Heutzutage dominieren CMOS-Bildsensoren nicht nur den klassischen Markt digitaler Foto-, Video- und Handykameras, sondern werden mit stetig steigendem Interesse auch in Bereichen wie der Automobilindustrie, der Robotik, der Sicherheits- und Medizintechnik sowie bei wissenschaftlichen Anwendungen eingesetzt. In Bezug auf die Optimierung von Geschwindigkeit, Chipfläche, Energieverbrauch, Produktionskosten sowie Bildqualität kann ein kundenspezifisches analoges Schaltungsdesign für Echtzeit-Bildsysteme individuell entwickelt werden.
In der vorliegenden Arbeit wurden neuartige Bildsensorarchitekturen mit neuen Pixelstrukturen und Zugriffsverfahren auf Sensorsignale für analoge Bildverarbeitungsverfahren entwickelt. Gemäß dem Workflow des Bildgebungssystems wurden drei CMOS-basierte analoge Bildverarbeitungsverfahren mit entsprechenden Sensorstrukturen vorgestellt: eine kompakte Farbpixelstruktur für das direkte Auslesen von mehreren Farbinformationen jedes Pixels, ein analoger räumlicher Filter, der mithilfe einer zweidimensionalen Auslesemethode die Sensordaten im kleinen Cluster bearbeiten kann sowie ein analoger Tone-Mapping-Operator, der den Dynamikbereich des Sensors, von der fotografischen Umgebung abhängig, bearbeitet und nichtlinear transformiert.
Die in dieser Arbeit vorgestellten Sensorstrukturen und analogen Bildverarbeitungsverfahren wurden modelliert und simuliert. Die Simulationsergebnisse sind im Vergleich zum digitalen Äquivalent in Bezug auf Geschwindigkeit, Chip-Fläche, Energieverbrauch und Bildqualität verifiziert.
Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit, dass Bildverarbeitungsverfahren in der analogen Domäne mit individuellen Sensorstrukturen und Schaltungsgestaltungen optimale Lösungen für Echtzeit-Bildsysteme sind.
Aktualisiert: 2020-12-08
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