新型CMOS图像传感器原理及应用

作者：时间：2012-01-17 来源：网络收藏

本文引用地址： //m.amcfsurvey.com/article/161196.htm

2图像的预处理过程及方法

为了得到良好的图像质量，需要对所采集的原始图像数据进行处理。一般上，图像的预处理是在协处理器中完成的。最近，随着SoC技术的发展，可以在CMOS传感器中集成图像预处理功能．这正显示了CMOS图像传感器的优势所在。

图像的预处理主要包括了缺陷修正、去除FPN噪声、色彩差值，图像锐化差值、光圈修正、Gamma修正等一系列处理。

通过数字图像处理算法来实现来实现上述的图像预处理过程，其硬件平台可以是集成在SoC中的图像处理电路、ASIC图像处理芯片，或通用的DSP芯片。首先是消除图像中的缺陷，如果某一个像素中有缺陷，而导致了其输出电平被钳位于高电乎(黑点)或低电平(白点)，就需要通过图像处理来进行弥补。通常是使用其周围相同颜色像素的平均值来代替该像素的输出值。

通常情况下，不同列的列模／数转换器存在着差异，这就导致了固定模式噪声(fixed Pattern Noise，FPN)的产生。图4中Black Lines中的数据就是用来消除FPN的。协处理器会利用这一部分数据来达到消除FPN的目的。

由于每个像素上为某种彩色滤光片，所以要通过色彩差值来得到其余两种色彩信息。Gamma修正是为了消除在电学器件和光学器件之间在信号传输上的非线性效应。

从以上的图像处理过程可知，许多算法中使用了差值，这就导致了图像的平滑化，而为了恢复锐利的图像，就需要进行光圈修正。在图像处理中，通过边缘检测而得到的锐化边缘对差值后的平滑图像进行卷积，从而得到锐利的图像。

3 结语

为了提高CMOS图像传感器的图像质量，通过对图像主要的噪声源以及图像失真的分析，本文提出了一种新型的CMOS有源像素图像传感器。该CMOS图像传感器使用4T有源像素，大大提高了图像传感器的灵敏度。通过在传感器中集成图像预处理功能，对改善图像的质量起到了很好的效果。