改变未来的影像技术

目前，数码影像领域各种新技术层出不穷，如以提升感光能力为目的的应用于影像传感器上的无缝微透镜、X-Trans CMOS和背照式技术；以提升拍摄体验为目的的相位检测像素、线性步进对焦马达以及一体化防抖（镜头与传感器一体化）技术；以提升影像质量为目的的像素无序排列、HDR高动态合成以及多张合成降噪等技术，这些都成为各类数码影像产品的突出卖点。但是，时至今日还有很多新型影像技术并未得到普及，部分技术因为生产工艺限制或还需进行技术改良而未投产，部分技术则因为专利或推广力度的问题而止步不前，还有部分技术被厂商作为未来的技术储备。这些影像技术中包括了液态镜头、有机CMOS传感器、传感器变形、防抖修正、图像和视频去模糊以及影像去雾等技术。

液体镜头和曲面镜头

液体镜头技术由法国Varioptic和瑞士Optotune等欧美部分厂商开发，这种液体镜头与人眼晶状体的工作原理极为相似，它将导电水溶液和油密封在金属筒中，通过电压的调整，控制两种液面交界的曲面半径，进而实现变焦和聚焦的控制。与传统镜头相比，液体镜头的体积小、耗电量小、价格也较低且变焦和对焦速度快，是理想的内窥镜、激光加工设备以及手机摄像头的镜头替代方案。

另外，部分日本光学厂商，如柯尼卡美能达和索尼，还研发出了曲面成像镜头技术，该镜头必须与可变形传感器配合使用，达到改善广角镜头畸变、减小像场弯曲以及提高边缘画质的目标。目前，索尼的曲面成像镜头对应的是1.4规格的影像传感器，而柯尼卡美能达的曲面成像镜头则可对应1.7、4/3、APS-C以及全画幅等规格的影像传感器。

新型传感器技术

与镜头技术类似，影像传感器也有新技术在不断推陈出新。其中，富士胶片的混合式有机CMOS影像传感器和索尼的传感器变形技术颇具特色，二者分别在影像传感器的内部和外形上进行了革新。

有机影像传感器

富士胶片的有机CMOS影像传感器使用了一种光电有机涂层代替了传统CMOS中的硅光电二极管，有机涂层可直接将光信号转换为电子，再由下方的CMOS电路获取并最终转换成图像。该技术的优势在于，有机层可以覆盖整个传感器的表面，明显增加了感光面积；无需微透镜引导光线至光电二极管中，而且也无需将感光层分割为独立的像素。同时，由于该有机涂层仅接收可见光，所以可省去影像传感器前的红外滤镜。尤为重要的是，有机CMOS影像传感器的原生影像噪点数量将大为减少，高感光度下的噪点控制表现将相当出色。

无独有偶，今年年初德国慕尼黑工业大学的科学家也研发出了类似的有机影像传感器。与传统CMOS相比，这种有机影像传感器可提升约3倍的感光性能。不仅如此，有机影像传感器还具有生产工艺简单、成本较低的特点。这种有机影像传感器可通过涂布不同的有机涂层，定制生产出不同类型的传感器。例如，涂布捕捉可见光有机材料，制成用于照相和摄像的传感器；也可通过涂布捕捉红外光的涂层，制成特殊的红外摄影传感器。但是，此种传感器还存在难以寻觅更合适的高分子材料的困难。

传感器变形技术

继堆栈式CMOS技术之后，索尼研发了影像传感器变形技术。该技术将一块可变型图像传感器放置在带有内倾结构的基座上，采用电磁、热胀冷缩、真空等外力，使传感器产生内凹变形，以修正镜头成像的像场弯曲，达到改善广角镜头边缘画质的目标。而当更换边缘变形小的镜头后，通过减小外作用力，传感器也可恢复平面状态以配合镜头。

此种可变形传感器还有一些技术需要验证，例如，传感器变形控制的精度和耗电量以及与之配套镜头成像面的曲率等等。

防抖技术

防抖技术在很大程度上减小了画面出现模糊的可能性，除了常见的通过硬件实现的防抖技术之外，还有通过软件算法实现的防抖技术。

照片防抖处理

微软在图片防抖技术中，将陀螺仪和加速度传感器等硬件与专用去模糊的算法相结合，对拍摄完成的照片进行后期处理。其具体原理是：计算芯片记录三维陀螺仪和加速度传感器的数据，感知快门开启时相机的运动轨迹和加速度，然后利用算法模型对这些参数进行反向计算，回溯出最初的影像。此技术最大的优点是，可将已经模糊不清的照片恢复成清晰影像。此外，在图片防抖方面，著名的Adobe公司也研发出了后期去模糊技术，由于该技术通过Photoshop软件实现，因此也简称为“PS防抖”。它主要通过图像算法计算出拍摄设备的位移量和方向的数据，再根据此数据进行反向图片处理，达到消除照片模糊的目标。

视频防抖技术

在视频防抖方面，现阶段较为先进的产品普遍使用镜头防抖技术，索尼的部分高清DV还采用了影像传感器与镜头一体化的设计。如今，随着软件技术突飞猛进的发展，即使在前期拍摄出抖动的视频，通过软件也同样可实现去模糊和消除抖动的目的。

微软视频防抖技术的具体原理是：将已拍摄完成的视频视为连续的图片帧序列，利用算法找出对图片序列中相对静止的物体，如建筑物、树木等。该软件对这些静止物体在画面抖动中的位移量和方向进行计算，得出机身的抖动轨迹。再依据这些轨迹数据，将所有图像帧进行对齐，实现消除抖动的目的。但在图像帧的对齐过程中，由于画面边缘会出现错位，因此还需要剪裁掉10%～15%的画面边缘并拉伸画面，保证视频可维持原尺寸。

影像去雾技术

在雾霾天气中拍摄，图片和视频中的景物皆是灰蒙蒙的，这给拍摄带来了极大的不便。近年来，影像界已开始专门对影像去雾方法进行广泛研究，虽然去雾方法有所不同，但皆可在不同程度上去除画面中的雾霾。

静态图像去雾技术

在静态图像的去雾技术中，目前有多种处理方法以及软件算法，但效果较好的当属“基于暗原色先验的方法”（微软亚洲研究院）。

通常在户外照片的非天空区域里会存在暗像素（Dark Pixel），并至少有一个颜色通道的强度值极低，但在被雾霾干扰的图像中，这些暗像素的强度值会因受到大气的白光成分所干扰而变为较高的值。这些暗像素可用于评估雾光的透射参数，将该参数与已有的雾成像模型和插值法抠图修复技术相结合后，即可获得雾气层并加以去除，进而还原出高质量的影像。

该技术是一种基于暗像素的统计规律，在应用时也存在一定的局限性：在景物主体与天空较接近且无阴影覆盖等极限情况下，暗原色先验的方法即告失效。但是对于大部分景物图像来说，暗原色先验方法的最终效果均较为理想。

实时视频去雾技术

雾霾天气会对安防监控摄像机和车载摄像等系统造成不利影响，为此，富士通技术开发中心研发出了一种可实时进行影像去雾处理的技术。该技术采用了“雾霾图像=清晰图像+雾霾浓度”的原理，实际的工作流程是：通过单幅输入图像，先估算出每个像素周边范围的雾霾浓度，生成一张粗映射图。然后，再估算每个像素的雾霾浓度，生成一张细映射图。最后，通过对粗细两张映射图进行比对，来决定每个像素的最终雾霾浓度。

由于该去雾技术中的算法针对像素局部范围进行计算，因此具有算法简便且并行度高的特点，在使用电脑软件处理时，可实现实时处理720×480@30p的视频。目前，该技术即将进入实用化阶段，监控摄像机、导航系统以及车载摄像头等将成为该技术的目标市场。

收稿日期：2013-04-25