이미지 센서의 동적 범위와 저조도 성능의 경쟁 환경

디지털 수집의 물결 속에서 동적 범위와 저조도 성능은 이미지 센서 영상의 품질을 결정하는 핵심 요소가 되었으며, 두 가지가 긴밀하게 연결되고 기술적 균형을 이루어 치열한 시장 경쟁을 촉진하고 있습니다.

선도 기업이 주도권을 잡다: 소니는 심층적인 기술과 규모의 이점으로 이미지 센서 시장을 장악하다 하이엔드 스마트폰 분야에서는 아이폰과 같은 많은 기기가 소니 센서를 채택하고 있으며, 이는 고대비 장면과 저조도에서 디테일 캡처에 탁월하다. 삼성은 통합 산업 체인의 이점을 활용하여 고유한 픽셀 디자인과 알고리즘으로 다이내믹 레인지를 향상시키고, 픽셀 크기와 감도를 최적화하여 저조도 성능을 강화하며, 중저가 모바일폰과 보안 모니터링 분야에서 소니와 경쟁한다.

떠오르는 세력이 부상: OmniVision은 OV50M40과 같은 소형, 고해상도 센서 분야를 돌파하여 고급 HDR 기술을 사용하여 저조도 아날로그를 크게 개선하고 동적 범위를 균형 있게 조정하며 스마트폰 및 IoT 비전 분야에서 두각을 나타냈습니다. GCM은 중저가 시장에 초점을 맞추고 있으며, 고성능 제품은 성능 면에서 비용에 민감한 애플리케이션의 기본적인 요구 사항을 충족하고 중국과 신흥 시장에서 가격 및 현지화 서비스로 시장 점유율을 확보합니다.

픽셀 디자인 혁명: 기존 픽셀 웰 용량은 동적 범위와 저조도 성능을 제한합니다. 회사는 픽셀을 늘리고 저조도 성능을 향상시켜 광자 캡처 기능을 개선하는데, 이는 전문 카메라에서 자주 채택하는 전략입니다. 동시에, 백라이트 및 스택 구조와 같은 새로운 구조가 등장하여 스택 구조는 민감한 부분과 신호 처리 부분을 분리하여 간섭을 줄이고 동적 범위를 확장합니다.

알고리즘 최적화 업그레이드: 신호 처리 알고리즘은 성능 개선의 핵심입니다. 동적 범위, 다중 프레임 합성 및 적응형 노출과 같은 HDR 알고리즘은 다양한 노출 이미지를 병합하여 밝고 어두운 영역의 세부 정보를 풍부하게 합니다. 저조도 성능의 경우 노이즈 감소 알고리즘은 기존 필터링에서 딥 러닝 알고리즘으로 발전하여 노이즈를 정확하게 제거하고 세부 정보를 보존하여 이미지 선명도를 향상시킵니다.

스마트폰: 모바일 폰은 다이내믹 레인지와 저조도 성능에 대한 엄격한 요구 사항을 가지고 있습니다. Huawei는 야간 장면의 저조도 성능을 강화하여 AI 장면과 야간 장면 알고리즘을 결합하여 고품질 야간 사진을 촬영합니다. Apple은 전반적인 균형에 집중하여 전체 조명 조건에서 자연스러운 이미지를 보장합니다.

보안 모니터링: 이 분야는 넓은 조명 대비 장면에 적응하여 선명한 이미지를 보장하는 범위를 강조합니다. 회사는 적외선 야간 투시경과 결합된 광역 동적 범위 기술을 개발하여 저조도 모니터링을 강화하고 보안 시스템의 안정적인 작동을 보장합니다.

자동차 전자 장치: 자동차 카메라는 강한 빛에서도 도로 세부 정보를 선명하게 포착하고 밤에는 도로 상황을 정확하게 인식해야 합니다. 플라이어는 글로벌 셔터 기술을 사용하여 저조도 감도를 개선하고 고급 운전자 지원 시스템을 위한 정확한 시각 데이터를 제공하는 고동적, 저잡음 센서를 개발했습니다.