CMOS sensor 基础

目录

1.CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor):互补金属氧化物半导体

2.CMOS sensor stack

BSI的优势:

3.Lens CRA(Chief ray angle)

4.sensor floorplan

5.像素的设计:光电二极管+MOS电容

目前对于piexl的两种设计:

6.光子(Photon)与量子效率quantum efficiency

6.1.与量子效率QE有关的几个重要概念

7.Crosstalk 对noise的影响

8.Pixel的感光过程

9.读取过程

10.Sensor动态范围

11.Sensor 时序

12.Noise in sensor

时域噪声与空域噪声:

13.Electronic shutter: rolling shutter VS global shutter

Rolling shutter的果冻效应:


 

1.CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor):互补金属氧化物半导体

在成像系统中所属的位置如下:

2.CMOS sensor stack

目前sensor的两种设计类型是:前照式 FSI(Front side illumination)和背照式 BSI(Back side illumination):

BSI的优势:

  1. 在光入射的过程中由于不会经过metal wiring部分,就不会有遮挡光线的存在。
  2. 光电二极管可以接收到更多光线(开口率更大),使 CMOS 具有更高灵敏度和信噪比,改善高 ISO 下的成像质量。
  3. 配套电路无需再和光电二极管争抢面积,更大规模的电路有助于提高速度,实现超高速连拍、超高清短片拍摄等功能。

3.Lens CRA(Chief ray angle)

CRA的定义:像高最大处的入射光线与光轴的夹角

原则上Lens CRA和Sensor CRA 要匹配

Lens CRA !> Sensor CRA,否则会有很强的shading

4.sensor floorplan

5.像素的设计:光电二极管+MOS电容

 

目前对于piexl的两种设计:

  • passive pixel sensor(PPS)
  • active pixel sensor(APS)

 

4T的设计比3T的设计可以通过CDS降低更多的reset noise

 

6.光子Photon与量子效quantum efficiency

  • QE是衡量某个颜色通道某个频率/波长的光子转换成电子的效率

上图中:

根据公式:E=hc/ λ

                  Total_Power = sum_of (all photons) 

                  所以QE = 1/3

6.1.与量子效率QE有关的几个重要概念

  • IR(近红外) cutter----cut near IR
  • Crosstalk(串扰):在下图中,坐标横轴是波长,纵轴是QE,所以右上图表示的Sensor三个通道上对于不同波长的光(颜色)的QE曲线。我们拿蓝色通道举例,我们可以看到蓝色的通道对很长的波长范围的光都是有QE的,意思就是这些波长的光都可以转换为电子,但是这些波长的光并不是都蓝色,这就是串扰。
  • Sensitivity 感光度=QE X Pixel_Size

 

7.Crosstalk noise的影响

一般,我们对于Crosstalk的解决方法就是ISP中的CCM模块,本质就是把对于另外两个通道的感知的电子减掉。所以在数学上我们可以采用矩阵的形式进行计算。具体细节见后面的CCM模块的讲解。

                                                                                                      

一般来说CCM使用的是如左图所示的3x3的矩阵,也有使用是3*3的矩阵在加上偏置项的3x4矩阵的算法(fuhan) ,但是不推荐,原因是在ISP后面的模块中处理颜色的时候会有问题,不管使用哪一种算法,每一行的和都要==1,不然灰色就会偏掉。

 

同时,对于信噪比来说,以R通道举例:

信号R‘ =a11×R + a12 x G+a13 x B(其中R’是真正的红,不带‘的是Sensor感光得到的,需要从我们统计得到的值中减去不属于该通道的信号,所以一般来说a12和a13是负值)

噪声N‘ =(a11×R)2 + (a12xG)2+(a13xB)2 (加性模型的噪声计算公式:(N1,N2) =(N12+N22) 0.5)

所以负的系数越大SNR(信噪比:信号/噪声)越低,所以Crosstalk越强,Sensor的噪声表现越差

8.Pixel的感光过程

9.读取过程

10.Sensor动态范围

  1. Full well Capacity(能容纳多少电子)
  2. Dark Current  (不感光的时候有多少电子)
  3. Fill Factor(PCB板上空间使用效率)

Dynamic Range = Saturation / Noise floor    可以简化为 =》    Dynamic Range = Saturation/ black level

11.Sensor 时序

12.Noise in sensor

成像过程中的每一步都会引入噪声,Sensor也不例外,在上图中的每一个过程都会引入噪声,最主要的是shot noise和热噪声,他们都是现阶段无法被避免但是可以进行优化的噪声,sony的sensor之所以好就是因为在sensor的每个部分都做到了细致的处理,这样出来的信号才有更好的噪声表现。

时域噪声与空域噪声:

  • 时域噪声

          KTC Noise(复位噪声,readout电路中经常看到,主要和温度T和电容C相关),PhotonShotNoise(光子的散粒噪声),DarkCurrentNoise(工艺引入的即时不感光也有电子在),PowerNoise(电源噪声)

  • 空域噪声

          DefectPixel(坏点),Row/ColumnNoise(横竖条纹状的噪声),PRNU,DSNU

13.Electronic shutter: rolling shutter VS global shutter

Rolling shutter的果冻效应:

 

 

### CMOS传感器在数字成像技术中的应用 CMOS(互补金属氧化物半导体)图像传感器自20世纪70年代被开发以来,在发展初期由于性能不佳并未受到重视。然而到了20世纪90年代初,随着设计上的进步,CMOS传感器逐渐展现出诸多优势[^2]。 #### 主要特点与工作原理 CMOS传感器的核心在于其制造工艺以及由此带来的特性: - **低功耗**:相比CCD(电荷耦合器件),CMOS传感器具有更低的工作功率需求,仅需单一供电电压即可运行。 - **集成度高**:可以在同一芯片上集成多种功能模块,如放大器、A/D转换电路等,简化了相机系统的整体架构并降低了成本。 - **光电效应基础**:无论是CMOS还是CCD,两者均基于相同的物理现象——光电效应来捕捉光线信息;即当光子撞击硅材料时会激发电子跃迁至导带形成自由载流子,进而记录下光照强度的变化情况。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def simulate_cmos_sensor(image_size=(512, 512), noise_level=0.05): """ 模拟一个简单的CMOS传感器输出效果 参数: image_size (tuple): 图像大小,默认为(512, 512) noise_level (float): 噪声水平,默认为0.05 返回: ndarray: 加入随机噪声后的二维数组表示的灰度图 """ # 创建一张全黑图片作为初始状态 img = np.zeros(shape=image_size) # 添加均匀分布的小范围波动以模仿实际拍摄环境下的亮度差异 img += np.random.uniform(low=-noise_level/2., high=noise_level/2., size=img.shape) return img.clip(min=0.) plt.figure(figsize=[8, 8]) plt.imshow(simulate_cmos_sensor(), cmap='gray') plt.title('Simulated CMOS Sensor Output', fontsize=16); ``` 此代码片段展示了如何创建一个非常基本的函数`simulate_cmos_sensor()`用于生成近似于真实世界条件下由CMOS感测元件获取的数据样本。这里采用了正态分布的方式向空白画布注入少量伪随机数序列,以此体现不可避免存在的读取误差项所带来的视觉干扰特征[^3]。
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