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作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

图像传感器或照相机系统的“动态”或“动态范围”是一个广泛使用的术语,用于表征照相机系统测量和区分不同水平的光的能力。 正确的表述是“场景内动态”或“场景内动态范围”,但通常相机制造商在其技术数据表和广告中仅提及“动态”或“动态范围”。 在摄影领域,动态范围类似于对比度范围。 但是,许多相机制造商从不同的角度定义了动态范围。 因此,应在“ sCMOS,CMOS或CCD图像传感器的“模数转换的动态范围”,“可用动态范围”和“最大动态范围”或“最大信噪比”之间进行区分。

1.相机用户从大动态范围得到的好处

图像传感器或相机系统的动态范围大的好处是什么? 所有显示屏和电视屏幕均为8位动态显示,因为未经训练的眼睛只能分辨大约256个光照水平。 经过培训的放射科医生可以看得更多,因此他们的屏幕可达10位。 人们普遍认为8位足够好了。 如今,人们对智能手机相机的8或6位动态范围感到非常满意,因为它们可以提供漂亮的彩色图像,这进一步证明了这一点。问题仍然是,大动态范围的优势是什么?

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

用pco.edge5.5彩色sCMOS相机在一个晚上从实验室朝凯尔海姆的一家超市拍摄的同一图像的四幅摘录。原始图像是。 每列之间的区别是将16位图像缩放到打印或屏幕的8位世界的方式,但是所有版本均由相同的原始数据文件创建。 左侧的第一列显示了满量程转换(值65536(最大16位)->值256(最大8位)和值0(16位)->值0(8位)),而列 右侧显示了低比例转换(值1024(低16位)->值256(最大8位)和值0(16位)->值0(8位))。 其他列显示是介于满量程和低比例转换两者之间的不同的转换。


答案是更多信息。较高的场景内动态范围对应于可以检测和区分较大范围的光照水平。如何感知或使用它?看一下图1中的4张图像。四列中的摘录是从使用pco.edge 5.5彩色sCMOS相机拍摄的相同16位原始图像中生成的。原始图像以夜间超市的明亮灯光不会过度曝光的方式曝光,从16位到8位的全范围转换可以看出这一点。因此,全部信息都存在于原始数据中,但在此版本的图像中无法观察到。现在从左到右将转换范围最小化,在图像的较暗区域中逐列显示更多细节(更多信息)。直到右列中的转换降低到了弱光范围,才生成“曝光过度”的区域(由于转换),但也可以区分出以前隐藏在阴影中的微小细节。由于较高的动态(范围),这是查看更多信息的一种选择。对于某些应用(例如高质量3D测量),如果涉及非合作(高反射)表面,则这是前提条件。

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

用pco.edge5.5 sCMOS相机系统拍摄的神经元中钙指示剂的相一荧光图像的四幅摘录。 如左栏中所示,满量程下图像未照亮,满量程转换(值65536(最大16位)->值256(最大8位)和值0(16位)->值 0(8位))。 左列的第二列显示转换,将图像中的最大信号缩放为最大8位,可以看到荧光,但是某些连接仍然处于黑暗中。 第三列的转换率较低,现在可以很好地识别连接,但是某些区域似乎曝光过度,因此不显示结构信息。 最后一列应用了非线性转换,该转换允许在屏幕或印刷品的8位世界中显示大多数结构信息。


解决该问题的另一种方法如图2所示。原始数据是使用pco.edge 5.5 sCMOS相机在神经元中进行钙指示剂实验的荧光图像。 从左侧的第一列可以看出,图像没有完全曝光,显示满量程转换,从而导致图像变暗。 下一列被转换为图像中的最大信号,其中一些结构可见,但几乎看不到神经元之间的连接。 如果在第三列中降低了转换,则可以看到连接,但是神经元因转换而“过度曝光”。 为了克服这一点,在第四列中显示了非线性转换,该转换允许对结构进行分析。

在摄影相机的商业原始格式拍摄应用中,如果相机提供了这样的动态范围,较高的动态范围允许以最佳方式调整到8位最终输出照片,则可以在阴影和光照下都能看到结构。


2.数字图像传感器的动态范围

动态范围(动态)定义为最大可能信号(在大多数情况下等于或接近“满阱容量”,描述像素可以产生和收集的最大电荷载流子数量)与读出噪声(在黑暗中)之比。 数据是无量纲的,以比率表示,或以分贝[dB]表示:

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?
作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

1.出于考虑因素,暗电流贡献已被忽略,因为在大多数应用中,暗电流贡献仅与很长的曝光时间有关。

2.所有数字均为最低要求。 如果考虑到A /D转换器的量化噪声并将其包括在所有计算中,则必须添加另一个位。


在检查了表1中的动态范围值之后,如果要使相机系统的用户可以访问整个动态范围,则ICX285 CCD图像传感器应该以4096步进行数字化(对应于12位A / D分辨率) ,IMX174 CMOS图像传感器应使用8192步(对应于13位A / D分辨率)进行数字化,CMV4000 CMOS图像传感器应使用1024步(对应于10位A / D分辨率)进行数字化,而CIS2020A sCMOS图像传感器应使用65536步进行数字化(相当于16位A / D分辨率)。

如果用户可以使用图像传感器的全部动态范围,则很明显,额外的增益没有意义,因为它不提供额外信息。相反,使用这样的增益会减小可用的动态范围,因为从一个光照级别到另一个光照级别的变化只会在数字信号中引起较大的阶跃,最终会导致图像在低得多光照水平下饱和。因此,仅在A/ D转换器的动态范围小于图像传感器的动态范围时,使用附加增益会有所帮助。

例如,IMX174将受益于13位A / D转换,但是图像传感器仅提供了12位输出。在这种情况下,增益的调整允许用户以某种方式定位A / D范围,使其对于光水平范围的较低端或较高端都是最佳的。 CMV4000给出了一个不同的示例,用户可以选择读取8 – 10 – 12位值,这会影响帧速率和数据量。显然,由于动态范围仅为10位,因此10位动态范围图像传感器的12位读数确实提供了更高的分辨噪声值,但没有提供更多信息。

3.数字化或A/ D转换动态范围

生成的电荷载流子通常通过优化的读出电路转换成电压信号(用于读出寄存器末尾的CCD图像传感器以及用于每个像素和列末尾的CMOS图像传感器)。这些信号被放大并最终由模数(A / D)转换器数字化。因此,光信号(光子)被转换为数字值。模数转换器具有自己给定的分辨率或动态范围,在大多数情况下以基数2的幂(2x)表示。这意味着8位分辨率对应于256个步长或级别,可用于细分或转换满量程电压信号。

相机制造商通常会优化相应图像传感器的动态范围,增益和转换系数(定义为平均转换率,需要x个电子在图像中产生一个计数或数字)的组合,使图像传感器的动态范围和A / D转换器的动态范围匹配。如果A / D转换器的动态范围值大于图像传感器的动态范围(请参阅表1中的CMV4000的12位读出数据),则通常相机制造商倾向于提供A / D转换器的值作为其技术数据表中的动态范围值,可能会引起误解。因此,最好记住数字化的动态范围不一定与可用的动态范围相同。

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

上面的分辨率直接对应于转换器器件的理论最大极限。 模数转换器的平均转换不确定度为0.4-0.7位,这使实际应用中的分辨率降低了约1位。 如果相机系统的动态范围不受A / D转换器差异的限制,则将A / D转换器的分辨率提高1或2位很有用。 这是通过电子方式将少量所谓的偏移信号添加到电子信号上来实现的,因此下限仅通过图像传感器提供并读出放大器噪声,但转换器会牺牲一些分辨率。

4. 像素的最大信噪比或动态范围

有时人们会分析图像传感器的技术数据,并关注单个像素的功能。 对于图像质量和每个像素的性能,关键参数是信噪比(SNR),因为它越大,图像质量越好。

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

具有不同信噪比设置(SNR= 15 – 10 – 5 – 2)的四个版本的铃兰切片荧光图像说明了信噪比对图像质量的影响。 如果以较低的分辨率复制整个图像,则图像中用白框显示的图像将显示整个图像的缩放部分,以克服“低通”滤镜效果。



图3中显示了不同信噪比的影响,范围为15 – 10 – 5 –2。由于眼睛对每个图像中的结构都非常敏感,因此放大同一部分以显示噪声影响。例如,在SNR= 2时。尽管眼睛和我们的大脑仍然能够清晰地看到嘈杂图像中的铃兰切片结构,但是由于图像太嘈杂,因此几乎不可能通过图像处理来确定其结构。

从物理学上可以知道,在弱光范围内,SNR会受到图像传感器和相机的总读出噪声的强烈影响,因此,如果应用被认为在该范围内,则非常低的读出率非常重要。光信号变得越大,相机的读出噪声就越可忽略,并且光信号本身的噪声行为变得占主导。光子或散粒噪声与光的性质和物理性质有关,因此无法更改。它对应于光子数的平方根。这继而意味着信噪比作为光子数量除以光子数量本身的平方根的比率最终对应于光子数量的平方根。

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

这种考虑的含义是,如果想提高SNRmax ,则基本上有两种途径。

图像传感器要么能够收集尽可能多的光(大的满阱容量),要么不灵敏,因此必须收集大量的光才能生成良好的图像(这与以前的幻灯片和 底片一样,例如最不敏感的底片在50 ASA时,需要收集最多的光线提供最佳的图像质量。)

此外,这意味着每个像素中的最大信噪比对应于该像素的满阱电容的平方根(请参见表1):

作为相机用户-您需要较大的动态范围吗?

有时这被视为像素的最大“动态”,它比场景内的动态范围或图像传感器的动态范围小得多。 但是只有很少的应用需要达到最大SNR,因为它的光线太多。

以上内容原文摘自https://www.pco.de ,由子健电子(上海)有限公司翻译整理, 转载请注明。

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