基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法技术方案

本发明专利技术提出一种基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法，能够定量分析光电系统中各个环节对动态范围的影响，从而指导设计者快速、准确地配置动态范围输出最佳的光电系统。该基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法，配置模数转换器的动态范围大于图像传感器的动态范围的2倍；根据光电系统的应用需求，按照以下数学模型进行针对性的硬件优化： DR s y s _ c i r c u i t = V s a t S 2 × Q n o i s e + V c i r c u i t + 20 l o g 1 n 2 m ( m + α ) ]]>上式中，Vsat是图像传感器的饱和输出电压，S2是图像传感器的光学灵敏度，Qnoise是图像传感器输出的固有噪声，Vcircuit是传感器的硬件电路噪声电压，α是模数转换器固有的噪声，m为模拟增益的倍数，n为数字增益的倍数。

Optimization method of optoelectronic system dynamic range based on hardware model

The invention provides a method for optimizing the dynamic range of hardware model of photoelectric system based on quantitative analysis can affect all aspects of the dynamic range of the photoelectric system, so as to guide the designer to quickly and accurately configure the best dynamic range of output optical system. The optimization method of the dynamic range of the hardware model photoelectric system based on 2 times the dynamic range of the analog-to-digital converter is greater than the configuration of the image sensor; according to the application demand of photoelectric system, according to the mathematical model for optimization of hardware: DR S Y S C I r c u I _ t = V s a t S 2 × Q n o i s; e V C I R C U + i t + 20 l o g 1 N 2 m (M + α]]>) in the formula, Vsat is a saturated output voltage of the image sensor, optical image sensor sensitivity is S2, Qnoise is the inherent noise of image sensor output. Vcircuit is a hardware circuit noise voltage sensor, a noise inherent in the analog-to-digital converter, m analog gain multiple N digital gain ratio.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光电成像处理
，涉及一种光电系统动态范围优化方法。
技术介绍
光电系统对场景动态范围的响应是一个综合因素，也是设计高质量光电系统的关键技术。依据相关的技术设计一套光电系统，使其实现成像功能相对容易，但如何使其拥有最佳性能却并不容易。目前动态范围的研究很多，主要集中在高动态范围到8位显示范围的映射。高动态范围映射的前提是我们已经获取了高动态范围图像，而获取高动态范围图像是场景不变，系统光学系统不变，采用曝光时间由短到长，获取一些列由暗到亮的同一场景图片，然后合成一副高动态范围图像。该方案的致命缺点就是在获取一系列照片时，场景不变。这也是有些手机或者相机具有HDR功能时，要求拍摄时尽量手保持不动的原因。在实际的应用中，由于特定高动态场景(如爆炸)是瞬息万变的，即使相机保持不动，场景一直在变化，获取到的图像也是不同的，无法合成高动态范围图像。硬件研制高动态范围相机是目前的一个比较热的研究方向，一般采用高动态范围传感器，而影响最终产品效果涉及到很多参数，这些不同的参数对于最终结果的影响目前尚未见深入的研究。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法，能够定量分析光电系统中各个环节对动态范围的影响，从而指导设计者快速、准确地配置动态范围输出最佳的光电系统。本专利技术的方案如下：基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法，配置模数转换器的动态范围大于图像传感器的动态范围的2倍；根据光电系统的应用需求，按照以下数学模型进行针对性的硬件优化：上式中，DRsys_circuit即经过硬件电路之后的动态范围，Vsat是图像传感器的饱和输出电压，S2是图像传感器的光学灵敏度，Qnoise是图像传感器输出的固有噪声，Vcircuit是传感器的硬件电路噪声电压，α是模数转换器固有的噪声，m为模拟增益的倍数，n为数字增益的倍数。在确定硬件配置后，还可采用色调映射方式进行软件优化，从而全面提高优化效果。本专利技术具有以下技术效果：动态范围是光电系统的一个关键指标，信噪比也是光电系统的重要指标，这两个指标是相关的。本专利技术以动态范围为着手点，建立了影响动态范围的系统模型，从定量角度分析光电系统中各个环节对动态范围的影响，根据这些定量关系，设计者可以设计与实际要求相匹配的高性能系统。附图说明图1为光电系统动态范围的系统模型。图2为柯达全帧CCD在28M时的光子转移曲线。图3为图像传感器光照输出曲线。图4为模数转换器工作原理。图5为传感器输出与AD输出曲线。图6为数字增益输出曲线。图7为模拟增益输出曲线。图8为系统硬件输出曲线。图9为伽玛映射的曲线(线性映射和非线性映射)。具体实施方式本专利技术对光电系统工作流程中的各模块进行分析，建立了光电系统动态范围模型，如图1所示。影响动态范围的有硬件设计相关部分，如图像传感器、模数转换器(AD)，增益；也有软件相关的，如映射算法等。下面分别对这些部分进行分析。1.传感器动态范围分析传感器工作原理是光子感应到传感器上，在像素的成像区域产生相应的光电子，光电子的数量的多少取决于光子数量的多少；光电子根据传感器的特性，将其转换为相应的电压，以电压的形式进行输出。传感器的动态范围分有线性区域和非线性区域，以DALSA芯片为例，其饱和满井输出电压(Full-wellcapacitysaturationlevel)为3400mV；而其线性满井输出电压(Full-wellcapacitylinearoperation)为2500mV；柯达公司(TRUESENSE)公司将饱和电子数定义在线性区域；没有特别说明的，一般传感器生产厂家给出芯片的满井电荷都是指其在线性区域最大满井电荷。当传感器工作在非线性区域时，增加了对场景动态范围的识别，但是降低了该区域对照度的分辨率，一般对传感器动态范围的分析，不考虑其工作在非线性区域(实际上对该区域也有响应)，后面讨论的都是传感器或者光电系统工作于线性区域。前面介绍场景动态范围为最亮照度与最低照度之比，这里将其转换为传感器能识别的动态范围，由于传感器存在固有噪声，根据传感器的工作原理，传感器的动态范围：Qsat是传感器的饱和电子数；Qnoise是传感器输出的固有噪声。固有噪声由光子噪声σshot、复位噪声σreset、白噪声σwhite、暗电流噪声σdark、转移噪声等组成。Qnoise是与传感器工作的温度、频率、信号电子数相关的一个参数。固有噪声是传感器本身就有的，不管硬件电路怎么设计，由于传感器特性，这些噪声总是存在的。不过传感器固有噪声中，很多噪声都与温度相关，如复位噪声σreset、白噪声σwhite与环境温度的根方成比例关系，暗电流噪声σdark与温度的关系更加明显。虽然不能改变传感器的固有噪声，但在硬件可通过改变传感器布局，尽量让发热芯片远离传感器，同时采用热设计，将传感器产生的热快速导入结构壳体。对于对动态范围或者信噪比要求很高的设计、必要时可以加入制冷模块，以降低传感器的固有噪声。固有噪声还和传感器的输出频率有关，如时钟转移噪声(CLOCKINGNOISE)，与频率一般是平方根的比例关系。还与感光区感应到的信号电子数有关。由于固有噪声在不同温度时不一样，厂家在传感器中给的固有噪声是在特定温度(例如25℃)和特定频率(例如30M)下给出的平均噪声，不同厂家给出平均噪声的表达方式不一样，以读出噪声(ReadoutNoise)、黑噪声(Darknoise)或者其他方式给出，一般以噪声电子数量的方式给。平均噪声各个厂家给出的方式不一样，有的是测量出传感器的光子转移曲线(PHOTONTRANSFERCURVE)，有的是给出噪声的均方根误差(RMS)误差。是柯达的全帧CCD转移曲线，从这个曲线可以求得在27M时，传感器的的固有噪声为25个电子；而该传感器在27M兆时的饱和电子数为40000个电子，因此求得此时的传感器的动态范围为：传感器输出时，除了固有噪声外，还有硬件电路带来的噪声。硬件电路带给传感器的噪声是由于硬件电路设计不佳，导致加载在传感器上面的工作电源、传感器驱动电路(CCD)、复位电平(CCD)、传感器地信号等有噪声，这个噪声的结果就是在传感器输出时，将噪声带入输出的总噪声。比较典型的就是传感器的供电输出电源上有一个与传感器输出频率接近的电源纹波，纹波噪声将会带入输出放大电路，这样的结果就是在最终的输出图像上有很多斜条纹，最终也影响了光电系统输出的动态范围。在设计模型时，我们只关注传感器输出总噪声。这个噪声由传感器固有噪声和硬件噪声组成，其固有噪声与温度相关，且温度越高，噪声越大；硬件噪声与电路设计相关，最主要与电源纹波相关。这为我们设计高性能光电系统硬件系统提供参考。在传感器获取一幅场景图像时，传感器感光区域能感知的光电子总数小于其总噪声电荷时，传感器不能分辨场景信息。而感知光电子总数与光学影像的强弱(光圈大小决定)和感光区域积分时间(曝光时间)相关。为了对传感器的特性有进一步了解这里介绍两个概念，输出灵敏度(OutputSensitivity)和光学灵敏度(PhotometricSensitivity)。输出灵敏度，单位是V/e，表示每个光电子能够产生多少V的电压输出，光学灵敏度(Sensitivity)，单位是表示，对于本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法，所述光电系统的硬件电路包括图像传感器和模数转换器，图像传感器的模拟输出经过m倍的模拟增益后进行模数转换，再经过n倍的数字增益，完成光电系统硬件输出；其特征在于：模数转换器的动态范围大于图像传感器的动态范围的2倍；根据光电系统的应用需求，按照以下数学模型进行针对性的硬件优化：DRsys_circuit=VsatS2×Qnoise+Vcircuit+20log1n2m(m+α)]]>上式中，DRsys_circuit即经过硬件电路之后的动态范围，Vsat是图像传感器的饱和输出电压，S2是图像传感器的光学灵敏度，Qnoise是图像传感器输出的固有噪声，Vcircuit是传感器的硬件电路噪声电压，α是模数转换器固有的噪声，m为模拟增益的倍数，n为数字增益的倍数。

【技术特征摘要】
1.基于硬件模型的光电系统动态范围优化方法，所述光电系统的硬件电路包括图像传感器和模数转换器，图像传感器的模拟输出经过m倍的模拟增益后进行模数转换，再经过n倍的数字增益，完成光电系统硬件输出；其特征在于：模数转换器的动态范围大于图像传感器的动态范围的2倍；根据光电系统的应用需求，按照以下数学模型进行针对性的硬件优化：DRsys_circuit=VsatS2×Qnoise+Vcircuit+20log1n2m(m+...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩，周祚峰，闫肃，曹剑中，杨洪涛，张海峰，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61