宽动态摄像机的优缺点分析

宽动态摄像机的优缺点分析

宽动态范围摄像机正迅速成为视频监控的主流。然而，对于宽动态范围(WDR)的确切概念仍然存在许多讹传和误解。本文将从动态范围的含义及其如何影响图像质量的角度，讨论了宽动态摄像机的优点和局限性。

什么是动态范围

根据标准定义，动态范围是指变量(如光或声音)的最大值和最小值的比值。在理解和应用动态范围这一概念方面存在的核心困难在于如何进行测量。

设想这样一个任务：用一个桶测量降雨量。下大雨时，桶中的水很快就会溢出，这样便无法确定降雨量的最大值：测量结果会根据桶的容量进行修剪。下小雨时，在一个测量间隔内，桶内可能只滴入一滴雨，在另一个测量间隔内，可能只滴入两滴雨，最小值无法确定或受噪波干扰。要增加小值读数的精度，就需要增加集时间，但这种做法对于大值并不适用，会导致溢出。

这个简单的例子说明测量结果实际上就是信息通道：它可以传递、丢失或误报关于变量的信息——到达上限、到达下限或同时到达两端。

设想将视频摄像机用作测量仪器。它可测量照射在其数百万个光敏元件(即像素阵列)中每个元件上以二维阵列排列的光量。每个像素阵列对一段时间内接收的光子流进行积分运算，然后将其转化为可读取的电子信号。如果来自某场景的光子流很强，或者如果积分时间很长，信号可能会达到限制而饱和(修剪)。结果导致与场景明亮区域的细部相对应所有的亮度变化会丢失。同样，如果场景的光子流很弱，或者如果积分时间很短，信号会产生不确定、带噪波的读数，场景的所有细部都会丢失。

与任何信息渠道一样，视频摄像机的质量可通过其传达信息(即展示场景的亮度变化)的优越程度来判断。尤其是，摄像机是否能够不作修剪即可捕捉场景明亮处的细微变化？是否能够捕捉背光处的细微变化而不任其淹没在噪波中？同时在动态范围的两端捕捉场景细部的功能如何？这些问题的答案，既取决于场景自身的动态范围，也取决于如何对作为测量仪器的摄像机的动态范围功能进行比较。通常，如果场景的动态范围与摄像机相同或比摄像机窄，产生的图像会忠实地传达场景背光处和明亮处的细部，不会有噪波，也不修剪。如果场景的动态范围较宽，摄像机会因噪波过大而修剪明亮处的细部，或屏蔽背光处的细部，也可能会同时修剪这两个部位。

如何不受摄像机自身功能的影响，对场景的动态范围进行单独评估呢？这可通过不同曝光时间的多个场景捕捉图像分段进行。超长曝光可显示背光处的细部，然而会在明亮处达到饱和。很短的曝光可显示明亮处的细部，而将背光部淹没在噪波基底中。显示背光处的细部所需的最长曝光时间与显示明亮处的细部所需的最短曝光时间的比值能可靠地评估场景的动态范围。

为什么动态范围受到限制

为什么摄像机的动态范围功能受到限制？动态范围限制源于多种原因，主要是图像传感器的感光像素阵列的物理性质。设想两个相同的图像传感器，只是感光像素阵列的面积大小及其相关的井位能不同，哪个传感器的动态范围更宽？答案是：具有更大像素阵列的那个。由于井位能较大，场景范围上部的光通量很强，不会像较小的像素那么容易达到饱和。场景范围底部几乎没有光子，较大的感光像素阵列面积可采集较多的光子，并降低小值读数的不准确度(即噪波)。

增大感光像素阵列的尺寸以实现更宽动态范围的需要，将感光像素阵列制造得更小以提高空间分辨率的需要，二者之间的冲突始终存在。通常，由于像素阵列尺寸小而名义上较高的空间分辨率受到窄动态范围的严重拖累，从而导致噪波或修剪，或者两种后果同时存在。

噪波屏蔽包含背光处精细图像细部的微小信号变化，而修剪则消除了明亮处的细部。成像的时间因素也促成了动态范围和空间分辨率之间的冲突——视域范围内的物体可能在移动，从而导致运动模糊。运动模糊是降低空间分辨率的因素，因为它会使移动物体在多个相邻像素之间变得模糊。降低运动模糊需要更短的积分时间，但反过来增加了测量噪波。通过屏蔽细微的信号变化，噪波也损害了空间分辨率。简而言之，由于小尺寸像素阵列的动态范围窄，运动模糊以及试图降低运动模糊的措施，导致有效传感器分辨率

可能比标清分辨度低。

这是比值，而不是绝对范围

动态范围这一概念的一个重要属性就是它被定义为一个比值而不是绝对值。这意味着，具有相同动态范围的不同场景可能具有完全不同的平均亮度或绝对范围。通过摄像机的光圈(用于限制照射到图像传感器的光量)，上移或下移范围可产生同样的效果。因此，对于不同的绝对范围和不同的光圈，指定支持特定动态范围的摄像机会产生不同的结果，这是因为其自身的功能确实具有绝对限制，主要由于其像素阵列的物理尺寸。尤其是，对于一个具有给定动态范围但平均亮度较低(或光圈较小)的场景，即使摄像机完全支持该动态范围，也可能会产生更多噪波；而对于范围上移(或光圈较大)的场景中，可能会产生修剪，而且在中端可能会产生潜在的额外噪波，为宽动态摄像机所特有。

需要指出的是，光圈大小(用于限制照射到传感器的光量)也会影响景深，即在清晰度可接受情况下场景中最近和最远物体之间的距离。因此，希望让更多光线照射到传感器(这有助于降低图像噪波和运动模糊)的需要，与获得更清晰图像的需要之间存在着冲突。鲜为人知的是，不仅光圈的大小很重要，其形状也很重要。从其通过的空间频率功率谱的角度来说，传统的圆形光圈并非最佳形状。圆形光圈的功率谱包含多个零交点，这些零交点基本上能够从场景中过滤出一些内容。有少量传统形状的光圈可以产生更好的空间响应，甚至可以容许更多的光线照射到传感器上，但是，使用这些光圈需要在图像处理时进行大量额外的运算。

多次曝光法

是否可以采取什么办法来突破图像传感器的那些束缚了摄像机动态范围的物理限制？幸运的是，答案是肯定的。最常用的方法是多次曝光法：以不同曝光时间(快门速度)捕捉两张或更多快照，然后合成为一张单独的宽动态范围图像。较短的曝光可显示明亮处的场景细部而丢失了背光处的细部；较长的曝光可显示背光处的细部而对明亮处过度曝光。由此产生的宽动态图像由来自快速快门和慢速快门图像的像素组成：快速快门图像的像素主要来自场景的较亮部分，而慢速快门图像的像素主要来自较暗部分。大部分宽动态摄像机使用双快门法，有一些使用三快门和四快门技术来实现更宽的动态范围。

技术难点在于：选择多个单独曝光时间，并将多张单独快照合成一张宽动态图像。选择快速快门时间的总体目标是避免明亮处的修剪，而在场景的较亮部分使信噪比达到最大值。随着摄影机调整快速快门的速度，修剪可通过图像直方图由摄影机内置的自动曝光算法自动确定。同样，选择慢速快门速度时，目标是防止暗处修剪(修剪会在背光处产生噪波)。

尽管这种方法看上去简单明了，但还需要考虑那些不太明显的因素。例如，根据场景本身的情况，由快速快门曝光所捕捉的场景的较亮部分也可能包含了一些不太亮的区域，但这些区域不够暗，在最终的宽动态图像中，不会被来自慢速快门图像的像素取代。同样，捕捉较暗区域的慢速快门图像可能包含一些不太暗的场景片段，这些片段又不够亮，在合成图像中不能够被快速快门的像素所取代。结果，场景的这些中间区域可能没有获得足够的曝光——在慢速快门图像中曝光时间太长，可能会导致这些区域的过度曝光；在快速快门图像中曝光时间太短，可能会在受影响区域产生过量噪波。这些曝光现象对最终宽动态图像的影响体现其自身的信噪比不连续，在动态范围中部表现为噪波过量区域。

宽动态成像的局限性

需要指出的是，在一些大规模生产的宽动态技术中，由于某些技术和成本的限制，可供选择使用的快门比值非常有限。因此，由于选择不适当的快门比值而产生的问题难以解决，使得噪波和其他现象很大程度上取决于场景本身。

宽动态成像的另一个局限性与运动现象有关。由于快门速度不同，在两张(或更多)构成合成宽动态图像的单独快照中，捕捉图像时场景的移动部分会出现在不同的位置。例如，设想一个暗色物体从背景明亮的场景中通过。如果物体是静止的，在合成宽动态图像中的暗像素会来自慢速快门图像，而周围轮廓会来自快速快门图像。但是，由于物体在移动，它在快速快门图像中轮廓与其在慢速快门图像中的轮廓不匹配。因此，必须做出决定，如何弥补这种不匹配。在运动伴有运动模糊的情况下，因为会产生处于物体和背景之间的亮度值，做决定会变得特别困难。就彩色宽动态成像而言，除非在图像处理中采取特殊的运算措施，