Vad är det grundläggande konceptet för pixelsammanslagning och hur fungerar det? Vilka är fördelarna?

Bildskärpa och känslighet har alltid varit ett gemensamt mål för både användare och utvecklare. Under de senaste åren har tekniken "pixel binning" blivit ett hett ämne, vilket förbättrar känsligheten hos kameror med små pixelstorlekar på ett unikt sätt så att högkvalitativa bilder kan tas i svagt ljus. Även om termen pixel merging oftare används i smartphonekameror, börjar den också hitta tillämpningar inom maskinseende och inbäddad vision.

I den här artikeln kommer vi att ta en djupgående titt på hur pixel binning fungerar och hur den kan simulera större pixelstorlekar genom att slå samman pixlar, vilket ökar kamerans känslighet utan att öka storleken på sensorn.

Vilken roll spelar pixlar i inbäddad syn och kameror?

Innan vi utforskar pixel binning-teknik måste vi först förstå vilken roll pixlar spelar i inbäddad syn och kameror. Pixlar, även kända som fotoreceptorer, är fysiska punkter på en kameras sensor som är ansvariga för att fånga ljus för att bilda en bild. Storleken på en pixel mäts vanligtvis i mikron (en miljondel av en mikron), och pixlar som är mindre än en mikron anses vara mycket små.

Större pixlar kan samla in mer ljus än mindre, vilket är särskilt viktigt i miljöer där det är ont om ljus. För att få önskad bildkvalitet under dessa förhållanden brukar vi därför vanligtvis välja sensorer med större pixelstorlekar. Men mindre pixlar har också sina fördelar genom att de kan fånga mindre objekt och detaljer. Till exempel Sinoseens SNS-USB2160-v1.0-a2mp kompakt liten storlek USB-kamera - har en pixelstorlek på 1,4 mikron, som anses vara mindre, medan D694P1-A2-E-A2mp HDR USB-kamera - har en pixelstorlek på 3 mikron, som anses vara större.

Det är då problemet uppstår. Om du vill ha en kamera med hög upplösning begränsar dess mindre pixelstorlek kamerans känslighet. Och om du väljer en kamera med en större pixelstorlek ökar sensorstorleken i enlighet med detta. Om din applikation kräver både fördelarna med en kamera med liten pixelstorlek, till exempel att fånga små objekt samtidigt som du får bra känslighet, räcker det inte med traditionella metoder.

Det är här pixel binning kommer in i bilden. Image binning-kameror kan simulera större pixelstorlekar utan att välja en större sensor. I nästa avsnitt kommer vi att titta närmare på det här konceptet.

Definition av bildsammanslagning

Vad betyder binning?Pixel binning är en innovativ bildbehandlingsteknik som effektivt ökar storleken på sensorpixlar genom att kombinera de elektriska signalerna från närliggande pixlar, vilket ger ökad känslighet för kameror med liten pixelstorlek.
I grunden gör pixel binning-tekniken det möjligt för kameror att emulera större pixelstorlekar genom att kombinera flera pixlar utan att offra upplösningen. Denna teknik är en idealisk lösning för kameraapplikationer som försöker öka känsligheten samtidigt som en miniatyriserad design bibehålls.

Så här fungerar Pixel Binning

Pixel binning-teknik implementeras på bildsignalprocessornivå genom metoden demosaicing, som kombinerar informationen från fyra intilliggande pixlar till en enda pixel. Processen innebär att man kombinerar ett rutnät med 2×2, 2×1, 3×3 eller 4×4 pixlar till en större "superpixel".

Under pixelsammanfogningsprocessen integreras informationen för varje pixel i en enda stor pixel. Detta innebär att vid en sammanslagning av 4×1 eller 22 pixlar kommer bildens effektiva upplösning att reduceras till 1/4 av sensorns upplösning; För de flesta tillämpningar med inbäddad syn är dock den här kompromissen med upplösningen acceptabel, eftersom en viss mängd upplösning ofta kan offras för bättre bildkvalitet när du tar bilder i miljöer med svagt ljus. Komma påHur många pixlar ett foto behöver.

Nyckeln till pixelsammanslagning är hur effektivt den använder befintliga sensordesigner. Genom att kombinera data från närliggande pixlar kan kameran förbättra sin ljuskänsliga prestanda utan att öka sensorns fysiska storlek. Denna teknik är särskilt värdefull för applikationer som kräver hög känslighet i ett kompakt utrymme, till exempel i mobila enheter eller miniatyriserade industrikameror.

Dessutom ger pixelsammanslagning flexibilitet genom att utvecklare kan välja olika sammanfogningstyper (t.ex. 2×2, 3×3, 4×4 osv.) för att hitta den lämpligaste kombinationen av upplösning och pixelstorlek för specifika programkrav. Den här flexibiliteten gör pixelsammanslagning idealisk för implementering av anpassade kameralösningar.

Fördelar med att använda pixel binning i applikationer för inbäddad vision

Pixel binning-teknik erbjuder flera betydande fördelar som gör den till ett kraftfullt verktyg för att förbättra prestandan hos kameramoduler med liten pixelstorlek.

• Högre känslighet:Genom att slå samman pixlar förbättras kamerans känslighet avsevärt, vilket är särskilt användbart i mörkerseende och miljöer med svagt ljus. Större pixlar fångar upp mer ljus, vilket resulterar i bilder av hög kvalitet även i svagt ljus.
• Flexibilitet och anpassning:Olika typer av pixelsammanfogning (t.ex. 2×2, 3×3, 4×4 osv.) ger flexibilitet, vilket gör det möjligt för utvecklare att välja den lämpligaste kombinationen av upplösning och pixelstorlek för behoven i en viss applikation. Detta är en stor fördel för utvecklare som behöver anpassa sina kameralösningar för att passa specifika applikationsmiljöer.
• Miniatyriserade mönster:I takt med att inbyggda system blir mindre och mindre kan kameror med pixelsammanslagningsfunktioner hjälpa till att begränsa kamerans storlek samtidigt som den önskade känsligheten uppnås. Detta ger produktutvecklare mer utrymme att rymma andra hårdvarukomponenter i enheten, vilket resulterar i en mer kompakt design.
• Lämplig för specifika applikationer:Även om pixelsammanslagning kanske inte räcker för att motivera upplösningskompromissen i starkt ljus, ger pixelsammanslagning en betydande prestandaökning i applikationer där ökad känslighet krävs, till exempel säkerhetsövervakning, astrofotografering eller biomedicinsk bildbehandling.
• KOSTNADSEFFEKTIVITET:Pixelsammanslagning gör det möjligt att uppnå högre prestanda med befintlig sensorteknik utan att behöva investera i dyrare, större sensorer. Detta gör det till en kostnadseffektiv lösning, särskilt för projekt med begränsade budgetar.

Sammanfattningsvis, även om pixelkonsolidering kanske inte är lämplig för alla kameraapplikationer, erbjuder den betydande prestandafördelar i applikationer som behöver fungera i svagt ljus. Pixelsammanslagning är ett idealiskt val för kameraapplikationer som försöker öka känsligheten samtidigt som en miniatyriserad design bibehålls.

Slutsats

Sammanfattningsvis är pixel binning inte bara ett effektivt sätt att lösa prestandaproblem i svagt ljus, utan också en viktig faktor i utvecklingen av inbäddad visionsteknik. I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss att se fler innovativa applikationer baserade på pixel binning i framtiden för att ytterligare förbättra bildkvaliteten och användarupplevelsen.

Sinoseen, somEn tillverkare av inbyggda kameramoduler, har mer än 14 års erfarenhet inom området, med produkter som inkluderar funktioner som hög upplösning, färgfilterlösa arrayer och små pixelstorlekar. Idealisk för applikationer som digital mikroskopi, automatisk igenkänning av registreringsskyltar och kvalitetskontroll.

Om du har behov av en anpassad USB 3.0-kameramodul, GMSL-kamera eller MIPI-kameramodul för att integrera i din produkt, tveka inte att kontakta oss ellerBesök vår produktsida.