Was ist das Grundkonzept der Pixelverschmelzung und wie funktioniert sie? Welche Vorteile hat sie?

Die Bildklarheit und Empfindlichkeit waren schon immer ein gemeinsames Ziel für Benutzer und Entwickler. In den letzten Jahren ist die Technik des „Pixel-Binning“ zu einem heißen Thema geworden, das die Empfindlichkeit von Kameras mit kleinen Pixelgrößen auf einzigartige Weise verbessert, sodass hochwertige Bilder unter schlechten Lichtbedingungen aufgenommen werden können. Während der Begriff Pixel-Merging in Smartphone-Kameras häufiger verwendet wird, findet er auch zunehmend Anwendung in der Maschinenvision und der eingebetteten Vision.

In diesem Artikel werden wir einen tiefen Einblick in die Funktionsweise des Pixel-Binnings geben und wie es größere Pixelgrößen simulieren kann, indem es Pixel zusammenführt, wodurch die Empfindlichkeit der Kamera erhöht wird, ohne die Größe des Sensors zu vergrößern.

Welche Rolle spielen Pixel in der eingebetteten Vision und Kameras?

Bevor wir die Technologie des Pixel-Binning erkunden, müssen wir zunächst die Rolle verstehen, die Pixel in der eingebetteten Vision und Kameras spielen. Pixel, auch bekannt als Photorezeptoren, sind physische Punkte auf dem Sensor einer Kamera, die dafür verantwortlich sind, Licht einzufangen, um ein Bild zu erzeugen. Die Größe eines Pixels wird normalerweise in Mikrometern (eine Millionstel eines Mikrometers) gemessen, und Pixel, die kleiner als ein Mikrometer sind, gelten als sehr klein.

Größere Pixel können mehr Licht sammeln als kleinere, was besonders wichtig in Umgebungen ist, in denen Licht knapp ist. Daher neigen wir dazu, in diesen Bedingungen Sensoren mit größeren Pixelgrößen zu wählen, um die gewünschte Bildqualität zu erzielen. Kleinere Pixel haben jedoch auch ihre Vorteile, da sie in der Lage sind, kleinere Objekte und Details einzufangen. Zum Beispiel hat die SNS-USB2160-v1.0-a2mp kompakte kleine USB-Kamera-eine Pixelgröße von 1,4 Mikrometern, die als kleiner gilt, während die D694P1-A2-E-a2mp HDR USB-Kamera-eine Pixelgröße von 3 Mikrometern hat., was als größer angesehen wird.

Hier entsteht das Problem. Wenn Sie eine Kamera mit hoher Auflösung möchten, begrenzt die kleinere Pixelgröße die Empfindlichkeit der Kamera. Und wenn Sie sich für eine Kamera mit größerer Pixelgröße entscheiden, erhöht sich entsprechend die Sensorgröße. Wenn Ihre Anwendung sowohl die Vorteile einer Kamera mit kleiner Pixelgröße erfordert, wie das Erfassen winziger Objekte, während Sie dennoch eine gute Empfindlichkeit erhalten, sind traditionelle Methoden nicht ausreichend.

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

Definition der Bildfusion

Was bedeutet Binning?Pixel-Binning ist eine innovative Bildverarbeitungstechnik, die effektiv die Größe der Sensorpixel erhöht, indem die elektrischen Signale benachbarter Pixel kombiniert werden, wodurch die Empfindlichkeit für Kameras mit kleiner Pixelgröße verbessert wird.
Im Kern ermöglicht die Pixel-Binning-Technologie Kameras, größere Pixelgrößen zu emulieren, indem mehrere Pixel kombiniert werden, ohne die Auflösung zu opfern. Diese Technik ist eine ideale Lösung für Kameraanwendungen, die die Empfindlichkeit erhöhen möchten, während sie ein miniaturisiertes Design beibehalten.

Wie Pixel Binning funktioniert

Die Pixel-Binning-Technologie wird auf der Ebene des Bildsignalprozessors durch die Methode des Demosaicing implementiert, die die Informationen von vier benachbarten Pixeln zu einem einzigen Pixel kombiniert. Der Prozess umfasst die Kombination eines Rasters von 2×2, 2×1, 3×3 oder 4×4 Pixeln zu einem größeren „Superpixel“.

Während des Pixelzusammenführungsprozesses werden die Informationen jedes Pixels in ein einzelnes großes Pixel integriert. Das bedeutet, dass im Falle einer 4-zu-1- oder 2×2-Pixel-Zusammenführung beispielsweise die effektive Auflösung des Bildes auf 1/4 der Auflösung des Sensors reduziert wird; jedoch ist dieser Auflösungsnachteil für die meisten eingebetteten Vision-Anwendungen akzeptabel, da eine bestimmte Menge an Auflösung oft zugunsten einer besseren Bildqualität beim Erfassen von Bildern in Umgebungen mit schwachem Licht geopfert werden kann.Finde herauswie viele Pixel ein Foto benötigt- Ich weiß.

Der Schlüssel zur Pixelzusammenführung liegt darin, wie effektiv sie bestehende Sensordesigns nutzt. Durch die Kombination von Daten benachbarter Pixel kann die Kamera ihre lichtempfindliche Leistung verbessern, ohne die physische Größe des Sensors zu erhöhen. Diese Technik ist besonders wertvoll für Anwendungen, die eine hohe Empfindlichkeit in einem kompakten Raum erfordern, wie zum Beispiel in mobilen Geräten oder miniaturisierten Industriekameras.

Darüber hinaus bietet das Zusammenführen von Pixeln Flexibilität, indem es Entwicklern ermöglicht, verschiedene Zusammenführungstypen auszuwählen (z. B. 2×2, 3×3, 4×4 usw.), um die am besten geeignete Kombination aus Auflösung und Pixelgröße für spezifische Anwendungsanforderungen zu finden. Diese Flexibilität macht das Zusammenführen von Pixeln ideal für die Implementierung maßgeschneiderter Kameralösungen.

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

Die Pixel-Binning-Technologie bietet mehrere bedeutende 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 erheblich verbessert, was besonders nützlich in Nachtsichtanwendungen und bei schlechten Lichtverhältnissen ist. Größere Pixel erfassen mehr Licht, was zu hochwertigen Bildern selbst bei schwachem Licht führt.
• Flexibilität und Anpassung:Verschiedene Pixel-Merge-Typen (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 spezifische Anwendungsumgebungen anpassen müssen.
• Miniaturisierte Designs:Da eingebettete Systeme immer kleiner werden, können Kameras mit Pixel-Merging-Fähigkeiten helfen, die Größe der Kamera zu begrenzen und gleichzeitig die gewünschte Empfindlichkeit zu erreichen. Dies gibt Produktentwicklern mehr Spielraum, um andere Hardwarekomponenten im Gerät unterzubringen, was zu einem kompakteren Design führt.
• Geeignet für spezifische Anwendungen:Während Pixel-Merging möglicherweise nicht ausreicht, um den Auflösungsnachteil bei hellem Licht zu rechtfertigen, bietet es in Anwendungen, in denen eine erhöhte Empfindlichkeit erforderlich ist, wie z.B. bei Sicherheitsüberwachung, Astrofotografie oder biomedizinischer Bildgebung, einen erheblichen Leistungszuwachs.
• Kostenwirksamkeit:Pixel-Merging ermöglicht eine höhere Leistung mit vorhandener Sensortechnologie, ohne in teurere, größere Sensoren investieren zu müssen. Dies macht es zu einer kosteneffektiven Lösung, insbesondere für Projekte mit begrenzten Budgets.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Pixel-Konsolidierung möglicherweise nicht für alle Kameraanwendungen geeignet ist, aber erhebliche Leistungs Vorteile in Anwendungen bietet, die unter schlechten Lichtbedingungen arbeiten müssen. Pixel-Merging ist eine ideale Wahl für Kameraanwendungen, die die Empfindlichkeit erhöhen und gleichzeitig ein miniaturisiertes Design beibehalten möchten.

Schlussfolgerung

Abschließend lässt sich sagen, dass Pixel-Binning nicht nur ein effektives Mittel zur Lösung von Problemen mit der Leistung bei schwachem Licht ist, sondern auch ein wichtiger Faktor für den Fortschritt der Embedded-Vision-Technologie. Da sich die Technologie weiterentwickelt, können wir in Zukunft mit mehr innovativen Anwendungen rechnen, die auf Pixel-Binning basieren, um die Bildqualität und Benutzererfahrung weiter zu verbessern.

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