Was ist das Grundkonzept des Pixel-Merging und wie funktioniert es? Was sind die Vorteile?

Bildschärfe und -empfindlichkeit waren schon immer ein gemeinsames Ziel für Benutzer und Entwickler gleichermaßen. In den letzten Jahren ist die Technik des "Pixel-Binning" zu einem heißen Thema geworden, die die Empfindlichkeit von Kameras mit kleinen Pixelgrößen auf einzigartige Weise verbessert, so dass qualitativ hochwertige Bilder bei schlechten Lichtverhältnissen aufgenommen werden können. Während der Begriff Pixel-Merging eher bei Smartphone-Kameras verwendet wird, findet er auch in der industriellen Bildverarbeitung und im Embedded Vision allmählich Anwendung.

In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick darauf, wie Pixel-Binning funktioniert und wie es durch das Zusammenführen von Pixeln größere Pixelgrößen simulieren kann, wodurch die Empfindlichkeit der Kamera erhöht wird, ohne die Größe des Sensors zu erhöhen.

Welche Rolle spielen Pixel in Embedded Vision und Kameras?

Bevor wir uns mit der Pixel-Binning-Technologie befassen, müssen wir zunächst die Rolle verstehen, die Pixel bei Embedded Vision und Kameras spielen. Pixel, auch Photorezeptoren genannt, sind physikalische Punkte auf dem Sensor einer Kamera, die für das Einfangen von Licht verantwortlich sind, um ein Bild zu erzeugen. Die Größe eines Pixels wird in der Regel in Mikrometern (einem Millionstel Mikrometer) gemessen, und Pixel, die kleiner als ein Mikrometer sind, gelten als sehr klein.

Größere Pixel können mehr Licht sammeln als kleinere, was besonders in Umgebungen mit wenig Licht wichtig ist. Um unter diesen Bedingungen die gewünschte Bildqualität zu erzielen, neigen wir daher in der Regel dazu, Sensoren mit größeren Pixelgrößen zu wählen. Kleinere Pixel haben aber auch ihre Vorteile, da sie in der Lage sind, kleinere Objekte und Details zu erfassen. Zum Beispiel ist das SNS-USB2160-v1.0-a von Sinoseen2MP kompakte kleine USB-Kamera - hat eine Pixelgröße von 1,4 Mikrometern, die als kleiner gilt, während die D694P1-A2-E-a2MP HDR USB-Kamera - hat eine Pixelgröße von 3 Mikrometern, die als größer gilt.

Dann entsteht das Problem. Wenn Sie eine Kamera mit hoher Auflösung wünschen, schränkt die kleinere Pixelgröße die Empfindlichkeit der Kamera ein. Und wenn Sie sich für eine Kamera mit einer größeren Pixelgröße entscheiden, erhöht sich die Sensorgröße entsprechend. Wenn Ihre Anwendung beide Vorteile einer Kamera mit kleiner Pixelgröße erfordert, z. B. die Erfassung winziger Objekte bei gleichzeitig guter Empfindlichkeit, reichen herkömmliche Methoden nicht aus.

Hier kommt das Pixel-Binning ins Spiel. Image-Binning-Kameras sind in der Lage, größere Pixelgrößen zu simulieren, ohne sich für einen größeren Sensor zu entscheiden. In den nächsten Abschnitten werden wir uns dieses Konzept genauer ansehen.

Definition des Zusammenführens von Bildern

Was bedeutet Binning?Pixel-Binning ist eine innovative Bildverarbeitungstechnik, die die Größe von Sensorpixeln effektiv erhöht, indem sie die elektrischen Signale benachbarter Pixel kombiniert und so eine erhöhte Empfindlichkeit für Kameras mit kleinen Pixeln bietet.
Im Kern ermöglicht die Pixel-Binning-Technologie Kameras, größere Pixelgrößen zu emulieren, indem sie mehrere Pixel kombinieren, ohne die Auflösung zu beeinträchtigen. Diese Technik ist eine ideale Lösung für Kameraanwendungen, die die Empfindlichkeit erhöhen und gleichzeitig ein miniaturisiertes Design beibehalten möchten.

So funktioniert Pixel-Binning

Die Pixel-Binning-Technologie wird auf der Ebene des Bildsignalprozessors durch die Methode des Demosaicing implementiert, bei der die Informationen von vier benachbarten Pixeln zu einem einzigen Pixel kombiniert werden. Dabei wird ein Raster von 2×2, 2×1, 3×3 oder 4×4 Pixeln zu einem größeren "Superpixel" kombiniert.

Während des Pixel-Merging-Prozesses werden die Informationen jedes Pixels in ein einzelnes großes Pixel integriert. Das bedeutet, dass z. B. bei einer 4-zu-1- oder 2×2-Pixel-Zusammenführung die effektive Auflösung des Bildes auf 1/4 der Auflösung des Sensors reduziert wird. Für die meisten Embedded-Vision-Anwendungen ist dieser Auflösungskompromiss jedoch akzeptabel, da bei der Aufnahme von Bildern in Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen oft eine gewisse Auflösung für eine bessere Bildqualität geopfert werden kann. Finde herausWie viele Pixel benötigt ein Foto?.

Der Schlüssel zum Pixel-Merging liegt darin, wie effektiv bestehende Sensordesigns genutzt werden. Durch die Kombination von Daten benachbarter Pixel ist die Kamera in der Lage, ihre lichtempfindliche Leistung zu verbessern, ohne die physische Größe des Sensors zu erhöhen. Diese Technik ist besonders wertvoll für Anwendungen, die eine hohe Empfindlichkeit auf kompaktem Raum erfordern, wie z. B. in mobilen Geräten oder miniaturisierten Industriekameras.

Darüber hinaus bietet das Pixel-Merging Flexibilität, indem es Entwicklern ermöglicht, verschiedene Merge-Typen (z. B. 2×2, 3×3, 4×4 usw.) auszuwählen, um die am besten geeignete Kombination aus Auflösung und Pixelgröße für bestimmte Anwendungsanforderungen zu finden. Diese Flexibilität macht das Pixel-Merging ideal für die Implementierung kundenspezifischer Kameralösungen.

Vorteile der Verwendung von Pixel-Binning in Embedded-Vision-Anwendungen

Die Pixel-Binning-Technologie bietet mehrere wesentliche Vorteile, die sie zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Verbesserung der Leistung von Kameramodulen mit kleiner Pixelgröße machen.

• Höhere Empfindlichkeit:Durch das Zusammenführen von Pixeln wird die Empfindlichkeit der Kamera stark verbessert, was besonders bei Nachtsichtanwendungen und Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen nützlich ist. Größere Pixel fangen mehr Licht ein, was auch bei schlechten Lichtverhältnissen zu qualitativ hochwertigen Bildern führt.
• Flexibilität und Anpassung:Verschiedene Pixelzusammenführungstypen (z. B. 2×2, 3×3, 4×4 usw.) bieten Flexibilität und ermöglichen es Entwicklern, die am besten geeignete Kombination aus Auflösung und Pixelgröße für die Anforderungen einer bestimmten Anwendung auszuwählen. Dies ist ein großer Vorteil für Entwickler, die ihre Kameralösungen an bestimmte Anwendungsumgebungen anpassen müssen.
• Miniaturisierte Designs:Da Embedded-Systeme immer kleiner werden, können Kameras mit Pixelzusammenführungsfunktionen dazu beitragen, die Größe der Kamera zu begrenzen und gleichzeitig die gewünschte Empfindlichkeit zu erreichen. Dies gibt Produktentwicklern mehr Platz, um andere Hardwarekomponenten im Gerät unterzubringen, was zu einem kompakteren Design führt.
• Geeignet für spezifische Anwendungen:Während die Pixelzusammenführung möglicherweise nicht ausreicht, um den Kompromiss bei der Auflösung bei hellem Licht zu rechtfertigen, bietet die Pixelzusammenführung in Anwendungen, bei denen eine erhöhte Empfindlichkeit erforderlich ist, wie z. B. bei der Sicherheitsüberwachung, Astrofotografie oder biomedizinischen Bildgebung, eine erhebliche Leistungssteigerung.
• KOSTENEFFIZIENZ:Durch die Pixelzusammenführung kann mit vorhandener Sensortechnologie eine höhere Leistung erzielt werden, ohne dass in teurere, größere Sensoren investiert werden muss. Dies macht es zu einer kostengünstigen Lösung, insbesondere für Projekte mit begrenzten Budgets.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Pixelkonsolidierung zwar nicht für alle Kameraanwendungen geeignet ist, aber erhebliche Leistungsvorteile in Anwendungen bietet, die bei schlechten Lichtverhältnissen betrieben werden müssen. Pixel-Merging ist die ideale Wahl für Kameraanwendungen, die die Empfindlichkeit erhöhen und gleichzeitig ein miniaturisiertes Design beibehalten möchten.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Pixel-Binning nicht nur ein wirksames Mittel zur Lösung von Leistungsproblemen bei schlechten Lichtverhältnissen ist, sondern auch ein wichtiger Faktor für die Weiterentwicklung der Embedded-Vision-Technologie. Da sich die Technologie weiter weiterentwickelt, können wir in Zukunft weitere innovative Anwendungen auf Basis von Pixel-Binning erwarten, um die Bildqualität und das Benutzererlebnis weiter zu verbessern.

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