本文作者：安森美(onsemi)中國區汽車現場應用工程經理William Chen

智能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。這其中，基于CMOS 圖像傳感器的攝像頭是智能駕駛系統感知外界環境的主要工具之一。

CMOS圖像傳感器是成像sensor，它本質上是一個存儲器和模數轉換（ADC）的組合。基于硅的光電效應，入射光線會在傳感器像素的感光二極管中激發電荷，電荷被收集存儲，經過ADC轉換為數字輸出。圖片

圖1 光電效應

從架構上看，CMOS圖像傳感器類似于一個存儲器memory，它有大量存儲單元，支持行和列的尋址操作，區別在于存儲器是電路寫入內容，而sensor中的內容是可見光或近紅外光線寫入的。傳感器收集到的電荷包括兩部分：一部分是我們期望的電荷，來源于環境光線所激發的有效信號；另一部分是用戶不希望的干擾產生的電荷，干擾來源有很多種，一般統稱為噪聲。

我們希望圖像中的有效信息越多越好，干擾噪聲越少越好。一個常見的衡量圖像噪聲效果的指標是信噪比SNR，即信號與噪聲的比值。信噪比越大，圖像噪聲相對含量越少，圖像質量越好。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信噪比參數SNR，如下所示。

有一個常見的問題：46dB信噪比的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掉到坑里。

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，對應于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。而藍線位于左下角區域的SNR值才適合作為評估低照的參數，此時的光照不足，對應于低照環境。這就像賣蘋果，放在上面一層是最好的，你需要翻開籃子，看看里面蘋果的質量如何。

圖2 信噪比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大小來評判低照噪聲，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值大小來評判低照噪聲，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，需要很高的動態范圍HDR，HDR常用方法是改變sensor的靈敏度，對環境的不同亮度分別采樣，再把多次采樣的圖像幀映射到標準化的線性數據空間，最后從不同靈敏度幀中選取合適像素，拼成一張完整的圖像幀，參見《車用圖像傳感器參數小議——動態范圍》。

sensor的靈敏度變化，對應于坐標系中的SNR線移動到不同的位置，最終HDR圖像的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，噪聲也會惡化。

這在圖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，圖像的質量會從差到好，然后又突然惡化的情況。因此與傳統線性sensor不同，車用寬動態sensor的信噪比還需要評估高亮條件下的極小值指標。

圖3 HDR圖像的SNR

圖4 SNR和噪聲