相机成像之Sensor 篇

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经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:

一、Sensor的硬件结构
二、Sensor的曝光

一、Sensor的硬件结构

1. 每个像素的结构

每个像素点的最上方有个微透镜,增加透光量。有镜头就有CRA的问题,超出一定角度的光线无法被收集,需要和镜头进行匹配。

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像素的结构

2. sensor的纵向结构

光透过电路会发生反射,造成每个像素点之间的干扰。背照式的结构(感光层在电路的上方)不会受到电路的影响。

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sensor的纵向结构

3. CFA(color filter array)

每个像素点上覆盖有一种

### sensor 成像原理及工作方式 CMOS图像传感器是目前相机中的主流感光元件,其成像原理基于光电转换过程。当可见光通过镜头入射到sensor的像敏区时,感光材料(通常是硅)会吸收光线并激发电子[^1]。这些电子被收集并存储在每个像素点中,形成与入射光强度成比例的电荷量。每个像素只能感应红、绿、蓝三原色中的一种颜色,因此最原始的数据被称为RAW Data。 在CMOS sensor中,像素结构通常采用主动像素设计,其中每个像素包含一个光电二极管和至少一个以上的晶体管用于信号读取和复位等操作。这种设计允许每个像素独立地进行信号放大和传输,从而提高了噪声性能和动态范围。整个sensor由数百万甚至上千万这样的像素组成,并且它们排列成阵列以捕捉完整的图像信息[^5]。 为了得到全彩色的图像,需要对RAW Data进行插值处理来还原出每个像素点的RGB值。这个过程一般是在ISP(Image Sensor Processor)内部完成的。例如,如果一个像素点只感应红色,则ISP会根据该点周围的绿色和蓝色像素值来估算该点的绿色和蓝色成分,最终合成完整的RGB颜色[^4]。 此外,在实际应用中,sensor的设计可能使得其物理尺寸略大于有效像素区域,这主要是考虑到制造公差以及安装误差等因素。这样可以确保即使存在一定的偏移,也能够保证图像显示的完整性。同时,这也意味着在某些情况下,输出的图像可能是从更大的sensor面积上裁剪而来的结果[^2]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python函数,模拟了基于最近邻插值方法的颜色还原过程。请注意,真实的ISP处理流程远比这里展示的要复杂得多。 ```python def nearest_neighbor_interpolation(raw_data, pattern='RGGB'): """ 简单模拟Bayer模式下的颜色插值。 :param raw_data: 原始单色数据二维数组 :param pattern: Bayer滤波器排列模式 :return: RGB图像数据 """ # 这里仅作为示例,具体实现将依赖于实际的Bayer模式 height, width = raw_data.shape rgb_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) # 根据Bayer模式填充对应的颜色通道 if pattern == 'RGGB': for y in range(height): for x in range(width): if (y % 2 == 0) and (x % 2 == 0): # R rgb_image[y, x, 0] = raw_data[y, x] elif (y % 2 == 0) and (x % 2 != 0): # G rgb_image[y, x, 1] = raw_data[y, x] elif (y % 2 != 0) and (x % 2 == 0): # G rgb_image[y, x, 1] = raw_data[y, x] else: # B rgb_image[y, x, 2] = raw_data[y, x] return rgb_image ```
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