Image Sensors and Signal Processing for Digital Still Cameras pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Nakamura, Junichi

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 237.24

装帧:HRD

isbn号码:9780849335457

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 信号处理
• isp
• Image Sensors
• Signal Processing
• Digital Cameras
• CMOS Sensors
• CCD Sensors
• Image Quality
• Noise Reduction
• Color Filters
• Camera Technology
• Image Processing

窥探光影的奥秘：现代摄影的基石与未来 光，是摄影的灵魂；而捕捉这束光，并将其转化为可感知的数字信息，则是现代数字相机得以诞生的核心技术。本书将带领您深入探究数字相机成像系统的心脏——图像传感器，以及它们如何将复杂的光学信号转化为我们肉眼所见的生动画面。我们不仅仅关注技术的“是什么”，更致力于揭示“为什么”和“如何”，为您呈现一幅关于数字成像前沿技术的全景图。 第一部分：图像传感器的微观世界 数字相机的成像过程始于光线照射到图像传感器上。在这里，光子被转化为电信号，这个微小的转变过程是整个数字成像链条的起点，其效率和精度直接决定了最终成像质量的上限。 像素的艺术：CMOS与CCD传感器 在数字成像技术的宏大舞台上，CMOS（互补金属氧化物半导体）和CCD（电荷耦合器件）传感器是两位举足轻重的演员。尽管它们都肩负着将光信号转化为电信号的任务，但其内部构造和工作原理却有着显著的区别，这些区别直接影响着图像的质量、功耗、响应速度以及成本。 CMOS传感器：灵活性与效率的结合。CMOS传感器采用分布式架构，每个像素都集成了一个晶体管，允许在像素级别直接读取和处理电荷。这种设计带来了显著的优势：低功耗、高速读出能力以及在同一芯片上集成更多功能的可能性，例如信号放大和模数转换。这使得CMOS传感器在消费级相机、智能手机等对功耗和速度有极高要求的设备中占据主导地位。我们将详细剖析CMOS传感器的像素结构，包括光电二极管（photodiode）的响应特性，以及其内部模拟信号处理电路的设计。我们将深入理解像素的量子效率（Quantum Efficiency）是如何影响其捕捉光的能力的，以及漏电流（dark current）对图像噪声的潜在影响。此外，我们还将探讨CMOS传感器中广泛应用的读出技术，如全局快门（global shutter）和卷帘快门（rolling shutter）的工作原理及其在成像过程中的优劣势。 CCD传感器：卓越的信号完整性。CCD传感器则采用集中式架构，信号通过像素之间的电荷转移来完成读出。这种“流水线式”的信号传输方式，能够最大限度地减少信号在传输过程中的损耗和干扰，从而提供极佳的图像质量和信噪比。在过去，CCD传感器因其出色的低噪声性能和高动态范围（dynamic range）而在专业摄影和科学成像领域备受青睐。我们将深入研究CCD传感器的电荷转移机制，包括像素间的耦合电容（coupling capacitor）和转移栅（transfer gate）的作用。我们会分析CCD传感器在读取过程中可能引入的噪声源，如填充因子（fill factor）对光线收集效率的影响，以及转移噪声（transfer noise）的产生机制。尽管CMOS传感器在许多领域已超越CCD，但理解CCD的工作原理对于全面掌握图像传感器技术的发展历程和技术演进仍至关重要。 像素的演变：从低分辨率到高像素密度 随着半导体制造工艺的不断进步，图像传感器的像素密度呈现出爆炸式增长。从最初的几百万像素，到如今动辄数千万甚至上亿像素，这种密度的提升为我们带来了更精细的图像细节和更大的裁剪自由度。然而，高像素密度也伴随着新的挑战，例如像素尺寸减小带来的信噪比下降、串扰（crosstalk）增加以及对微透镜（microlens）和色彩滤光阵列（Color Filter Array, CFA）设计提出的更高要求。 堆叠式与背照式传感器（Stacked and Back-Illuminated Sensors）。为了应对高像素密度带来的挑战，传感器设计者们不断寻求创新。堆叠式传感器将逻辑电路层与像素层分离并堆叠，使得像素层能够拥有更大的感光面积，从而提高光线收集效率。背照式传感器则将光电二极管置于导线层的上方，使得入射光能够更直接地到达光电二极管，减少了光线的损耗，显著提升了传感器的灵敏度和低光表现。我们将详细解析这些先进的传感器架构，理解它们如何通过优化结构来克服高像素密度带来的技术瓶颈。 超越RGB：拜耳阵列的替代方案。传统的色彩捕捉依赖于拜耳（Bayer）色彩滤光阵列，这种结构通过红、绿、蓝三种颜色的滤光片以特定的模式排列在像素上，然后通过插值算法重建全彩图像。然而，这种方式存在色彩失真和分辨率损失的问题。本书将探讨拜耳阵列的局限性，并介绍一些更先进的色彩捕捉技术，例如四色滤光阵列（Quad-Bayer）以及多光谱传感器（multispectral sensors）的原理和应用，这些技术旨在捕捉更丰富的光谱信息，从而实现更精准的色彩还原和更强大的图像分析能力。 第二部分：信号处理的精妙之处 图像传感器捕捉到的原始信号是未经处理的电信号，它包含了大量的噪声和非线性失真。数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）技术就像一位技艺精湛的魔术师，它对这些原始信号进行一系列精细的操作，将其转化为我们最终看到的、高质量的数字图像。 降噪的艺术：从感知到算法 噪声是数字图像的“敌人”，它会降低图像的清晰度和细节。从传感器本身的物理限制到后期处理中的电路噪声，各种噪声源无处不在。 理解噪声的根源。我们将深入分析各种噪声的来源，包括热噪声（thermal noise）、散粒噪声（shot noise）、漏电流噪声、读出噪声（readout noise）以及数字信号处理过程中引入的量化噪声（quantization noise）。理解噪声的统计特性是有效去除它的关键。 降噪算法的演进。本书将详细介绍各种先进的降噪算法，包括时域降噪（temporal denoising，通过分析连续帧的相似性来减少噪声）和空域降噪（spatial denoising，通过分析像素邻域信息来平滑噪声）。我们将探讨非局部均值滤波（Non-Local Means, NLM）、BM3D（Block-Matching and 3D filtering）等经典算法的原理，以及深度学习在降噪领域的最新进展，例如基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的降噪方法，它们能够学习更复杂的噪声模式并提供更自然、更少损耗的降噪效果。 色彩的校正与还原：捕捉真实的世界 传感器捕捉到的原始色彩数据往往存在偏差，需要经过一系列处理才能准确还原场景的色彩。 白平衡（White Balance, WB）的校正。不同光源的色温不同，会导致图像出现偏色。白平衡算法旨在根据环境光源的色温，自动调整图像的色彩平衡，使其看起来更自然。我们将剖析不同的白平衡算法，包括基于灰点（gray world）和白点（white patch）的算法，以及更复杂的基于统计模型和机器学习的自适应白平衡技术。 色彩空间转换与色彩管理。原始传感器数据通常位于特定色彩空间，而我们最终看到的图像则可能采用不同的色彩空间（如sRGB, Adobe RGB）。我们将深入讲解色彩空间的概念，以及如何在不同色彩空间之间进行精确的转换，确保色彩的准确性和一致性。 色彩插值与细节增强。拜耳阵列传感器需要通过色彩插值（demosaicing）算法来重建全彩图像。我们将分析各种插值算法的优缺点，以及如何通过锐化（sharpening）和细节增强技术来恢复因插值和降噪而损失的图像细节，同时避免引入不自然的“光晕”或“锯齿”。 动态范围的拓展：捕捉明暗细节 数字相机的动态范围决定了其同时捕捉画面中最亮和最暗部分的细节能力。低动态范围的相机在面对大光比场景时，高光会过曝，暗部会欠曝，丢失大量信息。 高动态范围成像（High Dynamic Range Imaging, HDR）。本书将介绍实现HDR的多种技术，包括基于多重曝光（multi-exposure）的算法，通过合成多张不同曝光时间的图像来获得更大的动态范围；以及传感器级别的HDR技术，例如双增益像素（dual-gain pixels）和交错曝光（staggered exposure）。 色调映射（Tone Mapping）。将HDR图像压缩到普通显示器能够显示的范围内，需要进行色调映射。我们将探讨各种色调映射算法，它们的目标是在保留图像细节的同时，使得图像看起来更自然，不至于出现“油画感”或“塑胶感”。 自动对焦与曝光控制：智能的眼睛 现代数字相机的高度智能化离不开先进的自动对焦（Autofocus, AF）和自动曝光（Auto Exposure, AE）系统。 自动对焦的原理与技术。我们将深入讲解相位检测（phase detection）和对比度检测（contrast detection）两种主流自动对焦技术的原理，以及融合这两种技术的混合对焦系统。此外，我们还会探讨人脸/眼部检测（face/eye detection）和物体跟踪（object tracking）等先进的AF辅助技术。 自动曝光的策略。AE系统需要根据场景的光照条件、主体亮度、色彩等因素，智能地选择合适的曝光组合（光圈、快门速度、ISO）。我们将分析不同的测光模式（matrix metering, center-weighted metering, spot metering）及其适用场景，以及动态范围优化（DR optimization）等先进的AE策略。 第三部分：前沿探索与未来展望 数字成像技术从未停止前进的脚步。本书的最后部分将带您一同展望未来的发展趋势，以及一些令人兴奋的新兴技术。 深度学习在数字成像中的应用。深度学习已经在图像识别、图像生成等领域取得了革命性的进展，它也正深刻地改变着数字成像的各个环节。从更智能的降噪、超分辨率（super-resolution）重建，到基于AI的场景理解和图像风格迁移，深度学习正赋予数字相机前所未有的“智慧”。 事件相机（Event Cameras）的崛起。与传统相机逐帧捕捉图像不同，事件相机仅在像素亮度发生变化时才生成事件信号。这种全新的成像模式带来了极高的帧率、极低的功耗和极小的运动模糊，为高速运动跟踪、无人驾驶等领域带来了新的可能性。 计算成像（Computational Imaging）的未来。将光学和计算紧密结合，通过算法来弥补光学系统的不足，甚至实现超越传统光学极限的成像能力，是计算成像的核心理念。我们将探讨计算摄影（computational photography）和计算成像在数字相机设计和图像质量提升方面扮演的关键角色。 本书旨在为读者构建一个全面而深入的数字成像技术知识体系，从最基础的像素原理，到复杂的信号处理算法，再到激动人心的前沿技术。无论您是摄影爱好者、技术开发者，还是对科学技术充满好奇的研究者，都能从中获得宝贵的启发和深刻的理解。让我们一同踏上这场探索光影奥秘的旅程，感受科技的力量如何塑造我们观察世界的方式。

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坦率地说，这本书的阅读门槛不低，它要求读者具备扎实的线性代数和基础光学知识储备。对于初学者而言，某些章节可能需要反复研读，甚至需要查阅其他参考资料来辅助理解。但这恰恰是其价值所在——它过滤掉了那些对专业人士没有帮助的冗余信息，直击要害。书中对“全局快门”与“卷帘快门”的性能对比分析，不仅仅停留在理论层面，还结合了现代CMOS技术的发展趋势进行了前瞻性的探讨，这表明作者紧跟行业脉搏。我尤其喜欢作者在讨论“动态范围扩展（HDR）技术”时所展现出的深刻洞察力，他将多种合成方法进行了系统性的归类和性能比较，并指出了每种方法的计算复杂度和硬件实现难度。这使得这本书不仅是一本知识的汇集，更像是一份高级的工程决策指南，指导我们如何在性能、功耗和成本之间做出最优选择。

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当我真正沉下心来阅读关于“信号处理”的部分时，才体会到这本书的真正功力所在。它绝不是那种停留在基础概念的入门读物，而是直接切入了专业领域的核心难题。例如，书中对去马赛克（Demosaicing）算法的分类讨论和不同插值方法的优劣对比，详尽到令人发指，甚至提到了一些在商业软件中被广泛应用但鲜为公开讨论的优化技巧。更让我印象深刻的是对色彩科学的阐述，作者没有简单地罗列色彩空间标准，而是深入探讨了从传感器响应函数到最终显示设备校准的整个链条中，如何精确地还原真实世界的色彩信息。这部分的逻辑性极强，仿佛置身于一个精密仪器的设计室，每一步操作都必须精确无误。读完这些章节，我感觉自己对数码照片“看起来是什么样”的背后隐藏的数学魔法有了前所未有的清晰认识，极大地提升了我对图像质量评价的敏感度。

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这本书的排版和插图质量也值得称赞，这在技术书籍中往往是一个容易被忽视的细节。清晰、高分辨率的图表是理解复杂信号流程图的关键。我特别欣赏作者在讲解降噪技术时所采用的对比方式——左侧是原始噪声图像，右侧是应用了特定算法后的处理结果，这种直观的视觉冲击力，远胜于单纯的文字描述。通过阅读，我发现作者对不同应用场景的理解也非常到位，比如，书中讨论了低照度环境下的长曝光噪声管理，以及高速运动场景下的果冻效应（Rolling Shutter Artifacts）的补偿策略，这些都是实际产品开发中必须面对的痛点。对于任何一个想要深入优化嵌入式图像处理管线的人来说，这本书提供了一个坚实的理论基石和丰富的工程案例库。它帮助我跳出了“调参数”的层面，开始从底层原理上构建自己的图像处理思路。

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这本书的封面设计得相当吸引人，那种深邃的蓝色背景配上精密的电路图纹理，立刻让人联想到高科技和严谨的科学态度。我是在寻找一本能够全面梳理现代数码相机图像采集流程的权威著作时，偶然发现了它。初翻阅目录，我就被其详尽的结构所折服——从最底层的像素阵列特性到复杂的图像信号处理流水线，几乎涵盖了从光子撞击到最终数字图像生成的所有关键环节。尤其是对不同类型传感器（如CCD与CMOS）的物理原理和性能权衡的深入剖析，真是令人大开眼界。作者似乎非常注重理论与实践的结合，书中大量的公式推导不仅严谨扎实，还配有清晰的图示来解释抽象的概念，这对于我这样既想理解“为什么”又想知道“如何做”的工程师来说，简直是如获至宝。它不像某些教科书那样枯燥乏味，反而充满了对光电转换效率和噪声抑制策略的真知灼见。这本书的价值在于，它不仅仅是描述现状，更是在引导读者去思考如何设计下一代更优秀的成像系统。

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总而言之，这部作品成功地在学术深度和工程实用性之间找到了一个近乎完美的平衡点。它不像那些市场上的“快速指南”那样浅尝辄止，也不像纯粹的学术论文那样晦涩难懂。它提供的是一种系统性的、自上而下的认知框架，将复杂的成像系统解构为一系列可理解、可优化的模块。我发现自己阅读完一部分内容后，看任何一张数码照片时，都会不由自主地联想到背后的感光元件工作原理、A/D转换的精度限制以及后续的色彩矩阵变换。这种思维模式的转变，是衡量一本技术书籍是否真正卓越的关键指标。这本书无疑是这个领域内少有的精品，它不仅仅记录了技术，更塑造了专业人士的思考方式，对于想在该领域有所建树的专业人士来说，是案头必备的参考书目。

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看完后我没有得到我想要的东西。这本书缺乏思想的启发，更多的是现状的说明。

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介绍sensor原理的“圣经”

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看完后我没有得到我想要的东西。这本书缺乏思想的启发，更多的是现状的说明。

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