Zeitverzögerte Integration (TDI)
Bilderfassung mit zeitverzögerter Integration (time delayed integration, TDI) ist eine weitere Methode zur schärferen Erfassung bewegter Objekte. Durch die Synchronisation der Belichtung der einzelnen Pixel mit der Bewegung der Kamera oder des Objekts, lässt sich die Effizienz der Belichtung erhöhen. Die TDI-Implementierung in CMOS-Sensoren gestaltete sich bisher allerdings schwierig, und zwar wegen des Fehlens einer geeigneten Schaltung zum Aufaddieren der Ladungen. Dies erfordert die Kombination des Global Shutter mit einer rauscharmen Auslesemethode.
Großer Dynamikbereich
Eine weitere Möglichkeit, um die Arbeitsweise von CMOS-Sensoren mit Global Shutter zu verbessern, ist der Einsatz von HDR (high dynamic range). Diese spreizt den Kontrast zwischen den darzustellenden hellen und dunklen Bildpartien, um sie in einem zufriedenstellenden Verhältnis zu zeigen. Das ist notwendig, wenn z.B. der Himmel oder sehr helle Lichtquellen Teil des Bildes sind oder wenn sehr dunkle Bildbereiche darzustellen sind. Beide Bildpartien (helle und dunkle) müssen aneinander angeglichen werden, um die gewünschte Balance über die gesamte Bildfläche hinweg zu erzielen. Der Grund für die ursprünglich unbalancierte Behandlung der hellen und dunklen Bereiche liegt in der strikt linearen Wandlerkennlinie der Bildsensoren (im Unterschied zum exponentiellen, logarithmischen Ansprechverhalten des menschlichen Auges). HDR ist im Verkehrsbereich sehr hilfreich, um starke Überstrahlungen oder Reflexionen zu unterdrücken, die bei der Erkennung von Autokennzeichen stören, oder um die Blendung durch starke Frontscheinwerfer auszuschalten. Der gewünschte logarithmische Kennlinienverlauf lässt sich auf mehreren Wegen erreichen, z.B. die sequenzielle Erfassung einer Szene durch mehrere Belichtungen mit weit variierenden Belichtungszeiten und getrennter Aufzeichnung der hellen und dunklen Bildbereiche, mit deren anschließender Überlagerung. Eine zweite Methode ist die Ausstattung der geraden und ungeraden Zeilen des Sensors mit unterschiedlicher Empfindlichkeit für hell und dunkel. Daraus kann man einen Mittelwert für alle Bereiche eines Bildes berechnen und interpolieren (Bild 2). Eine dritte Methode besteht in einer logarithmischen Formung der Wandlerkurve des Sensors. Dies geschieht durch die abschnittweise Linearisierung (piece-wise linear response, PLR) mit unterschiedlichem Gradienten.
Erweiterung ins NIR
Die Erweiterung des Spektralbereichs eines CMOS-Sensors in das nahe Infrarot (NIR) wird vom Markt als immer wichtiger erachtet (Bild 3). Dies gilt sowohl für Verkehrsanwendungen als auch für die industrielle Bildverarbeitung, denn dies erlaubt die Beleuchtung der zu erfassenden Szene oder Vorgänge mit einem IR-Blitz oder -Licht, das dem menschlichen Auge unsichtbar erscheint.
– Niedrige Kosten: Minimale Systemkosten lassen sich am besten durch Produktion in hohen Stückzahlen erreichen.
– Hohe Bildrate: Höhere Frame-Raten ermöglichen die Belichtung mehrerer Aufnahmen desselben Objekts in schneller Sequenz, um dessen Bewegungen zu verfolgen und zu dokumentieren. Dies wird unterstützt durch eine spezielle Belichtungs- und Verarbeitungstechnik: Während der Belichtung eines Einzelbildes wird das vorher aufgenommene Bild bereits ausgelesen.
– Einfacher Einsatz: Implementierung aller erforderlichen Verarbeitungsfunktionen unmittelbar auf dem Sensorchip sowie die extern mögliche Programmierung der geeigneten Belichtungs- und Auslesemodi über ein serielles peripheres Interface (SPI).
– Keine Bildkorrektur: Dies erübrigt kostspieliges Post-Processing der aufgenommenen Bilder. Auslesen der Bilddaten im RAW-Format liefert Bilder, die sehr rauscharm sind.
– Hohe Auflösung: Erreichbar durch ein großes Bildfeld mit Aufzeichnung vieler Details.
