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　　在CCD組件中，由數(shù)百萬光敏像素組成的陣列覆蓋在CCD傳感器的表面。在傳感器曝光后，首先CCD的末端讀出覆蓋整個(gè)CCD像素陣列上的累積電荷，然后經(jīng)模擬前端（AFE）芯片或CCD處理器數(shù)字化。另外一種傳感器，CMOS傳感器可直接將每個(gè)像素單元的曝光程度數(shù)字化。

　　通常，CCD具有最高的圖像質(zhì)量和最低的噪聲，但是其功耗較高。CMOS傳感器容易制造并且具有低功耗特性，但是其圖像質(zhì)量較低。部分原因是因?yàn)槲挥诿總€(gè)像素的晶體管容易阻擋到達(dá)像素的部分光信號(hào)。然而，如果在質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)過程中與CCD比價(jià)格，那么CMOS具有優(yōu)勢(shì)，并且目前采用CMOS傳感器的中擋數(shù)碼照相機(jī)的數(shù)量越來越多。

　　無論數(shù)碼照相機(jī)內(nèi)部采用哪種傳感器，傳感器陣列的所有像素都需對(duì)灰度等級(jí)靈敏——從全暗（黑）到全亮（白）。對(duì)灰度等級(jí)敏感程度被稱為“比特深度”。因此，8 bit像素可區(qū)分28或256個(gè)灰度梯度，而12 bit像素可區(qū)分4096個(gè)灰度梯度。分層的整個(gè)像素陣列是一種將每個(gè)像素分為幾個(gè)對(duì)顏色敏感的“子像素”的濾色鏡。這種安排允許測(cè)量每個(gè)像素單元不同顏色的成分。因此，每個(gè)像素單元的顏色可看作是紅色（R）、綠色（G）和藍(lán)色（B）通道光的成分以加法方式疊加的總和。比特深度越高， RGB空間能產(chǎn)生的顏色越豐富。例如，24 bit顏色（R、G和B每通道為8 bit）可產(chǎn)生224或1,670萬種離散的顏色。

　　為了恰當(dāng)?shù)乇硎静噬珗D像，每個(gè)像素單元，每個(gè)傳感器需要3種顏色采樣——最通常是R，G和B。然而，為每個(gè)數(shù)碼照相機(jī)配備3個(gè)單獨(dú)的傳感器并不是經(jīng)濟(jì)有效的解決方案（雖然最近這種解決方案變得比較實(shí)際）。而且，當(dāng)傳感器的分辨率增加到5百萬～1千萬像素時(shí)，就會(huì)需要一些圖像壓縮格式防止為每個(gè)像素單元需要輸出3個(gè)字節(jié)（或更壞情況下，對(duì)于更高分辨率的傳感器，還會(huì)需要輸出3個(gè)12 bit字）。

　　不用擔(dān)憂，因?yàn)閿?shù)碼照相機(jī)生產(chǎn)廠商已經(jīng)開發(fā)出了減少必要的顏色采樣數(shù)目的巧妙方法。最常用的方法是采用色彩濾鏡陣列（CFA），它僅測(cè)量任何給定像素單元的一種顏色。然后，用圖像處理器對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行插值運(yùn)算以便看起來好像在每個(gè)像素單元測(cè)量了3種顏色。

　　當(dāng)今最流行使用的CFA是Bayer模式，如圖1所示。該方案由Kodak創(chuàng)立，它利用這樣的原理：人眼對(duì)綠色成分的識(shí)別靈敏度大于紅色或藍(lán)色。因此，在Bayer濾光鏡陣列中，通過綠色濾光鏡的光強(qiáng)是通過藍(lán)色濾光鏡或紅色濾光鏡的兩倍。這便引出一種通常稱作的“4:2:2 RGB”的輸出格式，即每發(fā)送2份紅色光和2份藍(lán)色光就對(duì)應(yīng)發(fā)送4份綠色光。

圖1: Bayer模式圖像傳感器排列

　　圖像傳感器的連接

　　CMOS傳感器通常按照YCbCr或RGB格式輸出像素單元的并行數(shù)據(jù)流，同時(shí)伴隨水平同步和垂直同步以及像素時(shí)鐘。有時(shí)，它們?cè)试S使用外部時(shí)鐘和同步信號(hào)來控制來自傳感器的幀圖像輸出。

　　另一方面，CCD傳感器通常需要隨后連接“模擬前端（AFE）”芯片，例如AD9948，它可處理模擬輸出信號(hào)、將其數(shù)字化并且產(chǎn)生掃描CCD陣列的合適時(shí)序。處理器為AFE提供同步信號(hào)，它需要這種控制信號(hào)來管理CCD陣列。從AFE輸出的并行數(shù)據(jù)流可能為每像素單元提供10 bit或12 bit的分辨率。

　　最近，低電壓差分信號(hào)傳輸（LVDS）技術(shù)已經(jīng)成為取代并行數(shù)據(jù)總線的重要方法。LVDS技術(shù)是一種低成本、低引腳數(shù)和高速串行的連接方法，它比標(biāo)準(zhǔn)并行方案提高了抗噪聲性能并且降低了功耗。隨著傳感器分辨率和色深度增加以及便攜式多媒體應(yīng)用越來越普遍，這種LVD連接方法顯得格外重要，

　　圖像流水線

　　當(dāng)然，照相過程并不是終止于傳感器，相反，傳感器僅是處理過程的開始。讓我們看一下原始圖像在顯示器上呈現(xiàn)出精美的圖像之前是什么樣子。在數(shù)碼照相機(jī)中，這些處理階段的順序被稱為“圖像處理流水線”，或簡(jiǎn)稱為“圖像流水線”。請(qǐng)參見圖2所示的一個(gè)數(shù)據(jù)流程。這些算法通常由多媒體處理器來完成，例如ADI公司的Blackfin處理器系列。

　
圖2: 軟件圖像處理流水線流程示例

　　機(jī)械反饋控制

　　在你平靜地釋放快門按鈕之前，聚焦和曝光系統(tǒng)與照相機(jī)的機(jī)械部件一起工作，根據(jù)場(chǎng)景特性控制鏡頭的位置。自動(dòng)曝光算法測(cè)量分立景物區(qū)域的亮度，通過調(diào)節(jié)快門速度和（或）光圈以對(duì)曝光過度或曝光不足的區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)償。我們的主要目標(biāo)是維持圖像中不同區(qū)域之間的相對(duì)對(duì)比度并且達(dá)到所要求的平均亮度。

　　自動(dòng)聚焦算法可分為兩類。其中主動(dòng)算法采用紅外線或超聲波發(fā)射器和接收器估計(jì)照相機(jī)和拍攝對(duì)象之間的距離。另一種被動(dòng)算法是根據(jù)照相機(jī)所接收的圖像進(jìn)行聚焦。

　　在這兩種子系統(tǒng)中，多媒體處理器通過其輸出的脈寬調(diào)制（PWM）信號(hào)控制各種鏡頭和快門的電機(jī)。自動(dòng)曝光控制功能還能調(diào)節(jié)傳感器的自動(dòng)增益控制（AGC）電路。

　　預(yù)處理

　　正如我們前面所討論的，傳感器的輸出需要灰度系數(shù)校正以滿足最終的顯示需求，并且補(bǔ)償傳感器捕獲響應(yīng)的非線性。

　　因?yàn)?A href="/" target=_blank>傳感器通常含有很少的無效或缺陷像素，所以常用的預(yù)處理技術(shù)可以通過中值濾波消除這些缺陷，它根據(jù)這樣的原理：當(dāng)光學(xué)處理有些模糊的圖像時(shí)像素之間的急劇變化是不正常的。

　　鏡頭校正（暗影或畸變校正）

　　這套算法解決了鏡頭輸出的圖像與用戶看到的實(shí)際場(chǎng)景相比產(chǎn)生畸變的物理屬性問題。不同的鏡頭會(huì)產(chǎn)生不同的畸變；例如，廣角鏡頭會(huì)造成“桶形畸變”效應(yīng)，而長(zhǎng)焦鏡頭會(huì)產(chǎn)生“枕形畸變”效應(yīng)。鏡頭的陰影畸變降低了鏡頭周圍區(qū)域的圖像亮度。色像差會(huì)使圖像周圍出現(xiàn)色彩條紋。因此多媒體處理器需要對(duì)圖像做數(shù)學(xué)變換以校正這些畸變。

　　預(yù)處理的另外一方面是圖像穩(wěn)定性補(bǔ)償或信號(hào)交換校正。這里，處理器常借助于涉及到傳感器實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)輪廓的外部傳感器器調(diào)節(jié)所接收?qǐng)D像的平移運(yùn)動(dòng)。

　　預(yù)處理的另外一個(gè)階段稱為白平衡。當(dāng)我們看到一幅場(chǎng)景時(shí)，無論照明條件如何，我們的眼睛能將觀看到的所有場(chǎng)景都轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)的自然光條件下的顏色。例如，我們所看到的蘋果應(yīng)是深紅色，無論是在室內(nèi)的熒光燈下還是室外的陽光下。然而，圖像傳感器對(duì)顏色的“感知”很大程度上取決于照明條件，因此它需要將它映射成所要求的圖像以使其最終的輸出看起來不受照明條件的影響。這種圖像映射過程可手動(dòng)或自動(dòng)完成。

　　在手動(dòng)系統(tǒng)中，在將你的照相機(jī)對(duì)準(zhǔn)你確定是“白色”的對(duì)象后，然后將照相機(jī)移動(dòng)到待拍照所有圖像的“色溫”區(qū)以適應(yīng)這種映射。另外一種自動(dòng)白平衡（AWB）方法，使用圖像傳感器的輸入和額外的白平衡傳感器來確定什么是圖像中的“真正白色”。它可調(diào)節(jié)圖像中R、G和B通道的相對(duì)增益。當(dāng)然，AWB比手動(dòng)方法需要更多的圖像處理能力，并且也是供應(yīng)商提供的知識(shí)產(chǎn)權(quán)算法。

　　抗馬賽克、像素內(nèi)插、降噪以及輪廓增強(qiáng)

　　抗馬賽克〔或色彩濾鏡陣列插值（Demosaicking）〕可能是圖像流水線中最重要并且計(jì)算量最大的階段。通常各數(shù)碼照相機(jī)制造商都有自己的“秘訣”，但通?？蓪⑦@些方法分成幾種主要的算法。

　　雙線性插值或雙三次插值等非自適應(yīng)算法屬于最簡(jiǎn)單易行的方法，它們非常適合處理圖像的平滑區(qū)域。然而，用這些簡(jiǎn)單的算法處理邊緣或紋理豐富的區(qū)域時(shí)會(huì)遇到問題。自適應(yīng)算法根據(jù)局部圖像特點(diǎn)改變算法，從而可以提供較好的效果。

　　自適應(yīng)算法的一個(gè)例子是基于邊緣重構(gòu)。這種算法分析圍繞像素的區(qū)域并且確定在哪個(gè)方向上完成內(nèi)插。如果它在像素附近找到了邊緣，則將沿著邊緣進(jìn)行插值，而不是越過邊緣。另一種自適應(yīng)算法是假設(shè)整個(gè)對(duì)象是恒定色調(diào)，這可以防止在個(gè)別對(duì)像中顏色梯度的突變。還有許多其它的抗馬賽克技術(shù)，包括頻域分析、貝葉斯判決準(zhǔn)則，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　顏色空間變換

　　在這一階段，將內(nèi)插后的RGB圖像變換為目標(biāo)輸出顏色空間（如果還不是合適的顏色空間）。為了壓縮或在電視機(jī)上顯示圖像，這通常包括RGB?YCbCr的矩陣轉(zhuǎn)換，通常還包括另外的灰度系數(shù)校正電路以適應(yīng)目的顯示器。在這一階段按照標(biāo)準(zhǔn)4:2:2格式可能還要對(duì)YCbCr輸出進(jìn)行顏色子采樣以便在幾乎不影響視覺效果的情況下減少顏色帶寬。

　　后處理

　　在這一階段，圖像在送到顯示器和（或）存儲(chǔ)媒體之前通過各種濾波作用完善圖像。例如，邊緣輪廓增強(qiáng)、像素閾值處理以降低噪聲、以及人工顏色刪除通常都在這階段完成。

　　顯示、壓縮和存儲(chǔ)

　　如果圖像本身準(zhǔn)備用于瀏覽，圖像流水線會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)不同的方向的分支。第一個(gè)分支，后處理圖像輸出到目的顯示器，通常是集成液晶顯示（LCD）屏（但是對(duì)于某種型號(hào)的數(shù)碼照相機(jī)，有時(shí)是NTSC或PAL電視監(jiān)視器）。第二個(gè)分支，將圖像送到多媒體處理器運(yùn)行壓縮算法軟件，在將圖像本地存儲(chǔ)在存儲(chǔ)媒體（通常是非易失閃存卡）之前使用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)壓縮技術(shù)（例如JPEG標(biāo)準(zhǔn)）進(jìn)行壓縮。

　　來源：賽斯維傳感器網(wǎng)

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