翻譯自——allaboutcircuits

 為了滿足圖像系統越來越廣泛的要求，無論是個人還是專業的應用，科研還是工業，都對圖像質量提出了越來越高的要求。其中的一個指標動態范圍，是決定圖像質量的最重要指標。近兩年CCD和CMOS芯片在提高動態范圍上都獲得了很大的進步，例如CCD利用類似于雪崩二極管的撞擊（impationigation）現象，產生電子倍增效果。

本章節重點理解CCD圖像傳感器的動態范圍，我們將從動態范圍的定義開始。用一句話解釋：它是指感光材料所能同時記錄的最暗到最亮的亮度級別的范圍。處于這個范圍之外的亮度，感光材料已經無法記錄下其影像，因此將其表現為死黑（如果更暗）或死白（如果更亮）。動態范圍可以直接用光比來表示，但更方便的是用光圈的檔數差來表示。

在機器視覺系統中，反映每一個像元灰度質量的指標是動態范圍，也是機器視覺系統要考慮的重要指標之一。動態范圍和空間分辨率是機器視覺系統的二個主要指標。

灰度的動態范圍在工業相機中的模擬視頻部分用信號/噪音比（Signal to Noise Ratio）SNR表示；而在工業相機或圖像采集卡的A/D轉換之后的數字視頻量是用比特（bits）位數n表示。

在現實世界中，一幅圖像會同時具有最亮和最暗的區域，它們之間的差距可能是十分巨大的，機器視覺系統所采集的圖像應盡可能地反映出這種灰度的巨大變化范圍。此外，在現實世界中圖像灰度的微小變化，可能就是機器視覺系統要區別的目標和背景的界限，所以機器視覺系統也應盡可能地將圖像中灰度的細微變化反映出來。

這二個概念合并起來，就是動態范圍，而它又主要取決于工業相機的性能。

如果我們把自己限制在光敏電子的范圍內，我們可以簡化定義如下:動態范圍表示傳感器能夠記錄的最大光強的變化。在這篇文章中，我想探索動態范圍的概念，它適用于數字成像系統。我們將對這個問題有一個更全面的理解。

數字成像系統中的動態范圍

由于本文重點是CCD作為數碼相機的組件，而不是孤立的光探測設備，下面讓我們進一步了解動態范圍與整個成像系統的關系。

首先，亮度這個術語幾乎是“光強度”的同義詞，但亮度專門指的是由一個特定物體或區域反射、發射或發出的光。而照相機相應亮度指的是從視覺場景的給定部分到達傳感器的光量。

我們可以把動態范圍看作是產生白色圖像與產生黑色圖像的亮度之間的比率。在數字系統中，白色對應ADC可能的最高輸出值，黑色對應ADC可能的最低輸出值。以常用的8位灰度范圍為例，白色= 255，黑色= 0:

數字單色圖像中的黑白與物理場景中的“黑”和“白”非常不同，原因有三:

1.在視覺感知中，“黑”和“白”與顏色(或缺乏顏色)有關，而一個基本的光敏裝置只能表示色調，即“黑”和“白”，為測量亮度的視覺表示。

2.在自然界中，真正的黑色是完全沒有光的:即零亮度，就像在任何地方都看不到一個光子。事物可以在圖像中呈現黑色，即使它們在物理現實中遠非黑色。

3.在圖像中，白色表示最大亮度。在自然界中，亮度持續增加;宇宙中光的強度不受測量系統的限制，如膠片相機、CCD相機、人眼等。如果你學過PS就大致能理解了。

一種數字單色圖像，其中的黑白不同于物理場景中的“黑”和“白”。

實質情況是，物理世界經常呈現亮度變化，遠遠超過相機的測量能力。動態范圍告訴我們一個特定的成像系統能捕捉到多少變化，這反過來又幫助我們理解這個系統能在高對比度，即亮度變化大的情況下能夠很好地再現場景。

動態范圍的影響

讓我們假設你正在拍攝一個場景，其中包括一個深陰影的壁櫥和由陽光直接照射的白色花邊窗簾。在第一張照片中，衣柜看起來是黑色的，所有細節都消失了。我們只能延長曝光時間。當你增加曝光，再照一張時，衣柜看起來還不錯，但現在窗簾全白了——你失去了整個畫面的細節。

這個案例傳達了與圖像傳感器的動態范圍相關的基本限制。場景的最大亮度與最小亮度的比率超過了傳感器的動態范圍，因此，“高光”中的細節和“陰影”部分你不可能同時保留。

高動態范圍(HDR)成像

上面的例子告訴我們，圖像傳感器有限的動態范圍并不會妨礙相機在單獨圖像中充分捕捉高光和陰影。我們所需要做的就是用不同的曝光時間拍攝多張照片。

因此，我們可以通過合并多幅圖像來擴展傳感器的場景間動態范圍，而這正是人們在創建高動態范圍(HDR)圖像時所做的。HDR過程包括精確地對齊同一場景的多個圖像，并創建一個合成圖，該合成圖將曝光時間較長的圖像的陰影細節與曝光時間較短的圖像的高亮細節合并在一起。

我認為內部動態范圍只是動態范圍，我更傾向于將場景間動態范圍指定為感知的動態范圍或類似的東西。鏡頭間動態范圍可以通過使用濾光片，軟件等技巧無限擴展;它并沒有告訴我們系統中最重要硬件性能。

總而言之，動態范圍是表征工程系統的基本手段，成像系統也不例外。

延伸閱讀——CCD圖像傳感器的動態范圍制約因素有哪些？

最大信號和本底噪聲

在CCD中，輸入信號是電磁輻射，輸出信號是電荷包，其數量與該電磁輻射的強度相對應。

輸入信號的動態范圍本質上是無限的：亮度可以從零變化（這意味著完全沒有光子）到宇宙中最亮的物體產生的強度。但是，輸出信號的動態范圍是有限的。

由于噪聲，零亮度不會產生零電荷。由于具有完整的阱容量，亮度增加到某個點以上將不再產生相應的電荷增加。因此，CCD的動態范圍是滿阱容量與本底噪聲的比值，即像素可以產生的最大輸出信號電平除以即使像素沒有入射光也將產生的信號電平。

如果你一直在關注圖像傳感器技術，就會知道CCD中的主要噪聲源是暗噪聲，光子噪聲和讀取噪聲。但是，在計算動態范圍時，我們僅考慮暗噪聲和讀取噪聲。我發現有兩個原因：首先，光子噪聲不是CCD或隨附的讀出電路的特性-它是光的本質所固有的，并且在一個系統之間不存在差異。其次，光子噪聲不會影響最小的輸出信號電平，因為入射光為零時，光子噪聲也為零。這使我們得出以下公式：

其中NSATURATION是滿阱容量（即，輸出信號飽和的電子數），而NNOISE是暗噪聲和以電子RMS表示的讀取噪聲之和。如果你更喜歡使用分貝或止損而不是普通比率，則我們具有以下公式:

CCD的滿阱容量

影響滿阱容量的重要因素是像素的面積，或者如果只有一部分像素對光敏感的話，則是光電二極管的面積。較大的光敏元件對應于其中可以集成電荷的較大的硅部分。因此，我們可以通過增加像素大小來擴展動態范圍。鑒于在不改變傳感器的總面積的情況下，這樣做會導致分辨率降低，因此，如果要增加動態范圍并保持分辨率，則需要更大的傳感器。

物理上較大的光電二極管為光生自由電子的積累提供了更多空間。 當前市場上的CCD在滿阱容量上具有廣泛的變化。例如，牛津儀器的器件范圍從25,000個電子（像素面積= 100 m2，動態范圍= 64 dB）到510,000個電子（像素面積= 676 m2，動態范圍= 94 dB）。

有效滿阱容量

工作條件可能會影響滿阱容量。例如，ON Semi公司的KAI-2020 CCD的滿阱容量為20,000電子或40,000電子。實際的物理容量接近40,000電子，但是輸出放大器在40 MHz的全讀出速度下無法處理40,000電子。因此，在計算動態范圍時，我們需要考慮有效的滿阱容量，而不是僅與像素的物理特性相對應的電子容量。同樣，KAI-2020光電二極管的有效滿阱容量取決于所施加的基板電壓。較低的基板電壓會產生較大的滿阱容量（因此會產生較大的動態范圍），但同時也會使傳感器更容易出現光暈。

動態范圍和模數轉換

盡管CCD的動態范圍取決于滿阱容量和噪聲，但我們必須記住，相機必須先對CCD的數據進行數字化處理，然后再對其進行處理。 CCD信號通過ADC到達系統的其余部分，因此，我們需要確保模數轉換器提供足夠的動態范圍。

如果你花錢買了具有90 dB動態范圍的高性能CCD，然后將其與8位ADC配對，則圖像數據的最終動態范圍就是ADC的動態范圍，只有8位分辨率，實際上約為48 dB。你損失了42 dB。幸運的是，從ADC獲得足夠的動態范圍通常不是主要挑戰。許多CCD的動態范圍約為60–70 dB，你可以通過12位ADC分辨率來保持這種動態范圍性能。 ADI公司和德州儀器（TI）銷售高度集成的CCD信號處理器，支持12位A / D轉換。

結論

我們已經看到，動態范圍是由CCD的滿阱容量和噪聲特性決定的。但是，需要記住的一點是，動態范圍并不總是最關鍵的性能指標。動態范圍可幫助相機捕捉高對比度場景，但有時候，我們可能對阱容量或低噪聲更感興趣，而不是去追求最大的動態范圍而需要兼顧噪聲性能和滿阱容量。