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从小米手机的一亿像素谈起

2020-04-30 07:43:06来源:阅读:-

最近小米推出mi 10 pro手机,主相机搭载了一颗108M像素的图像传感器,创下手机采用图像传感器分辨率的新纪录,在手机江湖一石激起千重浪,有支持的声音,也有质疑的声音。质疑的声音里有一个说《亿级像素方向错了》,技术方向的对错不是短期能判定的,市场最终的走向很多时候也不是纯粹的技术因素决定的。就像从CCD到cmos sensor的技术方向的转变,笔者曾经问过Sony图像传感器部门的大佬,CCD的画质更好,到底是什么因素导致相机市场最终倒向cmos image sensor,是因为对高像素的需求?低功耗的需求?容易集成后处理电路?还是因为cmos sensor成本低?大佬给出了一个出乎我预料的答案:最主要是‘产能’。手机相机的迅速普及,图像传感器的需求暴增,当时采用CCD工艺的工厂数远远少于cmos工艺的工厂数,cmos 工艺的工厂迅速转过去生产图像传感器满足了市场需求,同时cmos image sensor的设计者逐渐改进cmos sensor设计,融合CCD和Cmos的设计方法,逐渐提高了cmos image sensor的图像质量。这样cmos image sensor最终变成了图像传感器市场的绝对主流。市场方向是难以预料的,那么从纯技术的角度来看,sensor的高像素数到底意味着什么呢?

1.高pixel数不一定有高的相机解析力。

由于摩尔定律,半导体工艺提升可以使得pixel越做越小,在相同面积上的芯片上像素数就可以做更高。在光学部分匹配的情况下,更多sensor pixel数可以提高成像系统对空间细节的采样能力,最终得到图像的分辨率越高。这也是提高sensor像素数的最原始动力。但是由于pixel变小,绕射极限变小,镜头的光学分辨率被进一步限制,所以在sensor的分辨率高于镜头的分辨率的情况下,成像系统的最终分辨率并没有因为sensor的像素多而获得好处。

可以提高信噪比

Sensor分辨率超过镜头的分辨率,如果不加利用,那这种高像素就变成了浪费,所以在实际应用中,这种高像素sensor大部分都是以binning的形式输出,也就是几个像素合成一个输出,从而获得信噪比上的提升。同时由于sensor本身像素数就很高,即使binning,输出的图像分辨率依然不低。

Pixel 的SNR模型可以用下边这个公式表示:Q是pixel的QE(量子效率),对于一个sensor来说,是一个常数。t是曝光时间,y是光强,D是Dark current,对于一个sensor来说也是常量。N是readout noise power。

如果我们单纯的把M个像素求和,会得到什么呢?

可以看出,相较单pixel的SNR,我们得到了10+log10(M)的增益。

如果是M像素binning呢?

从公式可见,由于binning发生在source follower 和 ADC之前,N (readout noise)没有被放大。所以binning得到的SNR更高。由下图可见,binning与其他两种对比,所得到的SNR的提升。

3.高像素数对crosstalk的影响

像素数高,sensor尺寸变大。据说这款108M 像素的sensor 尺寸是1/的规格,在手机里仅次于当年Nokia Pureview808 ,这么大的sensor size,pixel size 0.8um这么小,手机厚度有限,sensor的crosstalk将会是个很难解决的问题。Crosstalk 增大,会导致噪声增加,color shading,color noise 等等IQ指标的恶化。

Cmos sensor的发展史也是一部改善crosstalk的历史,从light guide,到deep trench,新的color filter与pixel isolator的设计也一直在进步,不知道三星针对这款sensor用了什么黑科技。

4.高像素数对Dynamic range的影响

从单个像素而言,FWC(Full well capacity)影响了Pixel的动态范围。越小的pixel size,FWC越小,信号更容易饱和,动态范围越小。所以camera的开发者一般在使用像亿像素这种高分辨率sensor的时候,不会使用原始尺寸输出,而是做了binning以后输出。把4个像素或者更多像素合为一个输出。有人会说,这样的设计还不如直接设计一个大像素得了。所以终极问题是:同样大小的电路,我们是设计成一个像素的动态范围大,还是设计成4个像素,binning输出的动态范围大?

假设两种设计的pixel总面积相等,FWC相等,那么哪一个设计的noise_floor 更小,哪一个的动态范围就更大。延续前边的噪声模型,sensor的noise来源主要有三个,来自光信号的随机噪声:photon shot noise,在数学上服从泊松分布,是时域噪声的主要来源。来自于readout 电路的readout noise,是Fix pattern noise的主要来源。以及来自像素半导体电路的dark current noise。

去除temporal noise需要在时域上的冗余,去除FPN需要空间滤波。高像素的设计产生的像素信号冗余为去除噪声提供了条件。可以有效地降低Noise floor。所以从提升动态范围以及低光照拍照的角度来说,高像素的sensor为信号处理提供了更多的可以利用的资源。

结论:

除了以上的几个方面,高像素sensor对传输电路,散热,光学等也有很多挑战。当年Nokia在pureview 808的开发上,为了解决这些问题费了很大力气,跟各组件的supplier大战了3年,才最终带伤上市。现在估计小米也费了不少功夫才把产品搞出来。

高像素数在crop,zoom,8K视频等方面显而易见的好处就不说了,总而言之,高像素sensor为进一步提升手机拍照体验提供了一个途径,虽然在工程实现上有很多难点,但不会改变手机相机像素数越来越高的趋势,相信今后还会有更高像素的手机相机出现,让我们拭目以待。

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