News Center
Speos SSS 傳感器特性與EMVA1288標(biāo)準(zhǔn)以及Lumerical傳感器驗證
瀏覽次數(shù):
概述
本文是Speos Sensor System exporter(SSS)的使用指南,這是一個強大的解決方案,用于camera sensor模擬結(jié)果的后處理。本文介紹了一組實際示例,以演示該工具基于EMVA 1288標(biāo)準(zhǔn)從傳感器的降階模型生成電子圖和Raw圖像的能力,使得Speos SSS的核心功能及其在camera模擬應(yīng)用,提供更深層次的理解。
Speos SSS工具,專為使用Speos camera模擬結(jié)果的后處理。該工具將光譜曝光/輻照度圖轉(zhuǎn)換為Raw圖像、電子圖和顯影圖像。從光度結(jié)果到電子圖和原始圖像的轉(zhuǎn)換基于傳感器的降階模型,遵循EMVA 1288標(biāo)準(zhǔn)。EMVA 1288是一個行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,描述了機器視覺和成像應(yīng)用的圖像傳感器性能。它為關(guān)鍵傳感器參數(shù)提供標(biāo)準(zhǔn)化測試,如響應(yīng)、動態(tài)范圍、噪聲、暗電流和量子效率。
要使用SSS export,并生成Raw圖像和電子圖,需要有speos生成的光譜曝光圖exposure map,或輻照度圖Irradiance map,和EMVA 1288標(biāo)準(zhǔn)傳感器數(shù)據(jù)。然后,SSS工具自動處理這些數(shù)據(jù),以創(chuàng)建有關(guān)camera傳感器采集的有價值的結(jié)果。為了生成電子圖,SSS利用外部量子效率(EQE)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)可以從Lumerical或數(shù)據(jù)表中獲得。
本文旨在展示SSS工具提供的廣泛性和可能性。每個功能都使用實際示例進行演示,并放入相應(yīng)的文件夾中,以便于執(zhí)行運算。SSS工具沒有圖形用戶界面,因此了解文件管理對于正確使用至關(guān)重要。
索引
為了快速找到所需的示例,下面提供了一個目錄列表,以下案例的運行可根據(jù)需求尋找相應(yīng)的板塊。
1.集成時間vs系統(tǒng)增益
2.暗噪聲
3.PRNU 和 DSNU
4.熱噪聲
5.隨機擾動噪聲
6.Lumerical耦合過程
在案例中并單擊“啟動Speos SSS.bat”文件。此操作將運行示例,生成的結(jié)果將存儲在“output”文件夾中,并利用相應(yīng)的“Inputs”文件夾中的數(shù)據(jù)。通常不需要修改batch文件,可以正確的調(diào)用SSS可執(zhí)行文件。如果需要,可以在Speos的安裝文件中找到SSS可執(zhí)行文件(通常在“C:\Program files \ANSYS Inc\v232\Optical Products\Viewers\SSSExporter.exe”中)。注意:如果本地安裝不在上述路徑上,則需要在batch文件中調(diào)整位置。如果錯誤信息“無法連接到Virtual Photometric Lab”,需要以管理員身份運行相應(yīng)版本的Virtual Photometric Lab一次。
傳感器參數(shù)
傳感器的參數(shù)在sensor.yaml文件中,在該文件中可以輸入填寫傳感器參數(shù)。
1.傳感器使用條件的信息,包括增益,偏移,曝光時間和溫度。
2.傳感器的屬性信息,包括分辨率、像素大小和位深度。
3.EMVA數(shù)據(jù),描述了與EMVA 1288模型標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的傳感器性能,包括紅外和紫外濾波器,量子效率,拜耳矩陣,系統(tǒng)增益,時間暗噪聲,AST, DR,暗電流和空間非均勻性。注:量子效率可以是模擬的輸入,例如用Ansys Lumerical計算的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到j(luò)son文件。
案例說明
1.Integration time vs System Gain集成時間vs系統(tǒng)增益
在成像場景中,無論是在低光條件下,高對比度的場景,還是需要精細細節(jié)的情況下,在傳感器增益和曝光時間之間找到適當(dāng)?shù)钠胶馐侵陵P(guān)重要的。這種平衡可以幫助實現(xiàn)最佳的圖像質(zhì)量,減少噪點,并準(zhǔn)確地表示場景的動態(tài)范圍。通過模擬不同的條件和場景,SSS能夠分析傳感器增益和曝光時間對圖像質(zhì)量的影響,包括有和沒有暗噪聲。
傳感器增益放大捕獲的信號,使圖像變亮,但它也可能放大噪聲,降低圖像質(zhì)量。同樣,更長的曝光時間可以讓更多的光線到達傳感器,從而產(chǎn)生更亮的圖像。然而,較長的曝光會導(dǎo)致動態(tài)場景中的運動模糊,因此需要與適當(dāng)?shù)脑鲆嬖O(shè)置進行仔細的平衡。
2.Temporal Dark Noise暗噪聲
時間暗噪聲的特征是當(dāng)沒有光存在時,傳感器輸出信號的變化通常是由電子噪聲和溫度波動引起的。了解時間暗噪聲的影響對于評估傳感器的性能和各種應(yīng)用的適用性至關(guān)重要。SSS export允許使用不同曝光條件下,傳感器輸出中的時間暗噪聲的影響,通過對傳感器YAML文件中的傳感器時間暗噪聲進行實驗,研究傳感器輸出中的噪聲行為。錄制的視頻展示了不同時間暗噪聲水平的顯影圖像結(jié)果。
點擊圖片即可跳轉(zhuǎn)原文觀看動圖
3.PRNU 和 DSNU
在圖像傳感器特性的背景下,到目前為止討論的大多數(shù)參數(shù),都集中在單個像素或它們的平均行為上。但是,必須認識到像素數(shù)組的參數(shù)可以從一個像素變化到另一個像素。對于線性傳感器來說,光響應(yīng)不均勻性(PRNU)和暗信號不均勻性(DSNU) 對圖像質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用。這些變化可以引入像素靈敏度和暗信號水平的不均勻性,導(dǎo)致圖像中不必要的噪聲和偽影。SSS提供了實驗和校準(zhǔn)傳感器特性的能力,如PRNU和DSNU。通過將EMVA相關(guān)數(shù)據(jù)合并到其模擬中,探索這些不均勻性對圖像質(zhì)量的影響。
PRNU是指圖像傳感器像素間的靈敏度變化,在相同的入射光強度下,會導(dǎo)致像素響應(yīng)的微小差異。如本例所示,PRNU的校準(zhǔn)可以對糾正這些靈敏度變化產(chǎn)生影響,從而獲得更準(zhǔn)確和一致的像素響應(yīng)。
DSNU是指當(dāng)沒有光入射到傳感器上時,圖像傳感器中各個像素之間暗信號水平的變化。如下所示校準(zhǔn)DSNU對于消除不需要的暗信號變化是有用的。這種校準(zhǔn)有助于確保圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性,特別是在具有挑戰(zhàn)性的照明場景中。
SSS export提供了探索光響應(yīng)非均勻性和暗信號非均勻性的能力,增強了不同成像應(yīng)用的圖像質(zhì)量。
4.Thermal Noise熱噪聲
理解和量化熱噪聲對camera傳感器的特性和性能評估至關(guān)重要。這種噪聲的產(chǎn)生是由于存在于傳感器組件中的熱能,導(dǎo)致信號水平的隨機波動。在低光或高增益場景下,傳感器中的這種固有噪聲現(xiàn)象會嚴(yán)重影響圖像質(zhì)量,導(dǎo)致信噪比(SNR)降低,影響圖像的整體清晰度。在需要高靈敏度和高精度的應(yīng)用中,最小化熱噪聲是必不可少的。
SSS export提供了根據(jù)EMVA數(shù)據(jù)對傳感器熱噪聲進行驗證的功能。通過將熱噪聲模型納入模擬,SSS在不同的操作條件下評估和評估傳感器的熱噪聲性能。
點擊圖片即可跳轉(zhuǎn)原文觀看動圖
5.Statistical noise隨機擾動噪聲
隨機噪聲是為了突出SSS光子噪聲而增加的參數(shù)。它被集成在工具中,可以在Speos map的均勻區(qū)域上給出更準(zhǔn)確的結(jié)果,因為真正的傳感器很少能在多個像素上測量相同數(shù)量的光子。原始圖是只包含同質(zhì)區(qū)域的曝光圖。輸出是XMP格式的Raw圖。可以看到面積不再是均勻的。
Starting map VS raw photon map
6.Lumerical耦合
SSS最初是基于EMVA1288標(biāo)準(zhǔn)生成傳感器圖像,用于表征傳感器圖像。然而,該標(biāo)準(zhǔn)對傳感器做了一個主要假設(shè),即量子效率僅與波長有關(guān),并且在傳感器區(qū)域內(nèi)均勻。對于許多傳感器來說,這可能不是真的。實際上,像素的量子效率通常取決于光入射,而光入射在傳感器的每個像素上并不相同。因此,實際量子效率可以看作是波長和光入射(或在像素矩陣上的位置)的函數(shù)。這種先進的量子效率可以通過Ansys Lumerical計算出來??梢允褂盟鼇砭_地設(shè)計像素矩陣,并將量子效率導(dǎo)出為JSON文件。
SSS將讀取這個JSON文件作為輸入,它將用于替換EMVA1288標(biāo)準(zhǔn)輸入。Lumerical文件有兩種可用的模式
模式一,QE作為光入射的函數(shù),這種模式僅限于具有旋轉(zhuǎn)軸的透鏡系統(tǒng)。在JSON文件中,QE被定義為一個3D矩陣:入射vs波長vs拜耳矩陣。如例,2單色變化2種基本的顏色變化
模式二,QE作為傳感器的函數(shù),此模式可用于任何鏡頭系統(tǒng)。在JSON文件中,QE被定義為一個3D矩陣:像素位置vs波長vs拜耳矩陣。數(shù)值模式2的例子,隨機顏色變化。
通過這些例子可以看出,Lumerical仿真可以給出更先進、更準(zhǔn)確的結(jié)果。
結(jié)論
本文介紹了Speos Sensor System export功能,用于在Speos中對camera模擬結(jié)果進行后期處理。本文展示了基于傳感器的降階模型創(chuàng)建電子圖和Raw圖像的實際示例,與EMVA 1288標(biāo)準(zhǔn)保持一致,涵蓋集成時間、噪聲、耦合等,生成的結(jié)果存儲在特定文件夾中。此外,lumerical也將為SSS的后處理,提供更準(zhǔn)確的結(jié)果。
相關(guān)閱讀
運行你的第一個Camera Sensor后處理,體驗Speos SSS解決方案
Zemax手機鏡頭設(shè)計 | 第 1 部分:光學(xué)設(shè)計
Zemax手機鏡頭設(shè)計 | 第 2 部分:使用 OpticsBuilder 實現(xiàn)光機械封裝
Zemax手機鏡頭設(shè)計 | 第 3 部分:使用 STAR 模塊和 ZOS-API 進行 STOP 分析
Lumerical Zemax Speos 聯(lián)合案例 | CMOS 傳感器相機:3D 場景中的圖像質(zhì)量分析
相關(guān)推薦