是學習筆記

Rolling Shutter 和 Global shutter的比較

Rolling Shutter 和 Global shutter的比較

封面圖片來源:The Beat

以下資訊皆是本人參考網路上資訊整理出來的,如有錯誤的地方還請不吝給予指教

目錄

  1. 捲簾快門

  2. 全局快門

  3. 全局快門應用

  4. 結語


快門是照相機用來控制感光片有效曝光時間的結構

對於曝光模式,Global Shutter與Rolling Shutter是相機常見的曝光模式,下面介紹兩種不同模式的特點:

關於Rolling Shutter和Global Shutter之間的區別,兩者在最終圖像結果方面是不同的,尤其是在相機處於運動狀態時

捲簾快門

Rolling Shutter

Rolling shutter是通過逐行曝光的方式實現的。曝光會是一行一行的輸出,在開始曝光時,Sensor會以逐行掃描的方式逐行曝光,不同行的像素曝光時間會不同。

感光元件的所有像素點逐行輪流曝光一定時間,進而成像。但會出現果凍現象

果凍現象是在高速運動後曝光而產生殘缺的影像及扭曲變形彎曲(如下圖)

會發生果凍現象,通常是當拍攝的物體、場景中有快速移動的物件。EX:飛機螺旋槳、高速的車輛等

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圖片來源: Wiki

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全局快門

Global Shutter

Global Shutter是感光元件的所有像素點同時曝光,進而成像。因此不會Rolling Shutter的果凍現象,曝光時間會比Rolling Shutter還短

以下為Rolling shutter和Global Shutter的對比圖:

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圖片來源: internet

左圖是Rolling shutter的曝光方式,逐行掃描。右圖是Global Shutter的曝光方式,所有像素點一起曝光。

因此,

  • 在高速的環境下運動的物體,使用Global Shutter就不會變形

  • 在光線有明暗變化的時候,使用Global shutter sensor不會有明暗瑕疵,可以做到單幀HDR。

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全局快門應用

Global Shutter 應用

隨著科技的進步,到處都能看到Camera的應用,除了增強資安,也隨著AI和網路技術,成像技術也不斷的進步。

一般情況下,使用Rolling shutter技術就足夠了,但在特定的場域或時間,使用Global Shutter會帶來更好的效果。

  • 智慧監控

通過AI技術,將監控中的人準確無誤的抓拍下來,可以最大化的實現監控目的。一般情況下,Rolling shutter sensor就可以勝任(因大多是拍行人等慢速物體)。但若通過Global shutter sensor,則可以有效降低圖像變形,避免物體運動的晃動現象,以及人臉模糊的問題。

  • 智慧交通

Global shutter sensor可以避免車輛高速運動時,拍攝變形的問題,結合結構光技術或者雙目攝像頭,可以提供更清晰的圖像,以便更加精準的計算出周邊物體與車體的距離,判斷當前的路況,可使車輛行駛更加安全。

  • 智慧工廠

由於Global shutter sensor可以清楚的還原高速運動中的物體的形態,大型工廠在檢測、質量管控、機械臂操作、物流、測量等自動化生產時,使用Global shutter可以提高生產效率。

  • 智能家居

家用設備若要智能化,也需要Camera的幫忙。如掃地機器人用Global shutter sensor,可以幫助掃地機器人更加精準的獲得距離信息,使得掃地機器人更加智能化。

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結語

通常CCD感光元件是採用Global Shutter,而CMOS就採用Rolling Shutter

簡單的整理Rolling Shutter和Global Shutter如下:

Rolling Shutter Global Shutter
曝光時間長的應用可以有更低的噪聲和幀速 曝光時間短的應用
適合拍靜止的物體 適合拍快速移動物體

最後再總結一下:

Global Shutter的原理就是整片感光元件是同時間曝光,較適用於沒有快門組件的相機,像是DC、DV及手機等。
但現時常用的全片幅格式等尺寸較大的感光元件都是CMOS。
而CMOS的感光方式是用逐行的方式擷取資料,所以會出現果凍現象。
不過如果在拍片或Live View取景時,擷取畫面的Frame Rate夠高的話,Rolling Shutter帶來的問題就會減輕。
例如在拍片時以60p或60i的幀率拍攝就可改善了。

雖然使用Global Shutter,感光元件會同步讀取所有像素,是較理想的電子快門,但由於價錢的關係,多數一般的camera還是會使用Rolling Shutter的方式來降低成本。

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資料來源: KKnews / Photonews / wiki


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