類(lèi)技術(shù)，這個(gè)技術(shù)的最大挑戰在于它改變了像素的靈敏度特性，讓線(xiàn)性特性的靈敏度變成非線(xiàn)性，而這個(gè)折線(xiàn)的形狀對電壓、溫度和曝光時(shí)長(cháng)敏感，一致性差，動(dòng)態(tài)范圍擴展能力有限，只能勉強用于大尺寸像素黑白圖像的傳感器。目前這類(lèi)技術(shù)已經(jīng)逐漸被市場(chǎng)淘汰。

Figure 3 非線(xiàn)性化擴充動(dòng)態(tài)范圍

         第二個(gè)高動(dòng)態(tài)范圍技術(shù)是時(shí)分多次曝光。這個(gè)是目前主流車(chē)用圖像傳感器所采用的技術(shù)。做法就是圖像傳感器改變曝光時(shí)間連續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(shí)間，相當于自帶自動(dòng)曝光功能，對場(chǎng)景不同亮度分別采樣，得到多個(gè)紅框，然后把動(dòng)態(tài)范圍拼接起來(lái)。這個(gè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：像素勢阱容量不用額外做大，只需把數據帶寬做大；每個(gè)曝光的時(shí)長(cháng)控制可以很精確，最終擬合的圖像亮度線(xiàn)性特性好；動(dòng)態(tài)范圍擴展容易，僅用時(shí)分技術(shù)就能做到140dB的動(dòng)態(tài)范圍。

         時(shí)分多次曝光技術(shù)有一個(gè)難以克服的問(wèn)題，由于sensor的連續曝光時(shí)間上是依次滯后的，當場(chǎng)景中有快速移動(dòng)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(huì )出現運動(dòng)物體偽影和色彩噪聲。ADAS算法需要針對性地訓練這類(lèi)噪聲。