首頁 科技週邊 人工智慧 車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

Nov 21, 2023 pm 02:33 PM
智慧 駕駛

作者| 安森美中國區汽車現場應用工程經理William Chen

#智慧駕駛如今漸漸成為汽車的一個常見功能,它增強了汽車和駕駛員的感知能力,降低了駕駛者的工作強度,同時也能有效提升行車的安全性。這其中,基於CMOS 影像感測器的攝影機是智慧駕駛系統感知外部環境的主要工具之一。

CMOS影像感測器是成像sensor,它本質上是一個記憶體和類比數位轉換(ADC)的組合。基於矽的光電效應,入射光線會在感測器像素的感光二極體中激發電荷,電荷被收集存儲,經過ADC轉換為數位輸出。

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

Figure 1光電效應

從架構上看,CMOS影像感測器類似一個記憶體memory,它有大量儲存單元,支援行和列的定址操作,差別在於記憶體是電路寫入內容,而sensor中的內容是可見光或近紅外線光線寫入的。

感測器收集到的電荷包含兩部分:一部分是我們期望的電荷,來自環境光線所激發的有效訊號;另一部分是使用者不希望的干擾所產生的電荷,幹擾來源有很多種,一般統稱為雜訊。

我們希望影像中的有效資訊越多越好,幹擾雜訊越少越好。一個常見的衡量影像雜訊效果的指標是訊號雜訊比SNR,即訊號與雜訊的比值。訊號雜訊比越大,影像雜訊相對含量越少,影像品質越好。 SNR的單位可以是比值,也可以轉換成對數單位dB

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比


車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

CMOS#sensor的資料手冊一般都會提供訊號雜訊比參數SNR,如下所示。

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

#有一個常見的問題:##46dB訊號雜訊比的sensor是不是比43dB的sensor低照效果好?

答案是未必,脫離條件的結論往往會掉到坑裡。

SNR不是點,它是光照條件的函數,如圖2,SNR會隨著光照強度變化變成一條曲線。當它作為低照效果指標時,要求選取低照條件下的SNR值。而業內sensor資料手冊上的SNR參數通常是SNR最大值,對應於光照環境非常明亮時的SNR值,即圖中藍色SNR曲線右上角的SNR Max

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

點。而藍線位於左下角區域的SNR值才適合作為評估低照的參數,此時的光照不足,對應於低照環境。這就像賣蘋果,放在上面一層是最好的,你需要翻開籃子,看看裡面蘋果的品質如何。

Figure 2訊號雜訊比SNR曲線

###### ###### ######依據最大SNR點來評斷sensor有以偏概全的問題。根據需要,使用者可以選取特定曝光條件Exposure對應的SNR大小來評判低照噪聲,SNR越大越好;也可以限定SNR為某個固定值,例如SNR######=5##### #時,用此時所需的曝光條件Exposure值大小來評判低照噪聲,Exposure值越小意味著達到同等SNR時需要的光照資源越少,sensor的低照性能越好。 ############

圖2顯示的是普通sensor的SNR,就是單調遞增的曲線。車上使用的CMOS sensor,為了符合全天候應用場景,需要很高的動態範圍HDR,HDR常用方法是改變sensor的靈敏度,對環境的不同亮度分別取樣,再把多次採樣的影像幀映射到標準化的線性資料空間,最後從不同靈敏度幀中選取合適像素,拼成一張完整的影像幀,請參閱《車用影像感測器參數小議—動態範圍》。

sensor的靈敏度變化,對應於座標系中的SNR線移動到不同的位置,最終HDR影像的SNR曲線演變成多條SNR曲線的擬合結果,例如圖3的藍線,它不再是一條單調遞增曲線,除了低照SNR會很小以外,高亮區間還會出現多個局部極小值,當工作點落在SNR跌落區間時,即便此時環境很亮,噪音也會惡化。

這在影像上會出現違背人眼感知習慣的現象,也就是隨著亮度增強,影像的品質會從差到好,然後突然惡化的情況。因此與傳統線性sensor不同,車用寬動態sensor的訊噪比也需要評估高亮條件下的極小值指標。

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

Figure 3 #HDR映像的SNR

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

Figure 4 SNR和噪音

#車用sensor的SNR是一條非單調的曲線,汽車應用環境會讓問題改變得更複雜。 sensor是一個類比裝置,在ADC之前,訊號和雜訊資料是以電荷的形式儲存的,sensor的暗電流也會累積電荷,其產生速度大致上與曝光時長成正比,與溫度呈指數關係。所以我們還必須考慮溫度,曝光時長以及類比增益對暗態雜訊的影響。 SNR同時是溫度,曝光時間和模擬增益的函數,它的曲線變成多維的曲線簇了。

以溫度影響為例,圖5是SNR=10時需要的Exposure值隨sensor內部溫度升高的變化趨勢,我們可以看到,不同s##ensor對溫漂的敏感度是不一樣的,這兩個sensor的SNR曝光值在60°C時發生交叉,這意味著在室溫25℃與高溫80℃分別評估時,所得的SNR結論則截然相反。

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

Figure 5 #晶圓內部溫度影響

#依照車用攝影機有效使用生命週期的溫度分佈,超過88%的生命週期內,sensor內部的節溫超過40℃,超過8##0% 時間內節溫超過60℃,超過65%時間內節溫超過8 #0℃。

溫漂影響會導致SNR曲線進一步變化。如圖6紅色虛線示意,當溫度升高後,SNR曲線在低照區域和高亮局部區域會持續下跌。

車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比

Figure

6 #溫度對HDR SNR影響

#目前業界對車用影像感測器SNR的評估,常採用歐洲機器視覺協會的EMVA1288#標準來測試。 EMVA1288標準中的信噪比SNR,是基於傳統單調的線性sensor模型來定義的,對於車用寬動態影像感測器 SNR特性的描述並不完善。電機與電子工程師協會IEEE正在為汽車影像定義新的品質測試標準P#2020,作為工作小組成員之一,安森美公司承擔了IEEE P2020標準中影像雜訊標準的起草工作,其中就包含了SNR參數。

最後總結一下,車用CMOS影像感測器的訊號雜訊比SNR是一個關鍵的影像品質指標,它具有非單調特性,受到汽車應用環境的多因素影響,對SNR的評估是一個多維度的綜合評判工作,客觀全面的SNR評估才能真實描述sensor的性能,正確指導車用成像產品的開發工作。


以上是車用影像感測器參數小議-訊號雜訊比的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免費產生 AI 無盡。

熱門文章

R.E.P.O.能量晶體解釋及其做什麼(黃色晶體)
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳圖形設置
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
威爾R.E.P.O.有交叉遊戲嗎?
1 個月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Windows 11 上的智慧型應用程式控制:如何開啟或關閉它 Windows 11 上的智慧型應用程式控制:如何開啟或關閉它 Jun 06, 2023 pm 11:10 PM

智慧型應用程式控制是Windows11中非常有用的工具,可幫助保護你的電腦免受可能損害資料的未經授權的應用程式(如勒索軟體或間諜軟體)的侵害。本文將解釋什麼是智慧型應用程式控制、它是如何運作的,以及如何在Windows11中開啟或關閉它。什麼是Windows11中的智慧型應用控制?智慧型應用程式控制(SAC)是Windows1122H2更新中引入的新安全功能。它與MicrosoftDefender或第三方防毒軟體一起運行,以阻止可能不必要的應用,這些應用程式可能會減慢設備速度、顯示意外廣告或執行其他意外操作。智慧應用

五官亂飛,張嘴、瞪眼、挑眉,AI都能模仿到位,影片詐騙要防不住了 五官亂飛,張嘴、瞪眼、挑眉,AI都能模仿到位,影片詐騙要防不住了 Dec 14, 2023 pm 11:30 PM

好強大的AI模仿能力,真的防不住,完全防不住。現在AI的發展已經達到這種程度了嗎?你前腳讓自己的五官亂飛,後腳,一模一樣的表情就被復現出來,瞪眼、挑眉、噘嘴,不管多麼誇張的表情,都模仿的非常到位。加大難度,讓眉毛挑的再高些,眼睛睜的再大些,甚至連嘴型都是歪的,虛擬人物頭像也能完美復現表情。當你在左邊調整參數時,右邊的虛擬頭像也會相應地改變動作給嘴巴、眼睛一個特寫,模仿的不能說完全相同,只能說表情一模一樣(最右邊)。這項研究來自慕尼黑工業大學等機構,他們提出了GaussianAvatars,這種

MotionLM:多智能體運動預測的語言建模技術 MotionLM:多智能體運動預測的語言建模技術 Oct 13, 2023 pm 12:09 PM

本文經自動駕駛之心公眾號授權轉載,轉載請洽出處。原標題:MotionLM:Multi-AgentMotionForecastingasLanguageModeling論文連結:https://arxiv.org/pdf/2309.16534.pdf作者單位:Waymo會議:ICCV2023論文想法:對於自動駕駛車輛安全規劃來說,可靠地預測道路代理未來行為是至關重要的。本研究將連續軌跡表示為離散運動令牌序列,並將多智能體運動預測視為語言建模任務。我們提出的模型MotionLM有以下幾個優點:首

你知道程式設計師再過幾年會沒落? 你知道程式設計師再過幾年會沒落? Nov 08, 2023 am 11:17 AM

《ComputerWorld》雜誌曾經寫過一篇文章,說“編程到1960年就會消失”,因為IBM開發了一種新語言FORTRAN,這種新語言可以讓工程師寫出他們所需的數學公式,然後提交給電腦運行,所以程式設計就會終結。圖片又過了幾年,我們聽到了一種新說法:任何業務人員都可以使用業務術語來描述自己的問題,告訴電腦要做什麼,使用這種叫做COBOL的程式語言,公司不再需要程式設計師了。後來,據說IBM開發了一門名為RPG的新程式語言,可以讓員工填寫表格並產生報告,因此大部分企業的程式設計需求都可以透過它來完成圖

GR-1傅利葉智慧通用人形機器人即將開始預售! GR-1傅利葉智慧通用人形機器人即將開始預售! Sep 27, 2023 pm 08:41 PM

身高1.65米,體重55公斤,全身44個自由度,能夠快速行走、敏捷避障、穩健上下坡、抗衝擊幹擾的人形機器人,現在可以帶回家了!傅利葉智慧的通用人形機器人GR-1已開啟預售機器人大講堂傅利葉智慧FourierGR-1通用人形機器人現已開放預售。 GR-1擁有高度仿生的軀幹構型和擬人化的運動控制,全身44個自由度,具備行走、避障、越障、上下坡、抗干擾、適應不同路面等運動能力,是通用人工智慧的理想載體。官網預售頁:www.fftai.cn/order#FourierGR-1#傅利葉智能需要改寫的內

華為將在智慧穿戴領域推出玄璣感知系統 可根據心率評估用戶情緒狀態 華為將在智慧穿戴領域推出玄璣感知系統 可根據心率評估用戶情緒狀態 Aug 29, 2024 pm 03:30 PM

近日,華為宣布將於9月推出搭載玄璣感知系統的全新智慧穿戴新品,預計為華為的最新智慧手錶。該新品將整合先進的情緒健康監測功能,玄璣感知系統以其六大特性——準確性、全面性、快速性、靈活性、開放性和延展性——為用戶提供全方位的健康評估。系統採用超感知模組,優化了多通道光路架構技術,大幅提升了心率、血氧和呼吸速率等基礎指標的監測精度。此外,玄璣感知系統也拓展了以心率資料為基礎的情緒狀態研究,不僅限於生理指標,還能評估使用者的情緒狀態和壓力水平,並支持超過60項運動健康指標監測,涵蓋心血管、呼吸、神經、內分泌、

行人軌跡預測有哪些有效的方法和普遍的Base方法?頂會論文分享! 行人軌跡預測有哪些有效的方法和普遍的Base方法?頂會論文分享! Oct 17, 2023 am 11:13 AM

軌跡預測近兩年風頭正猛,但大都聚焦於車輛軌跡預測方向,自動駕駛之心今天就為大家分享頂會NeurIPS上關於行人軌跡預測的演算法—SHENet,在受限場景中人類的移動模式通常在一定程度上符合有限的規律。基於這個假設,SHENet透過學習隱含的場景規律來預測一個人的未來軌跡。文章已經授權自動駕駛之心原創!作者的個人理解由於人類運動的隨機性和主觀性,目前預測一個人的未來軌跡仍然是一個具有挑戰性的問題。然而,由於場景限制(例如平面圖、道路和障礙物)以及人與人或人與物體的互動性,在受限場景中人類的移動模式通

一文讀懂智慧汽車滑板底盤 一文讀懂智慧汽車滑板底盤 May 24, 2023 pm 12:01 PM

01什麼是滑板底盤所謂滑板式底盤,即將電池、電動傳動系統、懸吊、煞車等零件提前整合在底盤上,實現車身和底盤的分離,設計解耦。基於這類平台,車企可以大幅降低前期研發和測試成本,同時快速回應市場需求打造不同的車款。尤其是無人駕駛時代,車內的佈局不再是以駕駛為中心,而是會注重空間屬性,有了滑板式底盤,可以為上部車艙的開發提供更多的可能。如上圖,當然我們看滑板底盤,不要上來就被「噢,就是非承載車身啊」的第一印象框住。當年沒有電動車,所以沒有幾百公斤的電池包,沒有能取消轉向柱的線傳轉向系統,沒有線傳煞車系

See all articles