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1 新一代摄像机的环境适应技术白皮书 华为技术有限公司 版权所有侵权必究 第 1 页, 共 21 页

2 目录 目录 概述 摄像机常识介绍 摄像机工作原理 摄像机部分技术指标 图像解析度 / 分辨率 (Resolution) A 颜色位深 摄像机优劣判断技术参数 清晰度 颜色还原性 A 效果 图像噪声 视频流畅性 视角 景深 整体外观 主要技术介绍 A 视频处理技术 AE 技术 AWB 技术 低照度视频处理技术 照度理解 影响低照度效果原因 华为高清摄像机的低照度技术 宽动态视频处理技术 宽动态视频处理技术及使用场景 第 2 页, 共 21 页

3 4.3.2 WDR 技术原理 华为高清摄像机的 WDR 技术 智能降噪视频处理技术 摄像机 ISP 降噪技术 华为高清摄像机的 ISP 降噪技术 第 3 页, 共 21 页

4 1 概述 高清的视频效果的保证首先来源于高清视频信息的采集, 如果没有前端高清视频采集, 无法谈及后端的高清效果, 在视频会议系统中一个比较关键的部件就是摄像机, 它提供了图像信号的采集功能, 图像信号的采集的好坏会直接影响会议系统的图像质量 摄像机的实现包括了图像采集,A/D 转换, 视频信号处理等一系列的操作, 在图像采集过程中出现了各种影响图像质量的光照环境因素 为达到更好的视频效果就应运而生了各种针对于图像质量所采取的处理技术, 本文档主要针对其中的部分关键技术, 如 3A 技术, 低照度图像技术, 宽动态技术, 视频降噪技术进行了相关介绍 2 摄像机常识介绍 2.1 摄像机工作原理 摄像机本质上是一种光 - 电 - 数字信号转换与传输的设备 被摄物体发射 / 反射的光线, 通过镜头聚焦到 CCD(Charge-Coupled Device, 电荷耦合元件 ) 或 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor, 互补金属氧化物半导体 ) 感光器件上, 感光器件将光信号转变成电信号, 再通过 AD( 模拟 - 数字 ) 转换过程将模拟电信号转变为数字信号, 最后由 ISP(Image Signal Processing, 图像信号处理 ) 处理器进行处理后输出模拟或数字信号, 并通过显示设备进行呈现 摄像机 ISP 技术 : 摄像机的 ISP 处理过程可以看作是一个图像处理流水线 (Pipeline), 整个 流水线包括多个不同的图像处理模块, 每个模块分别对图像的不同特性进行处理, 例如缺陷 校正, 颜色增强, 降噪, 对比度和清晰度增强等 摄像机成像传感器输出的原始视频数据 第 4 页, 共 21 页

5 (RAW 数据 ) 依次经过多个 ISP 处理模块处理, 最终输出适合人眼观看的视频图像给显示设备 摄像机输出的原始图像 ( 左 ), 经过 ISP 处理之后的图像 ( 右 ) 2.2 摄像机部分技术指标 图像解析度 / 分辨率 (Resolution) 1080p( ) 200 万像素 SXGA(1280 x1024) 130 万像素 720p( ) 92 万像素 XGA(1024 x768) 80 万像素 SVGA(800 x600) 50 万像素 VGA(640x480) 30 万像素 (35 万是指 648X488) CIF(352x288) 10 万像素 SIF/QVGA(320x240) QCIF(176x144) QSIF/QQVGA(160x120) A AE: 自动曝光 (Auto-Exposure), 摄像机由程序根据拍摄场景光线条件自动确定曝光量, 控制光圈 快门和增益等参数 AWB: 自动白平衡 (Auto-White Balance), 摄像机通过程序自动进行白平衡校正, 使不同色温光照条件下拍摄的图像能够正确地还原白色并以白色为基色还原其他颜色 AF: 自动聚焦 (Auto- Focus), 通过程序根据一定策略使摄像机能自动聚焦到场景中被摄物体上 第 5 页, 共 21 页

6 2.2.3 颜色位深 反映了对颜色的识别能力和成像的颜色表现能力, 是 A/D 转换器将模拟信号转换为数字信号 的量化精度, 表现为将信号分成多少个等级 颜色位深越大, 图像颜色数量就越多, 所能表 现的细节也越丰富 2.3 摄像机优劣判断技术参数 清晰度 清晰度数是衡量摄像机优劣的一个重要参数, 通常的测试方法是摄像机拍摄清晰度模板, 模板上有不同分辨率的间隔排列的黑白相间条纹的测试图样, 在监视器 ( 应比摄像机的分辨率高 ) 上观看摄像机图像, 能够清晰看到越高分辨率的条纹则表明摄像机的分辨率也越高 超过摄像机分辨率的黑白条纹在屏幕上只能呈现一片灰色而无法被辨认 颜色还原性 摄像机颜色还原性是指摄像机拍摄的图像颜色和实际人眼观看到的颜色的符合程度 摄像机图像的颜色越接近人眼看到的颜色则表明摄像机的颜色还原性越好 摄像机颜色还原性只是整个视频系统颜色还原性的一部分, 显示设备的颜色还原性对视频系统的颜色还原性也有很大影响 此外, 颜色还原性也受人的主观因素影响, 不同观看者对颜色还原性的评价和要求也会不同 A 效果 AE 的效果主要体现在是否能快速响应场景的亮度变化, 在不同的光照场景下都能输出亮度合适的图像, 不会出现过暗或过亮的图像 AWB 效果的好坏主要表现在不同色温环境下是否能够正确地进行白平衡, 并在一些特殊的场景中 ( 如大面积纯色场景 ) 是否不出现偏色现象 AF 效果的好坏主要体现在摄像头的自动聚焦的准确性, 速度快慢和聚焦稳定性等相关参数指标上 第 6 页, 共 21 页

7 2.3.4 图像噪声 图像噪声可以认为是图像中各种妨碍人们对图像有效信息进行接受的因素, 在理论上可认为是难以预测, 只能用概率统计方法认识的随机干扰 在摄像机中, 传感器的尺寸, 工作温度和环境的光照水平是影响噪声数量的主要因素 传感器的尺寸越大, 单位像素物理面积所接收的光子数量就越多, 从而可以获得更高的信噪比 ; 传感器的工作温度越低, 电路等产生的热噪声越少, 图像的质量也越好 ; 环境的光照水平越好, 传感器所接收的光线越多, 因而图像噪声也会越少 数字图像的噪声特性主要包括空间, 频域和时域等特性, 可以根据噪声的特性对其进行建模 常见的噪声模型包括高斯噪声, 瑞利噪声, 椒盐噪声等 视频流畅性 流畅性主要衡量动态视频的, 采用每秒摄像机采集的图像帧数来衡量, 帧率越高则表明 视频的流畅性越好 视角 摄像机视角是衡量摄像机拍摄范围的一个参数摄像机视角和镜头的焦距及成像器件的大小有关 通常对于一定大小的成像器件, 镜头的焦距越短, 其视角越大 ; 对于相同的镜头, 成像器件的尺寸越大, 相同焦距拍摄的视角也越大 在相同的焦距下, 大视角的镜头可以拍出更宽的范围, 但也会导致拍摄对象较小 当焦距变大进行远摄时, 会使视角变小, 但会将远处的拍摄对象放大 景深 摄像机聚焦的物体平面前 后一定空间内的景物通常也能清晰成像, 这些能清晰成像的景物空间的纵深距离称之为景深 ; 影响景深的因素包括光圈, 物距和镜头焦距 在镜头焦距及物距不变的情况下, 光圈越大景深越浅, 反之则越大 ; 在镜头焦距及光圈不变的情况下, 越接近拍摄的目标, 景深越浅, 反之则越大 ; 在物距及光圈不变的情况下, 焦距越大, 景深越浅, 即远摄端景深小, 广角端景深大 ) 第 7 页, 共 21 页

8 3 整体外观 4 主要技术介绍 4.1 3A 视频处理技术 AE 技术 自动曝光控制是指摄像机能够对所拍摄图像内容进行实时处理, 调节图像传感器及图像处理环节中影响图像亮度的参数, 使呈现的图像序列亮度维持在人眼主观感觉与环境照度一致的控制方法 自动曝光控制的目的是让摄像机呈现的亮度与人眼感知环境亮度维持在同一水平, 适于人眼观看, 因此评判自动曝光控制的优劣主要有以下几个指标 : 1. 自动曝光的效果 理想的自动曝光控制应该将图像维持在一个适合人眼观看的合适亮度上, 不会使图像中的亮区域出现明显的过曝光现象, 也不会使暗区域过暗, 出现完全无法分辨细节的情况 2. 自动曝光控制的稳定性 如当环境循环变化时, 是否能在图像内容相同时调节到同一亮度 如果自动曝光控制的稳定性不够, 则原始图像内容经历变化后再回到之前 第 8 页, 共 21 页

9 的状态时新图像亮度和原始亮度会存在明显差异, 导致观看者体验不佳 3. 自动曝光控制的敏感度 例如场景中亮 暗物体 ( 如黑色或白色物体 ) 进出导致拍摄图像一定面积区域发生变化时, 此时自动曝光控制调节图像亮度的主观敏感度 如果自动曝光控制过于敏感, 会导致场景发生不大的变化时图像就会产生类似闪烁的明显的亮度变化, 不符合人眼的认知感受 4. 自动曝光控制的收敛时间 当场景发生变化时, 自动曝光算法需要通过一个过程才能将场景变化前的亮度调节到适合新场景的的合适的亮度, 该过程的时间不能过长或过短 过长的时间会导致图像亮度长时间无法适合新场景, 过短的时间导致图像亮度发生突变, 影响用户体验 好的自动曝光控制算法应该在一个满足观看者体验的合适的收敛时间内把图像亮度逐渐调节到目标值 5. 自动曝光控制在某一特定场景下引入噪声的大小 自动曝光控制在拍摄较暗的场景时会通过提高图像传感器或 ISP 的增益来增加图像的亮度, 从而导致图像噪声的增加 好的自动曝光控制应该将图像噪声的增加控制在合理范围之内, 不会对用户的观看造成过大的影响, 而不合理的自动曝光控制会使图像噪声增加到观看者无法接受的程度 自动曝光控制的关键技术包括如何获取自动曝光控制的目标值, 以及采用什么策略来实施自动曝光控制 获取自动曝光控制的目标值的关键是如何评估当前拍摄场景的亮度, 从而确定目标调节亮度 评估拍摄场景亮度的方法即通常所说的测光技术 目前照相机或摄像机采用的测光技术主要包括中央平均测光, 局部测光, 点测光和多点测光, 以及评价测光等技术 中央平均测光模式通常适用于拍摄对象 ( 需要准确曝光的对象 ) 位于拍摄场景的中间位置, 通过在图像的中间选择一个较大的区域来估算所需的场景亮度 大多数情况下中央平均测光是比较准确的测光模式, 但对于拍摄的对象不在场景中央或在逆光条件下拍摄该测光模式无法得到正确的结果 和中央平均测光模式不同, 局部测光模式是对场景的某一局部区域进行测光 比较适用于被拍摄对象与背景有较强烈亮度反差, 且被拍摄对象所占场景区域不大的情况 如果需要对精准的小范围物体准确曝光时, 可以考虑采用点测光模式来避免复杂光照条件或逆光环境对被拍摄对象测光的影响 点测光通常以拍摄场景中某个极小区域作为曝光基准点, 根据该极小区域测得的光照条件作为曝光依据 多点测光是点测光模式的扩展, 通过对拍摄场景不同位置的多个极小区域的测光来综合估计场景的亮度, 达到最佳的曝光效果, 比较适合拍摄背光物体 评价测光方式是一种比较复杂和智能化的测光模式, 也是目前 第 9 页, 共 21 页

10 照相机和摄像机广泛使用的测试模式 评价测光方式通常将拍摄场景分割为若干个测光区域, 每个区域具有不同的评价权值, 各个区域独立测光后再通过加权计算出整体的曝光值, 对于大部分拍摄场景都能获得较好的测光效果 自动曝光控制策略的关键是通过控制摄像机的哪些参数以及采用哪种策略来得到合适的图像亮度 控制摄像机调节图像曝光量的参数包括光圈, 曝光时间和图像的增益 光圈是镜头内用来控制光线透过镜头, 进入机身内图像传感器的光量的装置, 通常使用 F 值来表示大小, 光圈 F 值越小, 光圈越大, 在同一单位时间内的进光量便越多 光圈的大小同时也影响图像的景深, 光圈越大景深越小, 光圈越小则图像的景深越大 摄像机的曝光时间可认为是摄像机的电子快门速度. 通常时间在 1/50-1/ 秒之间 摄像机的帧率输出要求决定了曝光时间必须有一定的限制, 例如支持 60 帧每秒输出的摄像机要求曝光时间至多为 1/60 秒 曝光时间越短, 图像传感器的进光量越少, 图像越暗, 同时拍摄的运动物体更流畅 摄像机的图像增益通常是指对图像亮度的放大程度, 包括在模拟域上的模拟增益以及在数字域上的数字增益 改变图像的增益可以提高或降低图像的亮度, 但过高的图像增益会导致图像噪声的大量增加 合适的自动曝光策略应该综合控制光圈 曝光时间和图像增益, 使图像亮度对不同的场景都具有较好的适应性, 使观看者获得良好的观看体验 华为的高清视频会议摄像机支持自动曝光控制, 其中场景测光采用了智能评价测光技术 该技术对图像区域进行特殊分区, 不同区域根据拍摄主要对象出现的概率具有不同的权值, 最终图像整体的曝光亮度目标需要参考不同区域曝光亮度的加权值 除了分区加权, 算法对统计的测光数据采取了智能分析, 能够对逆光等场景进行识别, 使测光算法对这些特殊场景也具有较好的适应性 曝光亮度目标不是固定的, 而是随着拍摄场景的照度变化而变化 : 在环境照度较低的情况下, 曝光亮度目标被设定在一个较低的水平上以符合人眼的主观观看效果和降低噪声, 但同时也能得到人脸等重要对象的细节 ; 在环境亮度较高的情况下曝光亮度目标被设定得较高以获得明亮清晰的图像效果 华为高清视频会议摄像机的自动曝光控制策略对光圈 曝光时间和图像增益进行了智能调节以保证不同场景均能获得较好的体验 : 例如为了获得最佳图像效果, 高照度环境下调节策略是获得大景深 低噪声和高帧率, 而低照度环境下为了提高亮度降低噪声, 策略可以是小景深和降低帧率 摄像机的软件程序会自动地采用光圈优先或曝光时间优先算法来匹配调节策略 自动曝光控制除了对图像亮度进行控制外, 还能够实时输出测光的结果数据作为 ISP 其 第 10 页, 共 21 页

11 它功能的实时调节输入 例如 ISP 的降噪模块能够根据测光结果调节降噪强度的大小, 光照 充足时减小降噪强度或关闭降噪功能, 而在低照度的环境下提高降噪强度 在逆光等环境下 WDR 功能会自动启动以提高图像暗部的亮度, 使观看者能够更好地看到图像暗部的细节 AWB 技术 物体在不同的光照环境中呈现的颜色也不同, 这是由光源的色温决定的, 其使物体的反射光谱和其真实色彩相比有一定的偏差 其中白色物体的颜色变化最为明显 用摄像机拍摄一个白色的物体, 在低色温光照环境下得到的图像会偏红黄, 而在高色温光照环境下得到的图像会偏蓝 白平衡就是对摄像机在不同色温环境下得到的图像颜色进行修正, 使得白色的物体呈现真正的白色, 符合人眼的认知习惯 白平衡处理可分为手动白平衡和自动白平衡两种方式 手动百平衡是指在某个色温环境中拍摄白色 / 灰色对象, 分析所摄得的图像数据, 对白色 / 灰色对象的红 绿 蓝分量数据进行平均, 使红 绿 蓝分量的值近似相等 人眼对图像中的绿色分量最为敏感, 一般不进行调整, 而通过改变红 蓝分量的增益来实现图像的白平衡 手动白平衡处理的优点是白平衡还原效果准确, 但由于需要人工参与使用起来相当复杂, 而自动白平衡可以通过程序自动地对图像的数据进行白平衡校正, 是目前摄像机主要使用的白平衡方式 评判自动白平衡处理优劣的主要指标包括 : 1. 自动白平衡的准确性 自动白平衡的效果可以通过白平衡处理后场景中的白色 / 灰色对象 ( 如白纸, 白墙等 ) 是否能够正确还原成白色 / 灰色来衡量 效果不佳的自动白平衡会导致场景中的白色 / 灰色对象发生明显偏色 2. 自动白平衡的环境适应性 摄像机有可能被用于不同色温的灯光环境, 因此自动白平衡算法对于低色温和高色温的灯光环境都要有良好的适应力, 能够准确地进行白色 / 灰色对象的还原 适应性不佳的自动白平衡算法可能在某些色温的灯光下能获得较好的效果, 但在其它的灯光环境下会生明显的偏色 3. 自动白平衡的敏感度 自动白平衡算法不能对图像内容过于敏感 场景中往往会出现较大面积的纯色区域, 如果白平衡算法对图像内容敏感往往会导致白平衡后的图像偏色 例如场景中出现较大面积的红色物体时白平衡处理后会导致实际的图像效果偏蓝 第 11 页, 共 21 页

12 从自动白平衡的原理可以看出, 自动白平衡技术的核心是如何适应不同色温的灯光环境找到合适的红色和蓝色增益 传统的自动白平衡算法多数是基于灰度世界假说的, 其假设如果一幅图像中的颜色变化是足够丰富的, 则该图像的平均颜色值能够抵消掉各种颜色的差异, 整个图像的平均颜色是灰色的, 即红 绿 蓝三种颜色分量的均值会趋于相等 因此通过计算图像的红 绿 蓝颜色分量均值就可以得到红 蓝颜色增益 基于灰度世界的白平衡算法简单容易实, 但如果场景的颜色并不足够丰富, 尤其是存在大面积纯色物体时, 该算法会出现较大偏差, 其根本原因是当前图像场景已不符合灰度世界假设 为了克服基于灰度世界模型白平衡算法的缺点, 目前已经有很多改进的算法提出, 对出现大面积纯色的场景具有较好的适应性 华为高清视频会议摄像机采用了改进的灰度世界假设及色温估计的自动白平衡算法 色温估计是一种基于先验知识的算法, 其预先测量不同色温的标准光源环境下的摄像机响应数据, 得到标准环境下的预增益 在对当前灯光环境的图像进行自动白平衡时, 需要对图像进行实时的数据采样统计, 通过和预先测量的数据进行分析对比, 可以估算出当前灯光的色温特征, 从而获得合适的红 蓝颜色的增益 可以看出, 预先测量的不同色温的标准光源越多, 数据越准确, 则后续的色温估计也越准确, 自动白平衡的效果也越好 华为高清视频会议摄像机的自动白平衡技术具有良好的自动白平衡效果, 对于不同色温的灯光环境下都能获得正确的白平衡还原, 并且对于不同的场景内容也具有好的适应性, 场景中出现大面积的纯色时图像也不会出现明显偏色 4.2 低照度视频处理技术 照度理解 照度指的是环境中物体被照亮的程度, 采用单位面积所接受的光通量来表示, 单位为勒克斯 (Lux),1 勒克斯的照度定义为 1 流明的光通量均匀分布于 1 平方米面积上的光照度 流明是光通量的单位,1 流明 (lm) 被定义为发光强度为 1 坎德拉 (cd) 的点光源在单位立体角内所发出的光通量 下表显示了一些常见场景下的照度值 : 索引场景照度值 1 夏季中午在太阳直接照射的室外 100,000 第 12 页, 共 21 页

13 2 无太阳直射的阴天室外 10, 明朗夏天的室内 无灯光的楼梯和走廊 8~10 5 满月的夜晚 0.2 数字摄像机为了获得理想的拍摄效果必须具有一定照度的拍摄环境, 这样才能保证有足够的光量进行成像, 从而得到较好的图像质量, 但目前很多会议室往往较难获得足够的照度满足摄像机的理想拍摄条件 例如大会议室由于空间大而灯具数量有限很难获得较高的照度, 一些老旧的会议室由于改造装修困难因而难以安装新的灯具, 不能提高会议室的照度 此外长时间较高的照度会引起人眼的疲劳, 使人感觉不适, 因此很多会议室也会人为地降低灯光的亮度 普通的摄像机在低照度下的成像效果不够理想 : 例如一些摄像机会出现曝光不足, 图像亮度不够, 暗部细节无法呈现的问题, 另一些摄像机为了维持低照度下的图像的亮度会把图像整体增益设得较高, 导致图像噪声非常明显 可见摄像机的低照度效果对用户体验的影响很大, 是衡量视频会议摄像机性能的一个重要指标 影响低照度效果原因 影响摄像机低照度效果的因素有很多 一个因素是摄像机传感器的尺寸和分辨率 在一定分辨率下, 传感器的尺寸越大, 单位像素物理面积所接收的光子数量就越多, 从而可以获得更高的 1 信噪比 (SNR,Signal-to-Noise Rate) 大尺寸的传感器可以在低照度的环境下获得更多的光线进行成像, 因而得到的图像的噪声就越小 目前很多手机或低端摄像机采用了 1/6 英寸或 1/4 英寸的图像传感器, 这类传感器价格较低, 但因为尺寸小, 在低照度环境下的成像质量不够好 主流视频会议摄像机一般采用 1/3 英寸的图像传感器, 该尺寸大小的传感器在成像质量和价格方面可以取得较好的平衡 高端摄像机会采用 2/3 英寸或更大的尺寸的图像传感器, 能够在低照度环境下获得更好的成像质量, 但价格也会比较昂贵 1 图像的信噪比和图像的清晰度一样, 都是衡量图像质量高低的重要指标 信噪比大, 图像画面就干净, 看不到什么噪波干扰 ( 表现为 颗粒 和 雪花 ), 看起来很舒服 ; 若信噪比小, 则在画面上, 可能满是雪花, 严重影响图像画面 影响信噪比的因素很多, 例如电源的干扰, 电子元器件过热产生的干扰, 光敏元件上的小电压放大成 0.7V 视频信号时, 因放大而产生的噪声, 光照度降低时, 放大器增益提高, 噪声也将增加等等 第 13 页, 共 21 页

14 除物理尺寸外, 图像传感器的信噪比和动态范围也是影响低照度环境成像质量的重要因素 在相同的物理尺寸下, 信噪比高的图像传感器具有更高的感光灵敏, 在低照度的环境下成像的噪声更小 图像传感器输出在 A/D 转换后的数字信号所使用的 2 位深 (Bit Depth) 描述了摄像机的动态范围 一般摄像机会使用 10bit 位深的数字信号, 好的摄像机可以到达 12bit 的数字信号 随着位深的增加, 摄像机采集的图像的细节也越多, 因而图像质量也越好 2 图像深度是指存储每个象素所用的位数, 也用于量度图像的色彩分辨率. 图像深度确定彩色图像的每个象素可能有的颜色数, 或者确定灰度图像的每个象素可能有的灰度级数. 它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数, 或灰度图像中的最大灰度等级. 比如一幅单色图像, 若每个象素有 8 位, 则最大灰度数目为 2 的 8 次方, 即 256. 一幅彩色图像 RGB3 个温良的象素位数分别为 4,4,2, 则最大颜色数目为 2 的 次方, 即 1024, 就是说象素的深度为 10 位, 每个象素可以是 1024 种颜色中的一种. 镜头的光圈大小对于低照度下图像的质量也很重要 光圈是镜头内用来控制光线透过镜头, 进入机身内图像传感器的光量的装置, 通常使用 F 值来表示大小,F 值表示为镜头的焦距 / 镜头的有效口径的直径 光圈 F 值越小, 光圈越大, 在同一单位时间内的进光量便越多 可见, 具有大光圈镜头的摄像机能够在低照度环境下利用更多的光量进行成像, 从而得到的图像的质量更好, 噪声更少 除了图像传感器和镜头之外,ISP 算法对于提高低照度环境下图像的质量也起到了重要作用 一个关键技术是图像降噪技术 低照度环境下图像的噪声比正常照度下要大很多, 因此如何在保留图像细节的基础上有效地去除噪声是改进低照度图像质量的重要方法 目前 ISP 算法主要采用两种方式对图像进行降噪处理 : 空域降噪和时域降噪 空域降噪的基本原理是采用空间滤波的方式去除图像中的加性噪声 时域降噪的基本原理是采用时域滤波的方式去除视频中的动态噪声, 能有效利用视频图像的相邻帧之间具有相关性的特点对多帧图像进行滤波处理, 有效消除视频图像中时域上动态变化的噪声 另一个 ISP 的关键技术是 WDR 技术 低照度环境得到的图像往往存在暗部细节不够的缺陷,WDR 技术能够使摄像机在暗部区域的成像获得足够的细节, 提高图像的质量 由于提高感光器件的尺寸和数据位深的成本很高, 目前普遍采用的获取 WDR 图像的方法是对同一场景采用长短不同的曝光时间进行多次曝光, 得到两帧或更多帧的图像, 并利用数字图像处理技术将多帧图像进行合成得到 WDR 图像 使用这种 WDR 技术通常需要特殊感光器件的支持 合成后的 WDR 图像的暗部区域取自长曝光的原始图像, 这样就能够使图像的暗部具有 第 14 页, 共 21 页

15 足够的亮度, 使暗部细节能够呈现出来 华为高清摄像机的低照度技术 华为的高清视频会议摄像机通常使用了 1/3 英寸的 1080p 全高清图像传感器, 具有较高的信噪比和动态范围, 能够在低照度环境下获得较好的图像效果 一些高端视频会议产品如智真系统, 将会采用 2/3 英寸的图像传感器, 低照度环境下的图像的噪声水平会更加理性 另外华为的高清视频会议摄像机采用了 F1.8 或更大光圈的镜头, 能够保证图像传感器在较暗的场景下有足够的光量进行成像, 提高图像质量 同时, 华为的高清视频会议摄像机采用了特殊的 ISP 算法来改进低照度环境下的图像效果 针对低照度环境导致的图像噪声, 华为的摄像机 ISP 采用了包括空域降噪和时域降噪的智能降噪技术 智能空域降噪技术会对图像的不同部分运用不同的降噪策略, 在保证图像降噪效果的前提下兼顾图像的清晰度, 同时能够针对图像的亮度情况自适应地进行降噪处理, 对于图像中噪声比较大的暗部区域适当增强降噪强度以获得好的降噪效果 智能空域降噪技术还采用了更好的空间滤波算法, 使处理后的图像看起来更加干净透亮 智能时域降噪降噪技术针对不同区域智能地运用时域滤波算法 有效减少了因降噪导致的运动拖尾现象, 并采用了更好的时域滤波算法, 能够将噪声去除得更加干净, 并使处理后的图像看起来更加稳定, 没有闪烁 智能降噪技术还和 AE(Auto Exposure, 自动曝光 ) 技术相结合, 实时检测拍摄环境的光照水平并智能地改变降噪策略 此外, 针对低照度环境导致的图像亮度不够, 暗部细节无法表现的问题, 华为高清摄像机还支持多种方式的 WDR 技术进行改进 一种是称之为数字 WDR 的图像处理技术, 不需要特殊感光器件的支持 该技术充分利用了图像传感器的动态范围, 通过综合调节图像的增益值 GAMMA 曲线和降噪等参数对图像进行处理, 对图像中较暗的区域提高亮度和降噪强度以使暗部细节可以较好地呈现出来 数字 WDR 技术支持实时地对场景的光照环境进行分析并智能地调整各个图像处理模块的参数达到一个预定的理想效果 除数字 WDR 技术外, 华为高清摄像机所使用的感光器件也支持类似于多次曝光的 WDR 技术 多次曝光得到的数据经过 ISP 处理模块的处理最终得到 WDR 图像 华为高清摄像机采用的特有的 WDR 图像合成算法对传统 WDR 图像合成算法进行了优化改进, 减少了模糊和重影现象, 能够得到比传统 WDR 技术更好的低照度图像效果 第 15 页, 共 21 页

16 4.3 宽动态视频处理技术 宽动态视频处理技术及使用场景 宽动态技术是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术当在强光源 ( 日光 灯具或反光等 ) 照射下的高亮度区域及阴影 逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时, 摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色, 而黑暗区域因曝光不足成为黑色, 严重影响图像质量 摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的, 这种局限就是通常所讲的 动态范围 广义上的 动态范围 是指某一变化的事物可能改变的跨度, 即其变化值的最低端极点到最高端极点之间的区域, 此区域的描述一般为最高点与最低点之间的差值 这是一个应用非常广泛的概念, 在谈及摄像机产品的拍摄图像指标时, 一般的 动态范围 是指摄像机对拍摄场景中景物光照反射的适应能力, 具体指亮度 ( 反差 ) 及色温 ( 反差 ) 的变化范围 摄像机拍摄图像的动态范围通常是指图像中所能分辨的最大的亮度值与能分辨的最小的亮度值的比值 普通 CCD/CMOS 摄像机由于自身动态范围的限制, 对同一场景中最亮区域及较暗区域的表现存在较大局限性 例如在视频会议场景中, 摄像机可能同时拍摄到室内物体和窗外景物, 窗户外的亮度往往比室内物体的亮度高很多 例如室内照度可能只有几十 Lux(Lux 为照度单位, 采用单位面积所接受的光通量来表示 ), 而室外的照度可能超过 10,000Lux 在这种场景下人眼能够同时看清室内和室外的物体, 因为人眼所能感知的动态范围很大, 但是对于普通摄像机这种场景的效果会很差 如果要拍摄到室外的物体, 必须使用较短的曝光时间, 但这样图像中室内物体会变得很暗, 无法拍摄到细节 ; 如果要拍摄到室内物体, 则必须使用较长的曝光时间, 此时虽然室内物体的成像较好, 但室外物体会过曝 ( 过亮 ), 也无法得到细节 类似的场景还包括拍摄逆光场景, 具有强反光的物体或拍摄日光灯等发光物体 要解决上述的问题必须采用 WDR( 宽动态范围 ) 技术,WDR 技术能够使摄像机同时在图像的高亮区域和暗部区域都获得足够的细节, 得到理想的图像效果 WDR 技术原理 影响摄像机动态范围的因素主要有两种 : 一种是摄像机的曝光时间 ; 另外一种存在于于 A/D 转换过程 第 16 页, 共 21 页

17 1 曝光时间 图 1 不同曝光时间对成像的影响 ( 左 : 短曝光时间, 中 : 中曝光时间, 右 : 长曝光时间 ) 视频摄像机的曝光时间受到帧率的限制, 对于拍摄的某帧图像来说统一的曝光时间可能太长或太短, 并不理想 理想的曝光时间应该是对于图像的每个像素都获得最佳的信噪比 (Signal-to-Noise Rate, SNR) 对于图像的亮部曝光时间较短, 对于图像的暗部曝光时间较长, 这样才能保证图像的每个区域都获得最佳的质量 感光器件每个像素的物理尺寸也会影响摄像机的动态范围 较大的物理像素尺寸能够获得更好的信噪比, 从而提高图像的动态范围 2 A/D 转换 A/D 转换后的数字信号所使用的位深 (Bit Depth) 描述了摄像机的动态范围 一般摄像机会使用 10bit 位深的数字信号, 好的摄像机可以到达 12bit 的数字信号 随着位深的增加, 摄像机采集的图像的细节也越多, 因而图像质量也越好 此外, 目前的显示器通常使用每种颜色 8bit 的显示格式, 因此如何将更高位深的摄像机图像的数字信号转换为 8bit 的显示数字信号也是获得宽动态范围的图像所必需考虑的 3 目前 WDR 技术情况由于提高感光器件的尺寸和数据位深的成本很高, 目前普遍采用的获取 WDR 图像的方法是对同一场景采用长短不同的曝光时间进行多次曝光, 得到两帧或更多帧的图像, 并利用数字图像处理技术将多帧图像进行合成得到 WDR 图像 使用这种 WDR 技术通常需要特殊感光器件的支持 合成后的 WDR 图像的暗部区域取自长曝光的原始图像, 亮部区域取自短曝光的原始图像, 这样就能够同时使图像的暗部和亮部都保持较好的细节 但这种方式也存在一些缺陷 : 一个主要缺陷是如果场景中存在快速运动物体, 较长的曝光时间可能会导致运动物体出现模糊, 而且不同亮度的运动物体的运动模糊也会不同, 可能会导致重影 如果图像合成算法不够理想, 在某些区域会产生较明显的合成痕迹 此外,WDR 图像的某些区域可能会产生较明显的噪声 第 17 页, 共 21 页

18 图 2 采用多帧曝光得到的 HDR 图像 华为高清摄像机的 WDR 技术 华为的高清摄像机支持两种不同方式的 WDR 技术 一种是称之为数字 WDR 的图像处理技术, 不需要特殊感光器件的支持 该技术利用了摄像机内部 12bit 高位深的数字信号, 通过综合调节图像的增益值 GAMMA 曲线和降噪等参数对图像进行处理, 使处理后的图像获得较好的 WDR 效果 例如对于图像中过亮的区域, 数字 WDR 技术可以降低亮度使之不会出现过曝, 而对于图像中较暗的区域, 又可以提高亮度和降噪强度以使暗部细节可以较好地显示出来 数字 WDR 技术支持实时地对场景的光照环境进行分析并智能地调整各个图像处理模块的参数达到一个预定的理想效果 数字 WDR 技术在感光器件的原有动态范围内充分利用了图像处理技术获得一个较好的主观图像效果, 避免了多次曝光等 WDR 方式可能带来的图像模糊重影等缺陷 数字 WDR 技术的不足主要在于没有扩展感光器件原有的动态范围, 在处理图像亮部数据时较难获得理想的细节, 而在提高图像暗部亮度时会导致噪声的上升 图 2 左 : 未使用数字 WDR 技术的图像, 右 : 使用数字 WDR 技术的图像 除了数字 WDR 技术, 华为的高清摄像机所使用的感光器件也支持类似于多次曝光的 WDR 技术, 可以由程序控制感光器件的像素进行不同方式的曝光 曝光策略包括对整帧图 第 18 页, 共 21 页

19 像采用多次不同时间的曝光, 以及对原始 RAW 数据的格式按像素进行不同时间的曝光 多次曝光得到的数据经过 ISP 处理模块的处理最终得到 WDR 图像 ISP 处理模块的算法进行了精心设计, 保证在整个处理过程中数据的动态范围不会损失 华为摄像机采用的特有的 WDR 图像合成算法对传统 WDR 图像合成算法进行了优化改进, 减少了模糊和重影现象, 能够得到比传统 WDR 技术更好的图像效果 4.4 智能降噪视频处理技术 摄像机 ISP 降噪技术 在数字图像中, 图像的获取及传输过程是噪声产生的主要来源 目前摄像机使用的 CCD 或 CMOS 成像传感器的性能会受各种因素的影响产生不同水平的噪声 例如, 在使用 CMOS 成像传感器采集视频时, 传感器的尺寸, 工作温度和环境的光照水平是影响噪声数量的主要因素 传感器的尺寸越大, 单位像素物理面积所接收的光子数量就越多, 从而可以获得更高的信噪比 ; 传感器的工作温度越低, 电路等产生的热噪声越少, 图像的质量也越好 ; 环境的光照水平越好, 传感器所接收的光线越多, 因而图像噪声也会越少 数字图像的噪声特性主要包括空间, 频域和时域等特性, 可以根据噪声的特性对其进行建模 常见的噪声模型包括高斯噪声, 瑞利噪声, 椒盐噪声等 数字图像的降噪技术的本质上是一个图像复原过程, 其目的是利用噪声的先验模型来复原被噪声退化的图像, 使处理后的图像能够达到预先设定的理想图像效果 原始图像 ( 左 ), 被噪声退化的图像 ( 右 ) 目前摄像机的应用场景对成像传感器的成本, 性能以及环境适应性的要求越来越高, 好第 19 页, 共 21 页

20 的摄像机 ISP 降噪技术能够在较小的成像传感器, 较高的工作温度及复杂的环境光照条件下 获得更加理想的图像效果, 因而越来越被关注, 成为摄像机领域的关键技术之一 华为高清摄像机的 ISP 降噪技术 华为的摄像机 ISP 采用了智能降噪技术 智能降噪技术主要采用两种方式对图像进行降噪处理 : 空域降噪和时域降噪 空域降噪的基本原理是采用空间滤波的方式去除图像中的加性噪声 空间滤波采用了一个邻域 ( 典型的情况为一个较小矩形 ) 对该邻域包围的图像像素执行预定义的操作 空域滤波会产生一个新像素, 新像素的坐标为邻域中心的坐标, 像素值为滤波操作的结果 相比传统的空域降噪技术, 华为的智能空域降噪技术使用了更先进的策略, 能够使图像的噪声去除得更加干净, 同时能够更好地保持图像的清晰度 华为采用的智能空域降噪技术的优势主要体现在以下方面 : 传统的空域降噪是在整个图像上不分区域地进行, 在去除噪声的同时会影响图像的清晰度 ; 而智能空域降噪技术会对图像的不同部分运用不同的降噪策略, 在保证图像降噪效果的前提下兼顾图像的清晰度 例如对于拍摄对象的边缘等影响清晰度的区域不做或少做降噪处理, 以最大保持图像的清晰度 ; 对于拍摄对象纹理较少的平坦区域降噪强度则相应加大, 以获得最优的降噪效果 智能空域降噪技术同时能够针对图像的亮度情况自适应地进行降噪处理 例如对于图像中较亮的区域, 噪声本身就比较小, 因此降低降噪强度以减少降噪对清晰度的影响 ; 对于图像中噪声比较大的暗部区域, 适当增强降噪强度以获得好的降噪效果 智能空域降噪技术还采用了更好的空间滤波算法, 使处理后的图像看起来更加干净透亮 原始图像 ( 左 ), 空域降噪后的图像 ( 右 ) 第 20 页, 共 21 页

21 时域降噪的基本原理是采用时域滤波的方式去除视频中的动态噪声 空间降噪是在单帧数字图像上进行的, 而摄像机视频是一组具有连续内容的图像序列, 具有比单幅图像更多的参考信息 时域降噪能有效利用视频图像的相邻帧之间具有相关性的特点对多帧图像进行滤波处理, 有效消除视频图像中时域上动态变化的噪声 华为采用的时域降噪降噪技术的优势主要体现在以下方面 : 针对不同区域智能地运用时域滤波算法 例如对于图像运动区域采用较低的时域滤波强度, 有效减少了因降噪导致的运动拖尾现象, 而对于图像静止区域采用较强的时域滤波强度, 能够更加有效地去除噪声 采用了复杂的运动检测算法进行图像运动区域的检测 运动检测一直是时域降噪的关键难点, 运动检测不准会使降噪后的图像出现明显的点状或块状的缺陷 华为采用的运动检测算法提高了图像的静止区域和运动区域检测的准确性, 并对不同光照的复杂场景也有较好的适应性 采用了更好的时域滤波算法, 能够将噪声去除得更加干净, 并使处理后的图像看起来更加稳定, 没有闪烁 另外, 华为的摄像机的智能降噪技术还和华为的 AE(Auto Exposure, 自动曝光 ) 和 WDR(Wide Dynamic Range, 宽动态范围 ) 技术相结合, 从而在复杂的光照环境下能够获得更好的降噪效果 AE 和 WDR 算法可以实时检测拍摄环境的光照水平并智能地改变降噪策略 例如在光照充足的环境下降噪强度可以较小或关闭, 而在低照度的环境下噪声较大, 降噪强度可以较大 第 21 页, 共 21 页

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