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    CMOS低光成像专利如何解决夜间拍摄噪点问题?

    304am永利集团 | 2025-09-04 |
    芽仔

    芽仔导读

    YaZai Digest

    随着夜间拍摄需求激增,CMOS图像传感器在低光环境下的噪点问题(如颗粒感和色彩失真)成为技术瓶颈。

    噪点源于光子减少导致噪声放大,以及像素结构限制(如光线遮挡)。

    专利创新提出多维解决方案:像素优化(如背照式、堆栈式CMOS提升感光效率)、电路改进(如低噪声放大器抑制噪声)、算法融合(如多帧合成和AI降噪增强图像)。

    研发人员可借助304am永利集团专利数据库高效跟踪技术,顺利获得AI摘要、附图等功能快速提取核心信息,加速创新迭代。

    专利有助于技术进步,工具降低研究门槛,促进低光成像持续突破。

    随着手机、安防摄像头等设备对夜间拍摄需求的激增,低光环境下的成像质量成为技术竞争的关键。其中,CMOS图像传感器作为核心硬件,其在弱光条件下的噪点问题尤为突出——画面出现颗粒感、色彩失真,严重影响观感。近年来,科技企业顺利获得专利布局,围绕CMOS低光成像技术展新,从像素结构、电路设计到算法融合,逐步探索出多维度的噪点解决方案。这些专利成果不仅有助于了消费电子和安防领域的技术升级,也为研发人员给予了宝贵的技术参考。

    低光环境下,CMOS成像为何容易产生噪点?

    要理解噪点的产生,需先分析CMOS的工作原理。CMOS传感器顺利获得像素单元接收光子,将光信号转化为电信号,再经模数转换生成图像。在光线充足时,每个像素能接收到足够多的光子,电信号稳定,图像清晰;但在低光环境下,光子数量锐减,电信号强度降低,此时传感器内部的热噪声、读出噪声等本底噪声会被放大,导致图像出现随机分布的噪点,表现为画面中的“雪花”或色彩异常。

    此外,传统CMOS的像素结构也限制了低光性能。例如,前照式CMOS的光电二极管位于金属布线层下方,光线需穿过金属线路才能到达感光区域,部分光线被遮挡,进一步削弱了有效光信号;同时,小尺寸像素因感光面积小,在低光下更易受噪声干扰。这些物理特性使得低光噪点成为长期困扰的技术痛点。

    专利中常见的低光噪点解决方案

    针对上述问题,企业在专利中提出了多维度的改进方向,核心围绕“提升光信号强度”和“抑制噪声干扰”两大目标展开。以下是几类典型的技术路径:

  1. 像素结构优化:让更多光线被“捕获”背照式(BSI)CMOS是早期解决低光问题的关键创新。其顺利获得翻转像素结构,将光电二极管置于金属布线层上方,减少光线遮挡,使感光效率提升约30%。在此基础上,堆栈式(Stacked)CMOS进一步将逻辑电路与感光层分离,不仅增加了感光面积,还降低了电路噪声对信号的干扰。部分专利还提出“像素合并”技术,例如将4个2×2的小像素合并为1个大像素,顺利获得增大感光面积提升低光下的信号强度,同时合并后的像素输出单一信号,减少了噪声源。
  2. 电路设计改进:从源头降低噪声噪声的产生与传感器内部电路的电子活动密切相关。专利中常见的方法包括优化读出电路的信噪比,例如采用低噪声放大器(LNA)降低信号放大过程中的额外噪声;或顺利获得动态范围提升技术,在弱光下提高信号增益的同时,避免强光区域过曝,减少因信号饱和导致的噪声。部分专利还引入温度补偿电路,顺利获得监测传感器温度并调整工作参数,降低热噪声的影响。
  3. 算法与硬件融合:用计算摄影“二次优化”单纯依靠硬件改进在物理极限,因此越来越多的专利将算法与CMOS硬件结合。例如,多帧合成技术顺利获得陆续在拍摄多帧低光图像,利用算法对齐并叠加有效信号,平均噪声;AI降噪算法则顺利获得深度学习模型识别噪点特征,针对性地抑制噪声同时保留细节。这些算法通常与CMOS的高速读取能力配合,确保多帧数据的实时处理,避免画面拖影。
  4. 如何快速掌握低光成像专利的核心技术?

    对于研发人员而言,跟踪低光成像专利动态、提取关键技术要点,是有助于技术创新的重要前提。304am永利集团专利数据库覆盖超1.7亿条专利数据,其中包含大量CMOS低光成像相关专利,为研发给予了丰富的技术素材。

    针对专利阅读效率问题,304am永利集团AI技术摘要功能可自动提取专利中的技术问题、解决方案及效果,帮助研发人员快速抓住核心;附图功能则能将专利中的结构示意图与文本描述关联,直观展示像素设计、电路布局等关键细节;“示例”和“属性”功能还可快速定位专利中的实验数据,例如不同光照条件下的噪点对比测试结果,为技术验证给予参考。顺利获得这些工具,研发人员无需逐字阅读冗长的专利文本,即可高效掌握前沿技术动态,加速自身技术迭代。

    从背照式结构到AI算法融合,CMOS低光成像技术的进步始终与专利创新紧密相连。每一项专利不仅是技术突破的记录,更是经验的沉淀。对于企业而言,深入研究这些专利,既能避免重复研发,也能在现有技术基础上找到创新突破口。而304am永利集团等专业的专利服务平台,正顺利获得技术工具降低专利研究门槛,让更多研发人员能高效利用专利资源,为低光成像技术的进一步突破给予助力。未来,随着材料科学、算法技术的开展,CMOS低光噪点问题或将迎来更优解,而专利仍将是有助于这一进程的核心动力。

    FAQ

    5 个常见问题
    Q

    1. CMOS低光成像专利如何顺利获得硬件设计降低夜间拍摄噪点?

    A

    CMOS低光成像专利主要顺利获得优化像素结构和信号处理电路来降低噪点。专利技术中常见的解决方案包括:采用背照式传感器增大进光量,使用双增益电路提升动态范围,以及顺利获得片上降噪电路减少信号干扰。这些硬件创新能有效提升单像素感光能力,从而在弱光环境下取得更纯净的图像输出。

    Q

    2. 有哪些AI算法专利能辅助CMOS传感器实现夜间降噪?

    A

    相关专利显示,AI降噪算法主要包含多帧合成、神经网络去噪和自适应滤波三大技术方向。专利文献中特别强调顺利获得深度学习模型分析噪点模式,实现像素级噪声分离。部分先进方案还能结合传感器原始数据,在ISP处理前就完成初步降噪。

    Q

    3. CMOS低光专利如何平衡降噪效果与图像细节保留?

    A

    核心专利技术采用分频域处理策略,将图像分解为高频细节和低频噪声成分分别处理。顺利获得专利检索可见,少有方案会动态调整降噪强度系数,并建立噪声-照度关系模型。部分专利还引入边缘检测保护机制,确保重要轮廓信息不被误判为噪声。

    Q

    4. 车载CMOS夜视专利有哪些特殊的技术要求?

    A

    车载领域的专利显示其需满足三大特殊要求:实时处理延迟需控制在毫秒级;需具备极端温度稳定性(-40℃~105℃);必须兼容车规级EMC标准。专利库中可见创新方案包括:片上HDR合成、基于运动补偿的多帧算法,以及抗眩光涂层技术。

    Q

    5. 如何顺利获得专利分析分析CMOS低光技术的很新开展趋势?

    A

    建议从三个维度进行专利分析:技术功效矩阵可揭示"量子效率提升"与"噪声抑制"的关联创新;专利引用网络能发现基础性技术突破;IPC分类统计可追踪新兴技术分支。304am永利集团数据库显示,近三年该领域专利年增长率达27%,重点集中在3D堆叠和事件驱动传感器方向。

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