Использование датчиков при съемке при слабом освещении

Потребность в высококачественных изображениях привела к развитию технологии обработки изображений при слабом освещении, что сделало датчики важным компонентом при съемке изображений в сложных условиях освещения. В этой статье исследуется важность датчиков в фотографии при слабом освещении и их потенциал для будущих инноваций.

Изображение предоставлено: Overlays-Textures / Shutterstock.com

Фотосъемка при слабом освещении позволяет получать высококачественные изображения в условиях низкой освещенности, когда окружающий световой поток составляет менее 1 люкс, например, ночью или в плохо освещенных местах. Эта технология достигается за счет усилителей изображения, активного освещения и датчиков изображения при слабом освещении.

В последние годы технологии для съемки при слабом освещении получили экспоненциальное развитие благодаря растущему спросу на системы безопасности и видеонаблюдения, а также внедрению камер для съемки при слабом освещении в аэрокосмической, автомобильной и оборонной промышленности.

Фотосъемка при слабом освещении сталкивается с двумя основными проблемами: плохая видимость, которая приводит к отсутствию деталей и четкости, и повышенный шум, который нарушает содержание изображения. Кроме того, проблемы с недодержкой/передержкой на изображениях при слабом освещении затрудняют эффективное функционирование технологий компьютерного зрения, разработанных для дневных сцен.

Как датчики изображения позволяют фотографировать при слабом освещении?

Датчики изображения улавливают свет и преобразуют его в электрические сигналы, которые могут быть преобразованы в изображение на экране. В условиях низкой освещенности датчики изображения предназначены для повышения их чувствительности к свету для получения четкого изображения.

Датчики изображения с зарядовой связью (ПЗС) сохраняют электрический заряд на каждом оптическом участке перед передачей его на считывающее устройство. Напротив, дополнительные металлургические полупроводниковые датчики изображения (CMOS) преобразуют свет в заряд и напряжение в месте формирования изображения, прежде чем передать его на считывание.

Благодаря расположению пикселей датчики CCD превосходят датчики CMOS в условиях низкой освещенности. Однако недавние достижения в технологии КМОП привели к появлению КМОП-сенсоров с универсальным затвором, качество изображения которых сравнимо с ПЗС-матрицей.

Основные характеристики, позволяющие снимать при слабом освещении на датчики изображения

Захват изображений в условиях низкой освещенности имеет решающее значение для приложений безопасности, биометрии и потребительских изображений. Точная дифференциация небольших различий в пикселях имеет решающее значение для захвата деталей в условиях низкой освещенности и сильно влияет на качество получаемых изображений.

Важно оценить характеристики различных датчиков, которые влияют на качество изображения, сложность системы и стоимость, чтобы выбрать идеальный датчик для систем обработки изображений в условиях низкой освещенности. Эти свойства включают отношение сигнал-шум, темный поток, квантовую эффективность, коэффициент заполнения, дисбаланс цветовой чувствительности и чувствительность.

Темновой ток и квантовая эффективность

Темновой ток — это ток, который разряжается фотодиодом в отсутствие падающего света, и наилучшее значение для снижения шума на выходе. Квантовая эффективность измеряет долю входящих фотонов, преобразованных в электроны, и желательны более высокие значения для лучшего обнаружения тускло освещенных объектов.

Отношение сигнал/шум (SNR)

Отношение сигнал/шум (SNR) является критическим фактором в характеристиках датчика изображения при слабом освещении, поскольку оно относится к отношению сигнал/шум изображения, при этом более высокое значение SNR указывает на меньший уровень шума. Отношение сигнал/шум датчика указывается в децибелах (дБ) и необходимо для улавливания незначительных различий в уровнях освещенности в условиях низкой освещенности.

Датчики низкой освещенности предназначены для уменьшения компонентов шума, таких как шум темнового тока и транзисторный шум, для достижения более высокого отношения сигнал-шум, что приводит к более высокому качеству изображений.

чувствительный

Чувствительность или отклик имеют решающее значение для работы датчика при слабом освещении, поскольку он измеряет его эффективность при преобразовании света в электрические сигналы. Высокая чувствительность необходима для получения высококачественных изображений в условиях низкой освещенности.

Размер пикселя и коэффициент заполнения

Размер активной области пикселя и коэффициент его заполнения являются критическими факторами, определяющими производительность сенсора при слабом освещении. Большие пиксели могут захватывать больше фотонов, что улучшает динамический диапазон, но также увеличивает производственные затраты и размер сенсора.

Микролинзы могут быть добавлены для увеличения эффективного коэффициента заполнения, но за счет дополнительных затрат на обработку и конструктивных эффектов видоискателя.

Дисбаланс цветовой чувствительности

Дисбаланс цветовой чувствительности является проблемой при разработке сенсора для захвата цветных изображений в условиях низкой освещенности, поскольку разные цветные пиксели имеют разную чувствительность к разным частотам света. Этот недостаток можно исправить цифровым способом, но он увеличивает шум квантования аналого-цифровых преобразователей (АЦП).

Panasonic разрабатывает гиперспектральный датчик изображения при слабом освещении для приложений, чувствительных к температуре

Разработано Панасоник Датчик спектрального изображения Он обеспечивает самую высокую в мире чувствительность в условиях низкой освещенности. Он использует «сжатую» сенсорную технологию, которая эффективно обрабатывает изображения, уменьшая и перекомпоновывая данные.

В датчике используется структура распределенного брэгговского отражателя (DBR), которая пропускает несколько длин волн света и обеспечивает чувствительность примерно в десять раз выше, чем у обычных технологий.

Изображения и видео сверхширокого спектра можно снимать при уровне освещенности в помещении (550 люкс), что значительно повышает удобство использования технологии благодаря более высокой частоте кадров.

Эта технология улучшила изображение при слабом освещении и имеет различные приложения, такие как проверка продуктов питания и дисков, которые теперь можно выполнять без риска высокой температуры света.

Датчик изображения Quanta для высочайшего разрешения пикселей в условиях крайне низкой освещенности

Датчики изображения Quanta (QIS) становятся все более популярными благодаря их способности устранять ограничения традиционных датчиков CMOS с маленькими пикселями и плохим отношением сигнал/шум в условиях низкой освещенности. Эти датчики улучшают качество изображения при слабом освещении за счет использования массива специализированных маленьких пикселей, способных к высокоскоростному считыванию, разрешению по количеству фотонов и изображению с высоким динамическим диапазоном (HDR).

Исследование опубликовано в Научные отчеты разработала 163-мегапиксельный квантовый датчик изображения, который обеспечивает возможности HDR-изображения и разрешения количества фотонов в одном устройстве, достигая самого высокого разрешения пикселей в условиях сверхнизкой освещенности (110 млюкс) среди малошумящих датчиков изображения для анализа числа фотонов.

QIS был изготовлен с использованием стандартного процесса CMOS с задней подсветкой и укладкой пластин в два слоя. Он продемонстрировал надежное разрешение по количеству фотонов с низким уровнем шума считывания (0,35 e-rms) и увеличенную емкость полной лунки (20k e-), что привело к превосходным характеристикам изображения при слабом освещении и HDR.

Датчик подходит для многих приложений визуализации при слабом освещении, таких как смартфоны, медицинская диагностика, промышленная визуализация и науки о жизни.

Samsung представляет самый маленький в отрасли датчик изображения с пиксельным изображением

Samsung недавно представила ISOCELL HP3, 200-мегапиксельный сенсор камеры с самым маленьким в отрасли размером пикселя 0,56 мкм, который обещает улучшить качество фотосъемки при слабом освещении на смартфонах.

Датчик HP3 использует технологию Tetra2pixel для объединения соседних пикселей и создания виртуальных пикселей большего размера в условиях низкой освещенности, таким образом имитируя разные размеры пикселей для разных уровней освещенности.

Датчик HP3 использует технологию Super QPD, позволяющую использовать 200 миллионов пикселей в качестве факторов фокусировки в условиях низкой освещенности. Он анализирует данные шаблона из групп из четырех соседних пикселей, чтобы определить горизонтальные и вертикальные изменения шаблона, что приводит к более быстрой и точной автофокусировке в условиях слабого освещения.

Флагманские смартфоны Samsung Galaxy S будут оснащены этим новым датчиком, который улучшает качество фотографий при слабом освещении.

Будущие разработки в области фотодатчиков для слабого освещения

Датчики изображения при слабом освещении приобретают все большее значение для получения высококачественных изображений в любых условиях освещения.

Исследователи изучают потенциал алгоритмов машинного обучения для повышения производительности датчиков при слабом освещении, обучая их на больших наборах данных изображений при слабом освещении, чтобы повысить точность обнаружения объектов в сложных условиях освещения.

Текущие исследования в области квантовой эффективности, размера пикселя, сенсорных технологий и интеграции LiDAR значительно улучшат качество и функциональность датчиков формирования изображений при слабом освещении, что принесет пользу в области наблюдения, безопасности, медицинской визуализации и автомобильной промышленности.

Региональный обзор: датчики изображения в Европе

Ссылки и дополнительная литература

Панасоник. (2023). Panasonic разрабатывает технологию гиперспектральной визуализации с самой высокой в ​​мире чувствительностью. [Online]. Глобальный отдел новостей Panasonic. Доступны на: https://news.panasonic.com/global/press/en230126-2 (По состоянию на 9 мая 2023 г.)

Ма, Дж., Чжан, Д., Робледо, Д., Анзагира, Л., и Масудиан, С. (2022). Сверхточный датчик изображения Quanta с надежным числом фотонов и возможностями HDR. Научные отчеты. doi.org/10.1038/s41598-022-17952-z

Samsung. (2023). Samsung представляет датчик изображения ISOCELL с самыми маленькими в отрасли пикселями размером 0,56 мкм. [Online]. Отдел новостей Самсунг. Доступны на: https://news.samsung.com/global/samsung-unveils-isocell-image-sensor-with-industrys-smallest-0-56%CE%BCm-pixel (По состоянию на 9 мая 2023 г.)

Йорк, Т .; и Джейн, Р. (2011). Основы работы датчика изображения. [Online]. Вашингтонский университет в Сент-Луисе. Доступны на: https://classes.engineering.wustl.edu/~jain/cse567-11/ftp/imgsens/ (По состоянию на 9 мая 2023 г.)

Бельтекия, Э .; (2021). КМОП-сенсоры позволяют работать в условиях низкой освещенности. [Online]. фотоника. Доступны на: https://www.photonics.com/Articles/CMOS_Sensors_Drive_Low-Light_Applications/a67465 (По состоянию на 9 мая 2023 г.)

Сюй, К., Ян, X., Инь, Б., и Лау, Р.В. (2020). Научитесь восстанавливать фотографии при слабом освещении с помощью анализа и оптимизации. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 2281-2290. https://ieeexplore.ieee.org/document/9156446

Аргета, Ф. (2020). Что лучше, CCD или CMOS датчик изображения? [Online]. оптексфоршир. Доступны на: https://www.opticsforhire.com/blog/ccd-vs-cmos-image-sensor-selection/ (По состоянию на 9 мая 2023 г.)

Отказ от ответственности: мнения, выраженные здесь, принадлежат автору, выраженному в его личном качестве, и не обязательно отражают мнение AZoM.com Limited T/A AZoNetwork является владельцем и оператором этого веб-сайта. Этот отказ от ответственности является частью условий использования этого веб-сайта.