用摄像手机拍出优质影像基本要素

在摄像手机拍摄的每张精美影像的背后，都蕴含着无穷的电子、光学和机械魅力。整个过程安静恬淡，没有丝毫张扬，我们自然而然忽略了它的神奇。在此我们将探讨一下如何用摄像手机的CMOS(互补金属氧化物半导体)影像传感器制作精美的影像。

本文将对破坏原始影像的问题，如由于镜头的原因清晰度下降以及随机噪声和固定模式噪声(FPN)模式进行介绍，并将对事件成像链的基本要素，包括从捕获影像到后期处理整个过程使用的影像复原和影像增强机制进行探讨。

我们要讨论的后期处理效果包括自动曝光、自动白平衡、消除黑角(anti-vignetting)(校正镜头阴影)、色彩滤镜阵列内插(color filter array interpolation)、色彩还原和校正、锐化、珈玛校正、demosaicing以及实时(on-the-fly)缺陷识别和校正。

影像是如何生成的？

在使用普通的传统相机时，光学系统把捕捉到的光打在胶卷上，随后人们就可以通过一个化学过程对其进行曝光和冲洗。而在使用数码相机或摄影手机时，光仍然要通过由多个单元镜头和一个镜桶组成的光学系统，不同的是，现在光是打在由行和列组成的数字传感器阵列上，这一阵列由几百万个微小像素组成。例如，1280X1024像素的传感器为1.3 Mp传感器。

当光打在像素阵列上，它要通过彩色滤光片，确保只有蓝、红或绿色光到达每个像素上。在每个像素上，首先要生成一个模拟信号，该模拟信号通过模数转换器(ADC)转变为数字信号。这一信号然后被发送到我们称之为成像管道(Image Pipe 或I-Pipe)的地方。成像管道由一系列过滤处理器组成，这些过滤处理器会使信号看起来象真的图片一样，也就是会被我们认为是用好相机拍摄的照片。

成像管道可调节白平衡和颜色并用"捕获方式"改变图片所带的某些异常情况，例如：镜头阴影、影像几何变形、偏离镜头中心时图片清晰度下降以及数字传感器噪声。Avago Technologies处理器或成像管道也可以压缩影像，它将使用JPEG格式生成可以快速写入存储介质的影像，这一压缩影像文件较小，但很精确。临时存储区也称之为缓冲区，图片在被压缩以实现最终存储之前就保存在这里。

光线预处理

红外线滤镜的作用是挡住超过780nm的红外线并使光谱的可见光部分通过，从而确保传感器仅聚焦于肉眼所看到的事物，并优化色彩整合。这就好像在音响设备中，对大于22 kHz的声音不做处理一样，因为人们根本听不到这些声音，所以音响组件根本不需要对这些会降低效率或使可听到的声音失真的超量信息进行处理。如果不以这种方式将红外线挡住，这些红外线会使影像变得模糊不清，并会降低镜头所形成影像的清晰度。红外滤镜分为吸收型和反射型两种。

在这个过程中，还使用显微透镜对昏暗的光线进行预处理，这样就可以将这些光线以尽可能垂直的方向准确折射成像。这个显微透镜可以增强像素的光学灵敏度，通常位于色彩滤镜阵列(CFA)之上。

色彩滤镜阵列－Bayer滤镜

光电二极管只能感应光线亮度，不能感应色彩信息。因此，必须使用某种机制以人工的方式增强它对不同色彩的灵敏度，从而向人眼呈现不同的颜色。色彩滤镜阵列的作用是确保每个传感器像素只会收到一种颜色的光：通常是红蓝绿三种颜色。色彩滤镜阵列可以使用不同的模式。由于人眼感应色彩的方式以及人眼对绿色的灵敏度是其对红色和蓝色灵敏度二倍这一事实，要模仿人眼的感应方式，相机需要使用更多的绿色像素来表现会被人们认为是正确颜色的影像。

Bayer 模式交替使用一组红色和绿色滤镜以及一组绿色和蓝色滤镜，其中绿色像素的总数为红色和蓝色像素之和。用Bayer滤镜制作的原始输出是红、蓝、绿三种颜色像素的相互镶嵌，但各种颜色像素的强度不同，这主要取决于光线照在某一特定像素上的角度。

Demosaicing

在用色彩滤镜阵列生成影像时，有4种不同的像素决定着每个像素的颜色。这就形成了一个不同色彩的组合，但看起来还不象一个真正的影像。为此，使用了一种算法。这种算法使用距离目标像素最近的像素的平均色彩值来尽可能完美地模拟目标像素的真正颜色。这种插入缺失值的方法称之为demosaicing。有多种demosaicing算法，例如双线性内插法。

白平衡

在用胶卷摄影时，可根据拍摄光线的类型调整白平衡设置，例如：室内日光灯、钠灯、卤钨灯、室外晴天和室外阴天。如果不进行校正的话，例如，在日光灯下拍摄的图片会偏绿，而在室外晴天的情况下拍摄的图片可能又有点偏黄。自动白平衡校正可以确保影像中的白色与观察者看到的真正