Как работает матрица фотоаппарата: Матрица фотоаппарата — основа основ

Содержание

Принцип работы цифрового фотоаппарата | Советы начинающим фотографам

Качество настройки фотоаппарата во многом зависит от понимания того, как вообще работает цифровой фотоаппарат и как формируется картинка на фоточувствительной матрице.

Для начала, важно понимать, как монитор отображает картинку: экран монитора представляет собой множество точек (пикселей), которые светятся в соответствии с уровнем яркости в этом месте фотографии. Если яркость точки в этом месте кадра минимальна, точка не светится — мы видим чёрную точку. Если яркость точки в этом месте снимка высока, точка сильно светится — мы видим белую точку.

В цифровой технике минимальный уровень яркости пикселя равен нулю (чёрная точка), максимальный — уровню 255 единиц (белая точка). Промежуточные яркости занимают, соответственно, диапазон яркости от нуля до 255.

Значит, чтобы представить фотографию в цифровом виде, фотоаппарат должен записать на карточку памяти изображение, которое представляет собой набор точек с присущей им яркостью.

На самом деле, пикселей на матрице современного цифрового фотоаппарата очень много и размер пикселя очень мал (в среднем от 0,12 до 0,3 мм), поэтому фотография выше лишь условно показывает, что снимок записывается в виде набора пикселей с определённой яркостью.

Итак, как же реализовать такую запись фотографии на карточку памяти фотоаппарата? Для этого в камере есть светочувствительная матрица (раньше это была фотоплёнка), по площади которой распределены фотоэлементы, каждый из которых реагирует на лучи света, попадающие на эту самую матрицу.

Принцип работы каждого из фотоэлементов — НАКОПИТЕЛЬНЫЙ. Т.е. чем больше света попало на фотоэлемент за время фотографирования, тем ярче будет фотография.

Попробуем пояснить принцип работы цифрового фотоаппарата через аналогию — ПРИНЦИП СТАКАНА.

Представьте себе, что у Вас есть воображаемый фото-стакан. Только если в обычный стакан мы наливаем воду, то в фото-стакане накапливаются лучи света.

Степень заполненности стакана соответствует яркости пикселя. Т.е. если стакан пуст (лучей в фото-стакане нет), то яркость равна нулю (ноль лучей -> ноль яркости) — это чёрная точка. Если стакан немного заполнен лучами света, то это соответствует небольшой яркости (светимости) пикселя — это уже не чёрная, но пока ещё довольно тёмная (слабо светящаяся) точка. Если фото-стакан наполнен лучами света наполовину — это соответствует средней яркости пикселя (в цифровом эквиваленте — значение яркости 128 единиц). Если стакан наполнен больше, чем наполовину, это соответствует пикселю высокой яркости (светлая точка). Ну, а если стакан полностью заполнен лучами света — это соответствует точке максимальной яркости (белая точка) — яркость точки равна 255 единицам.

Таких фото-стаканчиков на матрице очень много (напомним, что размеры каждого пикселя современной матрицы фотоаппарата в диапазоне где-то от 0,12 мм до 0,3 мм). Сейчас в магазинах можно найти фотокамеры, у которых более 20 миллионов пикселей (фото-стаканчиков), равномерно распределённых по площади поверхности матрицы.

Перед нажатием на кнопку спуска, фотоаппарат очищает все фото-стаканчики, после чего происходит процесс фотосъёмки (накопления лучей света) и результат накопления лучей света записывается на карточку памяти. Причём, записывается значение каждого пикселя (фото-стаканчика) отдельно. Таким образом, получается фотография, а точнее файл, в котором перечислены все пиксели с присущей им яркостью.

Из рисунка выше, где изображены 5 принципиально различных ситуаций, видно, что если все фото-стаканчики пусты (накопленных лучей нет — вариант 1), то всё изображение будет чёрным. Зритель не поймёт, что же снимал фотограф — такая ситуация нас не устраивает.

Если все стаканчики полностью заполнены лучами света (вариант 5 на рисунке выше), то всё изображение будет абсолютно белым. Такой вариант нас тоже не устраивает.

Получается, что нас, как фотографов, интересуют варианты 2, 3 и 4 на рисунке выше:

  • вариант 2 — недоэкспонированная фотография — она темнее среднего значения, но бывают случаи, когда нам нужен такой вариант яркости (например, для создания эффекта приглушённого освещения или его отсутствия — например, при фотографировании ночью или в сумерках),
  • вариант 3 — нормально экспонированная фотография — это фотография, большая часть пикселей которой близка к средней яркости — именно этот вариант яркости фотографии наиболее желателен и именно его пытается реализовать фотоаппарат, если вы фотографируете в автоматическом режиме,
  • вариант 4 — переэкспонированная фотография
    — она ярче среднего уровня, но в некоторых случаях нам необходимо реализовывать такой вариант яркости (например, для создания эффекта лёгкости, сказочности, при фотографировании неба).

Теперь рассмотрим вопрос о том, как управлять этой самой наполненностью фото-стаканчиков, т.е. яркостью нашей фотографии.

Представим себе, что наш фото-стаканчик закрыт крышкой — ни один луч не сможет попасть в него. Когда мы открываем крышку, то в фото-стаканчик попадают лучи и накапливаются в нём. Снова закрываем фото-стаканчик крышкой и подсчитываем количество накопленных лучей — записываем на карточку памяти. Вот так, собственно, и происходит сам процесс фотосъёмки.

Именно такой принцип работы цифрового фотоаппарата определяет 3 способа управления яркостью снимка:

Управление яркостью Фотографии. время выдержки

Один из способов управления яркостью фотографии — регулирование времени выдержки. Что это такое? ВРЕМЯ ВЫДЕРЖКИ — это то время, в течение которого шторки фотоаппарата открыты и матрица накапливает лучи света (в нашем случае — это то время, в течение которого открыта крышка нашего фото-стаканчика). Соответственно, чем дольше открыта крышка фото-стаканчика, тем больше успеет накопиться лучей света в стаканчике. В реальном фотоаппарате эта крышечка представлена в виде шторок, закрывающих матрицу фотоаппарата от попадания на неё лучей света.

Таким образом, время выдержки — это время, в течение которого шторки открыты и матрица накапливает лучи света.

Почему в фотоаппарате шторка не одна, а две, мы расскажем в следующей статье, а сейчас перейдём ко-второму способу управлению яркостью фотографии.

Управление яркостью Фотографии. диафрагма

Итак снова посмотрим на наши фото-стаканчики — только теперь представим себе, что когда крышечка открывается, отверстие, через которое лучи света попадают в фото-стаканчик, можно сделать различного диаметра. Соответственно, чем больше диаметр отверстия, через которое лучи света попадают в фото-стакан, тем больше лучей накопится за одно и то же время. Представим себе, что крышка открывается на 1 секунду во всех пяти случаях (см. рисунок выше). При том, что время выдержки одинаково, количество света, прошедшее через отверстие и накопившееся в фото-стакане, различно.

В фотоаппарате как раз реализована такая возможность регулировать диаметр отверстия, через которое свет проходит и попадет на матрицу — и называется этот элемент ДИАФРАГМА. Чем больше диафрагма, тем ярче фотография, и наоборот, чем больше мы закрываем диафрагму, тем темнее изображение.

И тут есть сложность. Если время выдержки измеряется в секундах (и на фотоаппарате число времени выдержки — это и есть число, обозначающее время в секундах), то с диафрагмой всё сложнее. Число, стоящее рядом с буквой F — это число, показывающее, во сколько раз диафрагма закрыта. Например, F/4 — это диафрагма, закрытая в 4 раза, а F/10 — это диафрагма, закрытая в 10 раз. Так как число стоит в знаменателе, то понятно, что диафрагма 4 больше, чем диафрагма 10. По этой причине начинающие фотографы часто путают, при каких настройках диафрагма большая, а при каких — маленькая. Но я нашёл прекрасный способ, чтобы никогда не путать, когда диафрагма больше, а когда меньше. Каждый раз, когда настраиваете диафрагму, произносите про себя фразу «я закрываю диафрагму в (число) раз». Прекрасный способ — выручает! (проверено многими годами преподавания фотокурсов в нашей фотошколе).

Управление яркостью фотографии. светочувствительность

Третий способ управления яркостью фотографии —

регулирование светочувствительности матрицы фотоаппарата. Если объяснять через тот же фото-стакан, то представим себе, что у нас есть несколько фото-стаканчиков, разных по размеру. Соответственно, и ёмкость у этих фото-стаканчиков будет разная. А теперь вспомним, что яркость в нашей условной схеме пропорциональна степени заполненности стакана. Так вот, представим себе, что световой поток один и тот же, а мы фотографируем (собираем лучи света) разными фото-стаканчиками (см. рисунок выше). Время открытой шторки (время выдержки) во всех случаях одно и то же. Как видно из рисунка, при одинаковом световом потоке пятый стаканчик быстрее наполнится светом, чем все другие фото-стаканчики. Т.е. при одном и том же световом потоке степень заполненности пятого стакана будет расти быстрее всех остальных.

Получается, что яркость фотографии, полученной с использованием пятого стаканчика, будет выше яркости всех остальных четырёх предыдущих (при прочих равных настройках фотоаппарата). Это свойство и называется —

СВЕТОЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ (или ISO). Измеряется она в относительных единицах (100, 200, 400 и т.д.). Чем больше значение светочувствительности, тем ярче фотография.

Хотя на самом деле, светочувствительность — это более сложное явление, начинающим фотографам проще изучать это явление именно в такой интерпретации. На наших курсах я также объясняю это явление вторым способом (более близким по физическим процессам, протекающим в матрице фотоаппарата), кому интересно — приходите на базовый фотокурс — объясню.

Таким образом, мы получаем следующую картину — цифровой фотоаппарат записывает фотографии с помощью цифр, определяющих яркость каждой точки на фотографии. Эти значения яркости пропорциональны количеству света, который накапливают фотоэлементы на матрице во время фотосъёмки.

А сумма этого накопленного света зависит от трёх параметров: времени выдержки, значения диафрагмы и светочувствительности. Графически это можно изобразить следующим образом:

Как видно из этого рисунка, яркость фотографии пропорциональна площади треугольника, образованного векторами, длина которых зависит от величины выдержки, диафрагмы и светочувствительности. Чем больше эти значения, тем больше векторы, тем больше площадь треугольника. И наоборот. Важный вывод из всей данной статьи: яркость фотографии зависит не от одного параметра, а сразу от трёх параметров. Мастерство фотографа заключается в том, чтобы грамотно настроить эти три параметра и успешно решить фото-задачу.

Как только учащиеся знакомятся с этой темой, у них сразу же возникают 2 вопроса:

  • в реальных условиях, на фотосессии — какое сочетание выдержки, диафрагмы и светочувствительности нужно выставлять, если формально можно достичь одной и той же яркости при разных сочетаниях этих параметров?
  • зачем нам так подробно изучать эту тему, если фотоаппарат в автоматическом режиме самостоятельно и довольно хорошо справляется с задачей управления яркостью фотографии?

Ответы на эти вопросы — в наших следующих статьях.

Что представляет собой матрица цифрового фотоаппарата?

Фотословарь / Фототехника

Автор: Екатерина

Матрица цифрового фотоаппарата – это специальный датчик, который регистрирует свет, необходимый для получения фотографии. Датчик состоит из миллионов ячеек, в которые регистрируется информация. Эти ячейки мы привыкли называть мегапикселами. Мегапикселы воспринимают свет по его яркости. Каждый пиксель регистрирует свою часть изображения, в результате чего из миллионов этих пикселей мы получаем фотографию.

Матрица цифрового фотоаппарата, конечно же, использует в работе сложные принципы, приведенное выше описание – лишь упрощенный их вариант.

Тем не менее, привычное убеждение в том, что качество фотографии определяется количеством мегапикселей не имеет ничего общего с реальным положением дел. Матрица цифрового фотоаппарата способна уместить в себе миллионы пикселей, но чем больше ее физический размер (в миллиметрах, а не в мегапикселах), тем больше размер одного пикселя, и тем лучше конечный результат. Таким образом, два фотоаппарата с одинаковым количество мегапикселей (например, 10-мегапиксельная мыльница и 10-мегапиксельная профессиональная зеркальная фотокамера) будут отличаться по качеству работы: и качество будет гораздо выше у профессиональной камеры.

Приведу аналогию со шкафами. Как в большой, так и в маленький шкаф можно уместить 100 вещей, но в большом шкафу они могут сохранить свою форму, а в маленьком шкафу – неизбежно помнутся. Таким образом, если слишком маленькая

матрица цифрового фотоаппарата будет содержать в себе 14 мегапикселей, качество фотографии в некоторых случаях может быть хуже, чем у фотоаппаратов с той же матрицей, но 10-ю мегапикселами разрешения.

Виды матриц

ПЗС-матрица цифрового фотоаппарата (CCD)

Долгое время в производстве фото- и видеокамер использовались CCD-датчики. В течение какого-то времени качество фотографий, сделанных на камеру с CCD-матрицей было выше, чем качество фотографий, сделанных на фотоаппарат с CMOS-матрицей.

Сегодня такие сенсоры используются в компактах и некоторых профессиональных камерах, однако основная масса камер оснащена CMOS-сенсором. По сравнению с CMOS-матрицей, CCD-матрица цифрового фотоаппарата приводит к большему количеству шумов.

CMOS-матрицы

CMOS-матрицы долгое время уступали CCD-сенсорам, но сегодня эта технология используется повсеместно, поскольку датчики достигли высокого качества.

CMOS-датчики более эффективны в работе, им требуется меньше батарейного заряда для работы. Кроме того, CMOS-матрица цифрового фотоаппарата лучше приспособлена для серийной съемки.

Таким образом, эти датчики часто используются в скоростных камерах люкс-класса, для которых важна высокая скорость съемки.

К счастью, большинство современных зеркальных фотоаппаратов оснащены именно CMOS-матрицей, в том числе, самые бюджетные модели зеркальных фотокамер, такие как Nikon D3200 или Canon 650D.

Меткиосновные понятия фотографиицифровая мыльницацифровая фототехника

Введение в датчики изображения | LUCID Vision Labs

Датчик изображения — один из важнейших компонентов любой камеры машинного зрения.
Хотя функция датчика заключается в преобразовании света в электрический сигнал,
не все датчики устроены одинаково. Узнав больше о том, как работают датчики изображения и как они относятся к категории
, вы сможете лучше выбрать правильный.
  1. Домашняя страница
  2. Технические обзоры
  3. Знакомство с датчиками изображения
    1. Сенсоры можно классифицировать по нескольким признакам, таким как тип структуры (ПЗС или КМОП), тип цветности (цветной или монохроматический) или тип затвора (глобальный или скользящий затвор). Их также можно классифицировать по разрешению, частоте кадров, размеру пикселя и формату сенсора. Понимание этих терминов может помочь лучше понять, какой датчик лучше всего подходит для их применения.

      Как бы они ни классифицировались, назначение датчиков изображения одинаково; для преобразования входящего света (фотонов) в электрический сигнал, который можно просмотреть, проанализировать или сохранить. Датчики изображения представляют собой твердотельные устройства и служат одним из наиболее важных компонентов внутри камеры машинного зрения. Каждый год производятся новые разновидности датчиков с улучшенными размерами, разрешением, скоростью и светочувствительностью. В этой статье мы обсудим некоторые основы технологии датчиков изображения, используемые в камерах машинного зрения, и то, как они соотносятся с их классификациями.

      Table of Contents

      Image Sensor Components

      Image Silicon Wafers

      Sensor Functions Inside a Camera

      Differences Between CCD and CMOS

      Mono and Color Sensors

      Image Sensor Format (Size)

      Pixel Size

      Spectral Ответ

      Типы Global и Rolling Shutter

      Компоненты датчика изображения

      Ниже приведен типичный датчик изображения CMOS. Чип датчика находится в упаковке с защитным стеклом. На упаковке есть контактные площадки, которые соединяют датчик с платой.

      Примечание сбоку

      Различные датчики поставляются в разных упаковках. Например, на фото выше датчик с керамическим корпусом PGA.

      Вверху: Схема датчика изображения CMOS

      Чип твердотельного датчика изображения содержит пиксели, состоящие из светочувствительных элементов, микролинз и микроэлектрических компонентов. Чипы производятся полупроводниковыми компаниями и вырезаются из пластин. Проволочные соединения передают сигнал от матрицы к контактным площадкам на задней стороне датчика. Упаковка защищает микросхему датчика и проводные соединения от физического и экологического вреда, обеспечивает рассеивание тепла и включает в себя соединительную электронику для передачи сигнала. Прозрачное окно в передней части упаковки, называемое защитным стеклом, защищает сенсорный чип и провода, позволяя свету достигать светочувствительной области.

      Датчики изображения из кремниевых пластин

      Матрицы датчиков производятся большими партиями на кремниевых пластинах. Пластины разрезаются на множество частей, каждая из которых содержит один кристалл датчика. Чем больше размер кристалла датчика, тем меньшее количество датчиков на пластине. Обычно это приводит к более высоким затратам. Одиночный дефект на пластине с большей вероятностью повлияет на датчик изображения большего размера.

      Вверху: матрицы датчиков удаляются с пластины с помощью прецизионной резки

      Примечание

      Производственный процесс от голой кремниевой пластины до отдельных элементов датчика изображения может занять до нескольких месяцев.

      Функции датчика внутри камеры

      В системе камеры датчик изображения принимает падающий свет (фотоны), который фокусируется через линзу или другую оптику. В зависимости от того, является ли датчик ПЗС или КМОП, он будет передавать информацию на следующий этап либо в виде напряжения, либо в виде цифрового сигнала. Датчики CMOS преобразуют фотоны в электроны, затем в напряжение, а затем в цифровое значение с помощью встроенного аналого-цифрового преобразователя (АЦП).

      Вверху: типичная компоновка камеры CMOS.

      В зависимости от производителя камеры общая компоновка и используемые компоненты могут различаться. Основная цель этого макета — преобразовать свет в цифровой сигнал, который затем можно проанализировать, чтобы вызвать какое-то действие в будущем. Камеры потребительского уровня будут иметь дополнительные компоненты для хранения изображений (карта памяти), просмотра (встроенный ЖК-дисплей), а также ручки управления и переключатели, которых нет у камер машинного зрения.

      Различия между ПЗС и КМОП

      Датчики ПЗС (устройство с заряженной парой) запускают и останавливают экспозицию для всех пикселей одновременно. Это известно как глобальный затвор. Затем ПЗС передает этот экспозиционный заряд в сдвиговый регистр горизонтальной развертки, откуда он затем направляется в плавающий диффузионный усилитель. Примечание. В 2015 году Sony объявила о планах прекратить производство ПЗС-матриц и прекратить поддержку ПЗС-матриц к 2026 году. 0014 Характеристики ПЗС:
      • Глобальный затвор
      • Низкий уровень шума
      • Высокий динамический диапазон
      • Средняя частота кадров
      • Возможны размытия изображения

      запускать и останавливать экспозицию по одной строке пикселей за раз, что известно как скользящий затвор. Со временем ситуация изменилась, и сейчас на рынке доступно множество КМОП-сенсоров с глобальным затвором. Датчики CMOS используют меньшие АЦП для каждого столбца пикселей, что обеспечивает более высокую частоту кадров, чем ПЗС. Датчики CMOS претерпели значительные усовершенствования за эти годы, сделав большинство современных датчиков CMOS равными или превосходящими ПЗС-матрицы по качеству изображения, скорости изображения и общей стоимости.

      Современные характеристики CMOS:
      • Модели с глобальным затвором и скользящими затворами
      • От низкого до очень низкого уровня шума
      • От высокого до очень высокого динамического диапазона
      • Очень высокая частота кадров
      • Без смазывания

      Монохромные и цветные датчики

      Датчики видимого света (кроме инфракрасного, ультрафиолетового или рентгеновского) бывают двух основных типов; цвет и моно. Датчики цвета имеют дополнительный слой, расположенный под микролинзой, называемый цветным фильтром, который поглощает нежелательные цветовые длины волн, так что каждый пиксель чувствителен к определенной цветовой длине волны. Для моносенсоров цветной фильтр отсутствует, поэтому каждый пиксель чувствителен ко всем длинам волн видимого света.

      Вверху слева: плоскость моносенсора. Справа вверху: плоскость датчика цвета с шаблоном Байера.

      Для примера с датчиком цвета, показанного выше справа, используемая матрица цветовых фильтров представляет собой шаблон фильтра Байера. Этот шаблон фильтра использует массив 50% зеленого, 25% красного и 25% синего. В то время как большинство цветных камер используют шаблон фильтра Байера, существуют и другие доступные шаблоны фильтров с другим расположением шаблонов и разбивкой RGB.

      Примечание сбоку

      Для некоторых датчиков, особенно датчиков с меньшим размером пикселя, используются дополнительные микролинзы, помогающие направлять фотоны в фотодиод.

      Формат датчика изображения (размер)

      Датчики изображения бывают разных форматов (также называемых оптическим классом, размером или типом датчика) и упаковок. Разрешение и размер пикселя определяют общий размер датчика, при этом датчики большего размера имеют либо более высокое разрешение, либо больший размер пикселей, чем датчики меньшего размера. Знание формата сенсора важно для выбора объектива и оптики для камеры. Все объективы предназначены для определенных форматов датчиков и разрешений. Обратите внимание, что форматы датчика описывают только область чипа датчика, а не весь корпус датчика.

      Вверху размеры сенсора (слева направо): 1/6″, 1/3″, 2/3″, 1″

      тип формата 2/3″. Однако фактический размер диагонали кристалла составляет всего 0,43 дюйма (11 мм). Текущие дюймовые типы датчиков НЕ являются фактическим размером диагонали датчика. Хотя может показаться, что типы форматов датчиков определены несколько неоднозначно, на самом деле они основаны на трубках старых видеокамер, где размер в дюймах относится к внешнему диаметру видеотрубки. Ниже приведена таблица с наиболее распространенными типами форматов датчиков и их реальными размерами диагоналей датчиков в мм.

      Примечание

      Вот пример трубки старой видеокамеры. Диаметр этих старых трубок служит классификацией формата датчика для сегодняшних современных датчиков.

      Sensor Format vs. Actual Size

      Image Sensor Format (Type) 1″ 2/3″ 1/1.8″ 1/3″
      Image Sensor Diagonal ( мм) 16 мм 11 мм 8,9 мм ~6 мм

      Размер пикселя сенсора

      Размер пикселя измеряется в микрометрах (мкм) и включает всю площадь как фотодиода, так и окружающей электроники. Пиксель CMOS состоит из фотодиода, усилителя, затвора сброса, затвора переноса и плавающей диффузии. Однако эти элементы не всегда могут быть внутри каждого пикселя, поскольку они также могут быть общими для разных пикселей. На приведенной ниже диаграмме показана упрощенная компоновка монохромного и цветного пикселя CMOS.

      Вверху, упрощенная CMOS монохромная и цветная компоновка пикселей

      Как правило, больший размер пикселя лучше подходит для повышения светочувствительности, поскольку фотодиод имеет большую площадь для приема света. Если формат сенсора остается прежним, а разрешение увеличивается, размер пикселя должен уменьшаться. Хотя это может снизить чувствительность сенсора, улучшения в структуре пикселей, технологии шумоподавления и обработки изображений помогли смягчить это. Чтобы получить более точное представление о чувствительности датчика, лучше всего обратиться к спектральному отклику датчика (квантовая эффективность), а также к другим результатам работы датчика.

      Монохромный и цветной спектральный отклик

      Из-за физических различий между монохромными и цветными датчиками, а также различий между технологиями производителей датчиков и структурой пикселей, разные датчики воспринимают свет в разной степени. Один из способов получить более точное представление о чувствительности датчика к свету — прочитать его спектральную диаграмму отклика (также известную как диаграмма квантовой эффективности).

      Две приведенные ниже таблицы представляют собой черно-белую и цветную версии одной и той же модели датчика. Слева показана спектральная характеристика моносенсора, а справа — цветового сенсора. По оси X отложена длина волны (нм), а по оси Y отложена квантовая эффективность (%). В большинстве цветных камер машинного зрения установлены ИК-фильтры, блокирующие длины волн ближнего ИК-диапазона. Это удаляет ИК-шум и цветовой переход из изображения, лучше всего соответствуя тому, как человеческий глаз интерпретирует цвет. Тем не менее, в ряде приложений может быть полезно получать изображения без ИК-фильтра. Независимо от того, установлен ИК-фильтр или нет, цветовой датчик никогда не будет таким же чувствительным, как монохромный датчик.

      Вверху:  2 примера кривых спектрального отклика с использованием одного семейства датчиков.
      Монохромный датчик (слева) и датчик цвета без ИК-фильтра (справа)

      Чем выше квантовая эффективность, тем лучше датчик воспринимает свет. Приведенные выше диаграммы являются одним из многих результатов производительности, основанных на стандартах измерения EMVA 1288. Стандарт EMVA 1288 определяет, как тестировать и отображать результаты производительности, чтобы пользователи могли лучше сравнивать и сопоставлять модели разных поставщиков. Посетите сайт EMVA 1288 для получения дополнительной информации.

      Global Shutter и Rolling Shutter

      Важной функцией датчика является его тип затвора. Двумя основными типами электронных затворов являются глобальный затвор и скользящий затвор . Эти типы затворов различаются по своей работе и конечным результатам изображения, особенно когда камера или цель находятся в движении. Давайте подробно рассмотрим, как они работают и как это влияет на визуализацию.

      Глобальная синхронизация затвора

      На диаграмме слева показана экспозиция датчик глобального затвора . Все пиксели начинают и заканчивают экспозицию одновременно, но считывание по-прежнему происходит построчно. Эта синхронизация создает неискаженные изображения без колебания или перекоса. Датчики глобального затвора необходимы для визуализации движущихся с высокой скоростью объектов.

      Синхронизация скользящего затвора

      На схеме слева показана синхронизация экспозиции датчика скользящего затвора . Время экспозиции отличается построчно, при этом сброс и считывание происходят в сдвинутое время. Эта экспозиция ряд за рядом приводит к искажению изображения, если цель или камера находятся в движении. Датчики со скользящим затвором обеспечивают превосходную чувствительность для визуализации статических или медленно движущихся объектов.

      Заключение

      Если вы только начинаете познавать мир камер машинного зрения, приведенная выше информация является отличным началом для понимания того, как индустрия машинного зрения классифицирует датчики. Понимание терминов и технологии цифровых датчиков позволит вам лучше выбрать подходящую камеру для вашего приложения. Например, определенные характеристики сенсора, такие как размер пикселя и формат сенсора, будут играть важную роль при выборе правильного объектива. Кроме того, по мере появления новых сенсорных технологий вы будете лучше подготовлены к пониманию того, полезны ли они для вашего приложения. Если вы готовы обсудить требования к вашей камере, пожалуйста, свяжитесь с нашим квалифицированным персоналом по продажам Lucid.

      Понимание сенсоров цифровых камер

      Цифровая камера использует массив из миллионов крошечных световых полостей или «фотосайтов» для записи изображения. Когда вы нажимаете кнопку спуска затвора камеры и начинается экспозиция, каждый из них открывается, собирая фотоны и сохраняя их в виде электрического сигнала. После завершения экспонирования камера закрывает каждый из этих фотосайтов, а затем пытается оценить, сколько фотонов попало в каждую полость, измеряя силу электрического сигнала. Затем сигналы квантифицируются как цифровые значения с точностью, определяемой битовой глубиной. Результирующая точность может затем снова уменьшиться в зависимости от формата записываемого файла (0–255 для 8-битного файла JPEG).

      Массив полостей

      Светлые полости

      Однако на приведенном выше рисунке будут созданы только изображения в градациях серого, поскольку эти полости не могут различить, сколько в них каждого цвета. Для захвата цветных изображений над каждой полостью должен быть помещен фильтр, пропускающий только определенные цвета света. Практически все современные цифровые камеры могут улавливать только один из трех основных цветов в каждой полости, поэтому они отбрасывают примерно 2/3 входящего света. В результате камера должна аппроксимировать два других основных цвета, чтобы иметь полный цвет для каждого пикселя. Наиболее распространенный тип массива цветовых фильтров называется «матрицей Байера», как показано ниже.

      Массив цветных фильтров

      Фотосайты с цветными фильтрами

      Массив Байера состоит из чередующихся рядов красно-зеленых и зелено-синих фильтров. Обратите внимание, что массив Байера содержит в два раза больше зеленых, чем красных или синих датчиков. Каждый основной цвет не получает равную долю общей площади, потому что человеческий глаз более чувствителен к зеленому свету, чем к красному и синему. Избыточность с зелеными пикселями создает изображение, которое кажется менее шумным и имеет более мелкие детали, чем можно было бы получить, если бы все цвета обрабатывались одинаково. Это также объясняет, почему шум в зеленом канале намного меньше, чем для двух других основных цветов (см., например, «Понимание шума изображения»).

      Исходная сцена
      (показана в масштабе 200%)

      Что видит ваша камера
      (через матрицу Байера)

      Примечание. Не все цифровые камеры используют матрицу Байера, однако это наиболее распространенная установка. Например, датчик Foveon улавливает все три цвета в каждом пикселе, тогда как другие датчики могут улавливать четыре цвета в аналогичном массиве: красный, зеленый, синий и изумрудно-зеленый.

      БАЙЕРОВСКАЯ ДЕМОЗАИЧНОСТЬ

      Байеровская «демозаика» представляет собой процесс преобразования этой байеровской матрицы основных цветов в конечное изображение, которое содержит полную информацию о цвете в каждом пикселе. Как это возможно, если камера не может напрямую измерить полный цвет? Один из способов понять это — вместо этого думать о каждом массиве 2×2 красного, зеленого и синего как об одной полноцветной полости.

      Это будет работать нормально, однако большинство камер предпринимают дополнительные шаги, чтобы извлечь еще больше информации об изображении из этого цветового массива. Если бы камера воспринимала все цвета в каждом массиве 2×2 как попавшие в одно и то же место, то она смогла бы достичь только половины разрешения как по горизонтали, так и по вертикали. С другой стороны, если камера вычисляет цвет, используя несколько перекрывающихся массивов 2×2, она может достичь более высокого разрешения, чем это было бы возможно с одним набором массивов 2×2. Следующая комбинация перекрывающихся массивов 2×2 может использоваться для извлечения дополнительной информации об изображении.

      Обратите внимание, что мы не вычисляли информацию об изображении на самых краях массива, поскольку предполагали, что изображение продолжается в каждом направлении. Если бы это были на самом деле края массива резонаторов, то расчеты здесь были бы менее точными, так как пикселей со всех сторон уже нет. Однако обычно этим можно пренебречь, поскольку информация на самых краях изображения может быть легко обрезана для камер с миллионами пикселей.

      Существуют и другие алгоритмы демозаики, которые могут извлекать немного большее разрешение, создавать изображения с меньшим шумом или адаптироваться для наилучшего приближения к изображению в каждом месте.

      АРТЕФАКТЫ ДЕМОЗАИКИ

      Изображения с мелкими деталями, близкими к пределу разрешения цифрового сенсора, иногда могут обмануть алгоритм демозаики, что приведет к нереалистичному результату. Наиболее распространенным артефактом является муар (произносится как «больше-ай»), который может проявляться в виде повторяющихся узоров, цветовых артефактов или пикселей, расположенных в виде нереалистичного лабиринтного узора:

      Второе фото с увеличением ↓ 65% от вышеуказанного размера

      Выше показаны две отдельные фотографии — каждая с разным увеличением. Обратите внимание на появление муара во всех четырех нижних квадратах, в дополнение к третьему квадрату первой фотографии (незначительный). В третьем квадрате уменьшенной версии можно увидеть как лабиринтные, так и цветовые артефакты. Эти артефакты зависят как от типа текстуры, так и от программного обеспечения, используемого для обработки файла RAW цифровой камеры.

      Тем не менее, даже с теоретически идеальным сенсором, который мог бы улавливать и различать все цвета на каждом фотосайте, все равно мог появиться муар и другие артефакты. Это неизбежное последствие любой системы, которая дискретизирует непрерывный сигнал с дискретными интервалами или местами. По этой причине практически каждый цифровой фотосенсор включает так называемый оптический фильтр нижних частот (OLPF) или фильтр сглаживания (AA). Обычно это тонкий слой непосредственно перед датчиком, который эффективно размывает любые потенциально проблемные детали, которые меньше, чем разрешение датчика.

      МАССИВЫ MICROLENS

      Вы можете удивиться, почему на первой диаграмме в этом руководстве каждая полость не размещена непосредственно рядом друг с другом. Сенсоры реальных камер на самом деле не имеют фотосайтов, которые покрывают всю поверхность сенсора. На самом деле, они могут занимать только половину общей площади для размещения другой электроники. Каждая полость показана с небольшими пиками между ними, чтобы направлять фотоны в ту или иную полость. Цифровые камеры содержат «микролинзы» над каждым фотосайтом для улучшения их способности собирать свет.

      Как работает матрица фотоаппарата: Матрица фотоаппарата — основа основ

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Пролистать наверх