本文作者：安森美中國(guó)區(qū)

汽車現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用工程經(jīng)理 William Chen

如果說圖像傳感器是智能駕駛汽車的“眼睛”，那圖像傳感器動(dòng)態(tài)范圍作為汽車成像中的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，就代表了這只“眼睛”能看到的細(xì)節(jié)、層次與特征多少，對(duì)行駛過程中的環(huán)境路況判斷有很大影響。

什么是動(dòng)態(tài)范圍？維基百科定義，動(dòng)態(tài)范圍（Dynamic Range）是可變化信號(hào)（例如聲音或光）最大值和最小值的比值。

如果把場(chǎng)景的亮度作為橫坐標(biāo)，圖像傳感器輸出的數(shù)據(jù)作為縱坐標(biāo)，我們就得到圖2所示的傳感器輸出和場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)范圍映射關(guān)系。圖像傳感器把一定亮度范圍的場(chǎng)景采集并映射為自己的輸出，如圖中紅框所示。

圖2：場(chǎng)景到傳感器的動(dòng)態(tài)范圍映射

圖像傳感器實(shí)際動(dòng)態(tài)范圍通常比場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)范圍低，傳感器的能力只能采集紅框?qū)?yīng)橫坐標(biāo)內(nèi)場(chǎng)景的亮度范圍。紅框的位置需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整移動(dòng)，以適應(yīng)場(chǎng)景亮度的變化，這是成像算法中自動(dòng)曝光(auto exposure)模塊的任務(wù)。

從原理上講，紅框尺寸受限于傳感器的像素勢(shì)阱容量，受限于尺寸，很難簡(jiǎn)單做大，車用圖像傳感器的高動(dòng)態(tài)范圍技術(shù)是行業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)。過去二十年來，車載圖像傳感器的高動(dòng)態(tài)范圍大致有如下四大技術(shù)流派。

第一個(gè)是動(dòng)態(tài)改變像素的靈敏度擴(kuò)充動(dòng)態(tài)范圍。如圖3所示，圖像傳感器對(duì)場(chǎng)景亮度的映射變成非線性，隨著環(huán)境亮度增加，像素靈敏度逐漸下降，靈敏度從亮度的線性函數(shù)變成分段函數(shù)。如下圖所示，電荷積累分成三段，亮度低時(shí)靈敏度高，對(duì)應(yīng)黑色電荷，然后亮度中等靈敏度也中等，對(duì)應(yīng)藍(lán)色電荷，最后亮度最高靈敏度最低。從坐標(biāo)圖中可以看到，此時(shí)像素的勢(shì)阱容量即縱坐標(biāo)不增加，但映射的場(chǎng)景亮度范圍即橫坐標(biāo)可以明顯加大，實(shí)現(xiàn)了增大動(dòng)態(tài)范圍的目標(biāo)。

安森美(onsemi)的車用圖像傳感器產(chǎn)品線早期推出過30萬像素的可變靈敏度傳感器，就是基于此類技術(shù)，這個(gè)技術(shù)的最大挑戰(zhàn)在于它改變了像素的靈敏度特性，讓線性特性的靈敏度變成非線性，而這個(gè)折線的形狀對(duì)電壓、溫度和曝光時(shí)長(zhǎng)敏感，一致性差，動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展能力有限，只能勉強(qiáng)用于大尺寸像素黑白圖像的傳感器。目前這類技術(shù)已經(jīng)逐漸被市場(chǎng)淘汰。

圖3：非線性化擴(kuò)充動(dòng)態(tài)范圍

第二個(gè)高動(dòng)態(tài)范圍技術(shù)是時(shí)分多次曝光，這個(gè)是目前主流車用圖像傳感器所采用的技術(shù)。做法就是圖像傳感器改變曝光時(shí)間連續(xù)多次曝光得到多幀圖像，然后從中選擇合適像素合并成一幀圖像。如圖4示意，傳感器改變曝光時(shí)間，相當(dāng)于自帶自動(dòng)曝光功能，對(duì)場(chǎng)景不同亮度分別采樣，得到多個(gè)紅框，然后把動(dòng)態(tài)范圍拼接起來。這個(gè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：像素勢(shì)阱容量不用額外做大，只需把數(shù)據(jù)帶寬做大；每個(gè)曝光的時(shí)長(zhǎng)控制可以很精確，最終擬合的圖像亮度線性特性好；動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展容易，僅用時(shí)分技術(shù)就能做到140dB的動(dòng)態(tài)范圍。

時(shí)分多次曝光技術(shù)有一個(gè)難以克服的問題，由于傳感器的連續(xù)曝光時(shí)間上是依次滯后的，當(dāng)場(chǎng)景中有快速移動(dòng)物體或光照劇烈變化例如LED頻閃情況下，多幀圖像擬合后會(huì)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體偽影和色彩噪聲。ADAS算法需要針對(duì)性地訓(xùn)練這類噪聲。

圖4：多幀合并擴(kuò)充動(dòng)態(tài)范圍

空分多次曝光，業(yè)內(nèi)也有稱之為大小像素技術(shù)。本質(zhì)來說與時(shí)分多次曝光類似，由多幀融合，區(qū)別在于圖4中的多個(gè)紅框來源于空間尺寸上不同的兩種像素，兩種像素的圖像擬合成為一張圖像。由于兩種像素在曝光時(shí)間上是對(duì)齊的，可以避免了運(yùn)動(dòng)重影的問題，同時(shí)改善LED燈頻閃現(xiàn)象。

不過有得就有失：空分曝光，意味著像素?cái)?shù)量翻倍， 例如1百萬像素傳感器實(shí)際上是1百萬大像素加1百萬小像素，增加了功耗和設(shè)計(jì)復(fù)雜度；小像素?cái)D占了大像素的面積，降低了大像素的低照性能；大小像素的靈敏度差異大，線性特性差，小像素在光學(xué)上無法和大像素兼容，需要大量的光學(xué)標(biāo)定工作以補(bǔ)償小像素的問題。這些都是用戶在產(chǎn)品應(yīng)用開發(fā)中需要解決的工程挑戰(zhàn)，此外，大小像素圖像傳感器受小像素尺寸限制，隨著技術(shù)演進(jìn)會(huì)逐漸變成瓶頸，所以安森美在2009年就發(fā)明并申請(qǐng)了大小像素技術(shù)的專利，但并沒有推出相應(yīng)的傳感器產(chǎn)品。

第四個(gè)高動(dòng)態(tài)范圍技術(shù)就是直接擴(kuò)展像素的勢(shì)阱容量。傳統(tǒng)圖像傳感器像素的感光二極管在感光的同時(shí)兼具電荷存儲(chǔ)的功能，因此像素的電荷勢(shì)阱容量受限于感光二極管尺寸。隨著像素尺寸越來越小，像素的容量也逐漸變小。安森美的超級(jí)曝光像素技術(shù)突破了這一限制，并在業(yè)內(nèi)率先量產(chǎn)了基于這一技術(shù)的產(chǎn)品。技術(shù)路徑就是為感光二極管外掛了存儲(chǔ)電容，當(dāng)容量飽和時(shí)，多余的電荷會(huì)被轉(zhuǎn)移到電容中存儲(chǔ)起來。這里的電容不參與光學(xué)感光，但擴(kuò)充了像素的勢(shì)阱容量。如圖5示意，上面的小桶相當(dāng)于感光二極管，下面的大桶相當(dāng)于存儲(chǔ)電容。大桶不直接接水，只存儲(chǔ)小桶溢出的水。

為了支持足夠高的動(dòng)態(tài)范圍，業(yè)內(nèi)產(chǎn)品通常會(huì)復(fù)用上述三種技術(shù)。一張高動(dòng)態(tài)范圍的圖像，可能是時(shí)分多次曝光幀、大小像素幀和超級(jí)曝光幀的復(fù)合擬合結(jié)果。這有點(diǎn)像汽車動(dòng)力中的插混方案，動(dòng)力可能來自自排發(fā)動(dòng)機(jī)，渦輪增壓，以及電機(jī)直驅(qū)的并聯(lián)。這里多幀擬合的線性特性很像汽車駕駛動(dòng)力變化的線性特性，保證輸出的平順與線性是高動(dòng)態(tài)范圍圖像的巨大挑戰(zhàn)。一般來說，技術(shù)種類越少，線性特性越好。