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微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法

来源:搜狐 2023-09-13 11:21:48 0浏览 收藏

科技周边不知道大家是否熟悉?今天我将给大家介绍《微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法》,这篇文章主要会讲到等等知识点,如果你在看完本篇文章后,有更好的建议或者发现哪里有问题,希望大家都能积极评论指出,谢谢!希望我们能一起加油进步!

(映维网Nweon 2023年09月13日)在低能见度条件下成像时,传统图像传感器的信噪比可能会受到读取噪点的高度影响。例如,在低光成像条件下,CMOS或CCD成像像素可能只能检测到少量光子,这可能导致读取噪点接近或超过成像像素检测到的信号,并降低信噪比

在低光条件下,以高帧速率进行成像时,CMOS或CCD图像传感器检测到的信号中的噪点问题通常会加剧。尽管可以使用较低的帧速率来允许CMOS或CCD传感器检测到足够的光子,但是使用低帧速率通常会导致捕捉到的图像中出现运动模糊,这在头戴式显示器中尤为明显

除了影响透视成像外,与常规图像传感器相关的读取噪点和/或运动模糊可能影响头显执行的其他操作,如后期重投影、滚动快门校正、对象追踪、表面重建、语义标记、对象的3D重建等。

针对这个问题,微软在名为“Image sensing pixel configurations for reduced sensor noise的专利申请中提出了一种旨在减少传感器噪点的图像感知像素配置方法。

在一个实施例中,专利描述了一种配置为捕获具有减轻噪点图像的图像传感器。所述图像传感器包括对像素设计的修改,以减轻成像传感器中的dark shot噪点。修改后的图像感测像素的多个排列形成传感器阵列。

多个图像感测像素中的每个图像感测像素包括配置为接收光子以方便图像捕获的有源区域。每个有源区域包括长度和宽度。对于多个图像感测像素中的至少一个图像感测像素,有源区域的长度或宽度小于至少一个图像感测像素与相邻图像感测像素之间像素间距测量的约80%。相对于像素间距测量的有源区域的大小有助于减轻图像传感器的传感器噪点。

微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法

根据图1所示,传感器110可能包括图像传感器112。图像传感器112可能由图像感测像素120的排列组成,这些图像感测像素120形成传感器阵列,并且每个像素都被配置为检测光子以促进图像捕获

例如,其中的图像传感器112包含一个或多个单光子雪崩二极管(SPAD)传感器,图像传感像素120能够通过响应光子来引发雪崩效应。在光子被探测后,可以给图像传感像素120充电,以便它准备好用于探测额外的雪崩事件

微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法

图2示出了用于弱光成像的传统图像传感器200的图像传感像素202A和202B。如图2所示,图像传感像素202A和202B通过所示的隔离区204进行深沟槽隔离。包围图像传感像素202A和202B的折线表明,常规图像传感器200可以包含任意数量的图像传感像素以形成传感器阵列。

图2分别展示了图像传感器像素202A和202B的有源区域206A和206B。正如前文所述,有源区域206A和206B包括了图像传感器像素202A和202B的光输入区域,光子可以通过这些区域到达其他像素组件,从而促进图像的生成

在图2中展示了传统图像传感器200的图像传感像素202A的有源区域206A的长度208和宽度210。同时,图2还展示了像素间距测量212,即图像传感像素202A和202B之间中心到中心的距离

图像传感像素202A的有源区域206A的长度208和宽度210接近像素间距测量212,尝试最大化有源区域206A,以允许图像传感像素202A在图像捕获期间捕获所有可用光子,特别是在弱光条件下成像时。

然而,这种尺寸和宽度容易导致传感器产生噪点。与图2中展示的传统图像传感器200不同,微软构思的图像传感器采用了缩小的有源区域,从而有助于减少图像捕捉时的传感器噪点

微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法

图3示出配置为捕获具有减轻噪点图像的图像传感器300的图像传感像素302A和302B。图像传感器300可包括SPAD传感器或其他类型的图像传感器,并且图3所示的图像传感像素302A和302B可沿图像传感器300的同一行或同一列排列。

弯曲断行表明,图像传感器300可以包含任意数量的图像传感像素302A和302B以形成传感器阵列

在图3的实施例中,图像传感器300的图像传感像素302A和302B分别由各自的隔离区所包围。隔离区304A和304B可在相邻图像传感像素之间提供光学和/或电气隔离。

图3示出图像传感像素302A的有源区域306A的长度308和宽度310。图3同时示出图像传感像素302A和302B之间的像素间距测量312。

相较于与图2传统图像传感器200的图像感测像素202A的有源区域206A的长度208和宽度210,并且反直觉地,图3选择为小于像素间距测量312,从而减小有源区域306A。例如,有源区306A的长度308和/或宽度310可以小于像素间距测量312的大约80%,或者小于像素间距度量312的大约75%、70%、65%、60%、55%、50%、40%或30%。

根据实验结果显示,图像传感器的像素间距小于80%时,图像感测像素的有源区域足够大,适合于微光成像,并且仍然提供足够小的有源表面积,以减少噪点的可察觉性

作为举例说明的方式,图像传感器300的像素间距测量312可包括约6.4 μm的长度,其可与常规图像传感器200的像素间距测量212相匹配。常规图像传感器200的图像传感像素202A的有源区域206A的长度208和/或宽度210可大于像素间距测量值212的约90%,例如6.3 μm。

相反,图像传感器300的图像传感像素302A的有源区域306A的长度308和/或宽度310可低于像素间距测量312的约80%,例如约4 μm(像素间距测量的约60%)。

继续上面的例子,当有源区306A的长度308和宽度310都减小到像素间距测量312的大约60%时,有源区306A的周长可以类似地减小到图像感测像素302A的总周长的大约60%。与总像素面积相比,有源区306A的减小的周长可有助于有源区306B的面积的相应减小。

如上所述,减少的有源区域306A可有利地有助于减少图像传感器300捕获的图像中的噪点。

微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法

图4示出图像传感器400的图像传感像素402A和402B的示例组件的横截面侧面视图,其包含减少的有源区域,类似于图3的图像传感器300。

在图4中,我们可以看到微透镜430A和430B分别安装在图像传感像素402A和402B的有源区域406A和406B上。这些微透镜的作用是引导环境光线朝向有源区域406A和406B,使环境中的光子能够进入图像传感像素402A和402B的内部组件

如图4所示,微透镜430A和430B在图像感测像元402A和402B之间的接口处相邻,使得微透镜430A和430B分别将尽可能多的环境光引导到图像感测像元402A和402B的有源区域406A和406B。图像传感像素402A的微透镜430A的直径432A与图像传感像素402A本身的长度和/或宽度基本相似。

图4显示了图像传感器像素402A的有源区域406A的长度408和/或宽度,这些尺寸被选为小于微透镜430A的直径432A。例如,有源区域406A的长度408和/或宽度可以小于微透镜430A直径432A的约80%

根据实验结果显示,当图像传感器的微透镜直径小于相应像素直径的约80%时,图像传感器的微透镜足够大,适合于低光成像,并且仍然提供足够小的有源表面积,从而有效减少噪点的可感知程度

在一个实施例中,通过减少图像传感器的有源区域深度可以实现减少暗拍噪点。图5展示了图像传感器500的图像传感像素502A和502B的示例组件的横截面侧面视图,其中图像传感器500具有减小的有源区域深度

微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法

图像传感像素502A和502B包括类似于图像传感器400的图像传感像素402A和402B的组件,例如微透镜530A和530B、有源区域506A和506B、有源区域520A和520B、以及隔离区域504A和504B等。

图5还展示了图像传感像素502B的有源区域520B的深度。该深度从有源区域520B的顶部延伸到底部,包括面向场景的部分以及与场景相邻的涂层、缓冲衬底等元件的部分。深度的范围可以覆盖吸收区、倍增区、电位阱、光电二极管和其他光活性组分的下边缘

如图5所示,所述有源区域520B的深度584小于所述像素间距测量512和所述隔离区域504B的沟槽深度。例如,有源区域520B的深度584小于像素间距测量512的约80%。减少有源区域的深度有助于减少图像中的噪点。

微软指出,与常规方法用于改善低光成像的不同,发明的实施例针对图像传感器,该图像传感器具有减少的有源区域和/或减少的有源区域深度像素,可以在弱光条件下捕获减少噪点的图像

相关专利:Microsoft Patent | Image sensing pixel configurations for reduced sensor noise

微软在2022年2月提交了一项名为“Microsoft Patent | Image sensing pixel configurations for reduced sensor noise”的专利申请,并最近被美国专利商标局公布

本篇关于《微软AR/VR专利提出减少传感器噪点的图像感知像素配置方法》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于科技周边的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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