工业相机呈现的高动态范围成像

工业相机呈现的高动态范围成像

为了增加图像的动态范围，基本有两种方法——改进硬件来增加感光组件的动态范围，以及通过软件算法来改进。CMOS工业相机感光组件的动态范围取决于像素颜色饱和前（饱和能力），感光组件的像素可以保持的大电子数，以及像素中的暗噪点（在输出电荷时所产生的噪声），因此，为了增加动态范围，可尝试进一步减少暗噪点或增加饱和容量。尽管暗噪点取决于感光组件的电子特性，如要增加像素饱和能力，仍可通过较大的像素（因为更多像素表面区域代表暴露于更多光子，产生更大的电荷）或从本质上提升像素结构来实现。

除了改良感光组件外，也可以通过算法方式来提升动态范围。这些算法改进的根基为使用不同曝光时间来获取图像数据。其中较为熟知的方法是以“时变曝光”（例如，以不同曝光时间获取的几幅完整图像）作为数据基础。

基本假设为一感光组件的像素值，近似线性地取决于入射光量和曝光时间，这样一来，即使像素不饱和，也可以根据已知的曝光时间来决定潜在的入射光量（或与其成正比的数量）。在饱和像素的情况下，对应的像素值用于几个较短的曝光时间。通过这种方式，与一次曝光相比，可以确定更大面积的入射光量。曝光序列的优点在于，可在扩大范围内决定亮度而不损失任何局部分辨率。尽管如此，多重曝光可能产生不必要的伪影，特别是在物体移动的情况下。

为了避免多重曝光造成的伪影，现代感光组件提供“空间变化曝光”技术。该技术在不同曝光时间下曝光感光组件上的某些特定像素组。例如，常见的变体使用不同的曝光时间，交替曝光两条图像线。由于曝光同时开始，从而能小化因画面移动所引起的伪影。然而，在这种

情形下，不同曝光像素之间不存在1：1的对应关系，高动态范围的图像的像素要通过内插计算。这个过程无可避免地会产生分辨率损失，并产生伪影现象，特别是在边缘结构的部分。

展示高动态范围图像时，人们通常直接看见的是显示器中展现的动态范围（与人类视觉感知相比较小）。虽然目前已有提供更高动态范围的图像显示器，但仍未普及。假如要在动态范围较低的设备上显示高动态范围图像，则必须通过色调映像来降低其动态范围。目前并没有明确定义要如何降低动态范围，具体取决于预期的目标。例如，接近真实场景或达到某主观及艺术质量之图像。基本上是在全局（global）及局部（local）色调映像算法上做区别。全局算法的例子为不管在哪个位置，相同转换所有像素，极为高效且可进行实时数据处理。局部算法则是在局部像素区域中，尽可能维持合理的对比度。局部算法需要更密集的CPU运算，但通常也提供更高对比度度的图像。