某尼的三份Datasheet提到了一个高像素传感器的5种像素读取方式(图5~9),一个四拜耳传感器的2种像素读取方式(图1、2),一个九拜耳传感器的2种像素读取方案(图3、4)。
本测试对其进行仿真
工作流:依采样模式取样图像→解马赛克图像→伽马,色彩→下变换到4KRGB→500%放大检测。
1. QuadBayer全分辨率
2. 1/4分辨率的Bayer/QuadBayer合并
3. NonaBayer全分辨率
4. 1/9分辨率的Bayer/NonaBayer合并
5. Bayer全分辨率
6. V1:2合并,Bayer模式
7. H1:2 V1:2合并,Bayer模式
8. V1:2线合并,类Bayer模式
9. V1:3线合并,非Bayer模式
本测试对其进行仿真
工作流:依采样模式取样图像→解马赛克图像→伽马,色彩→下变换到4KRGB→500%放大检测。
1. QuadBayer全分辨率
2. 1/4分辨率的Bayer/QuadBayer合并
3. NonaBayer全分辨率
4. 1/9分辨率的Bayer/NonaBayer合并
5. Bayer全分辨率
6. V1:2合并,Bayer模式
7. H1:2 V1:2合并,Bayer模式
8. V1:2线合并,类Bayer模式
9. V1:3线合并,非Bayer模式
星/索把这个工具做到QBC的片上,现在追求画质的情况,QuadBayer提供了3种输出方案:
1. 高分辨率QBC:不进行Re-mosaic处理,由支持QBC的ISP处理
2. Bayer 2x2 Binning:片上合并低分辨率Bayer
3. RGB Binning:片上修改读取模式,做数字域合并,实现三通道低分辨率输出
此外,还有一种非直出的经典法:Re-mosaic模式,该模式并非通过调整读取结构实现,故而没有被表格提及。
RGB合并是补充的模式,相比全分辨率模式,拥有更低的读取时间,更高的帧速率,更轻的带宽需求。相比拜耳模式,拥有更优秀的分辨率,更好的动态范围。
不过显而易见的,FPN问题不容忽视。
当然,红蓝像素不等距采样造成的FPN可以由容易处理的绿色通道补偿,后端加入去伪色算法也是可以的一种快速办法。
1. 高分辨率QBC:不进行Re-mosaic处理,由支持QBC的ISP处理
2. Bayer 2x2 Binning:片上合并低分辨率Bayer
3. RGB Binning:片上修改读取模式,做数字域合并,实现三通道低分辨率输出
此外,还有一种非直出的经典法:Re-mosaic模式,该模式并非通过调整读取结构实现,故而没有被表格提及。
RGB合并是补充的模式,相比全分辨率模式,拥有更低的读取时间,更高的帧速率,更轻的带宽需求。相比拜耳模式,拥有更优秀的分辨率,更好的动态范围。
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- DeFi 通过合作和整合。
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