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安森美中國區汽車現場應用工程經理 William Chen 智慧駕駛如今漸漸成為汽車的一個常見功能，它增強了汽車和駕駛員的感知能力，降低了駕駛員的工作強度，同時可以有效提高行車的安全性。其中，基於CMOS 影像感測器的攝影鏡頭是智慧駕駛系統感知外界環境的主要工具之一。 CMOS影像感測器是成像sensor，它本質上是一個儲存器和類比數位轉換（ADC）的組合。基於矽的光電效應，入射光線會在感測器像素的感光二極管中激發電荷，電荷被收集儲存，經過ADC轉換為數位輸出。 Figure 1光電效應 從架構上看，CMOS影像感測器類似於一個儲存器memory，它有大量儲存單元，支持行和列的尋址操作，區別在於儲存器是電路寫入內容，而sensor中的內容是可見光或近紅外光線寫入的。 感測器收集到的電荷包括兩部分：一部分是我們期望的電荷，來源於環境光線所激發的有效訊號；另一部分是使用者不希望的干擾所產生的電荷，干擾來源有很多種，一般統稱為雜訊。 我們希望影像中的有效訊息越多越好，干擾雜訊越少越好。一個常見衡量影像雜訊效果的指標是訊號雜訊比SNR，即訊號與雜訊的比值。訊號雜訊比越大，影像雜訊相對含量越少，影像質量越好。SNR的單位可以是比值，也可以轉成對數單位dB。 CMOS sensor的數據手冊一般都會提供訊號雜訊比參數SNR，如下所示。 有一個常見的問題：46dB訊號雜訊比的sensor是不是比43dB的sensor低照效果更好？ 答案是未必，脫離條件的結論往往會讓人深陷其中。 SNR不是一個點，它是光照條件的函數，如圖2，SNR會隨著光照強度變化變成一條曲線。當它作為低照效果指標時，要求選取低照條件下的SNR值。而業內sensor數據手冊上的SNR參數通常是SNR最大值，對應於光照環境非常明亮時的SNR值，即圖中藍色SNR曲線右上角的SNR Max點。而藍線位於左下角區域的SNR值才適合作為評估低照的參數，此時的光照不足，對應於低照環境。這就像賣蘋果，放在上面一層是最好的，你需要翻開籃子，看看裡面蘋果的品質如何。 Figure 2訊號雜訊比SNR曲線 依據最大SNR點來評判sensor有以偏概全的問題。根據需要，用戶可以選取特定曝光條件Exposure對應的SNR大小來評判低照雜訊，SNR越大越好；也可以限定SNR為某個固定值，例如SNR=5時，用此時需要的曝光條件Exposure值大小來評判低照雜訊，Exposure值越小意味著達到同等SNR時需要的光照資源越少，sensor的低照性能越好。 圖2顯示的是普通sensor的SNR，是單調遞增的曲線。汽車上使用的CMOS sensor，為了匹配全天候應用場景，需要很高的動態範圍HDR，HDR常用方法是改變sensor的靈敏度，對環境的不同亮度分別採樣，再把多次採樣的影像幀映射到標準化的線性數據空間，最後從不同靈敏度幀中選取合適像素，拼成一張完整的影像幀，參見《車用影像感測器參數小議——動態範圍》。 sensor的靈敏度變化，對應於坐標系中的SNR線移動到不同的位置，最終HDR影像的SNR曲線演變成多條SNR曲線的擬合結果，例如圖3的藍線，它不再是一條單調遞增曲線，除了低照SNR會很小以外，高亮區間還會出現多個局部極小值，當工作點落在SNR跌落區間時，即便此時環境很亮，雜訊也會惡化。 這在影像上會出現一個違背人眼感知習慣的現象，即隨著亮度增強，影像的質量會從差到好，然後又突然惡化的情況。因此與傳統線性sensor不同，車用寬動態sensor的訊號雜訊比還需要評估高亮條件下的極小值指標。 Figure 3 HDR影像的SNR Figure 4 SNR和雜訊 車用sensor的SNR是一條非單調的曲線，汽車應用環境會讓問題變得更複雜。sensor是一個模擬元件，在ADC之前，訊號和雜訊數據是以電荷的形式儲存的，sensor的暗電流也會累積電荷，其產生速度大致上與曝光時長成正比，與溫度呈指數關係。所以我們還必須考慮溫度，曝光時長以及模擬增益對暗態雜訊的影響。SNR同時是溫度，曝光時間和模擬增益的函數，它的曲線已經變成多維的曲線簇了。 以溫度影響為例，圖5是SNR=10時需要的Exposure值隨sensor內部溫度升高的變化趨勢，我們可以看到，不同sensor對溫漂的敏感度是不一樣的，這兩個sensor的SNR曝光值在60°C時發生交叉，意味著在室溫25℃和高溫80℃分別評估時，得出的SNR結論截然相反。 Figure 5 晶圓內部溫度影響 按照車用攝影鏡頭有效使用生命週期的溫度分布，超過88%的生命週期內，sensor內部的節溫超過40℃，超過80%時間內節溫超過60℃，超過65%時間內節溫超過80℃。 溫漂影響會導致SNR曲線發生進一步變化。如圖6紅色虛線示意，當溫度升高後，SNR曲線在低照區域和高亮局部區域會繼續下跌。 Figure 6 溫度對HDR SNR影響 目前業內對車用影像感測器SNR的評估，常採用歐洲機器視覺協會的EMVA1288標準來測試。EMVA1288標準中的訊號雜訊比SNR，是基於傳統單調的線性sensor模型來定義的，對於車用寬動態影像感測器 SNR特性的描述並不完善。電氣與電子工程師協會IEEE正在為汽車影像定義新的品質測試標準P2020，作為工作組成員之一，安森美(onsemi)公司承擔了IEEE P2020標準中影像雜訊標準的起草工作，其中就包括了SNR參數。
最後總結一下，車用CMOS影像感測器的訊號雜訊比SNR是一個關鍵的影像品質指標，它具有非單調特性，受到汽車應用環境的多因素影響，對SNR的評估是一個多維的綜合評判工作，客觀全面的SNR評價才能真實描述sensor的性能，正確指導車用成像產品的開發工作。
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