引言
对于自动驾驶汽车来说，传感器有很多种，而视觉传感器“摄像头”就属于传感器中价格相对便宜且功能很重要的一种，被称为“智能汽车之眼”。今天小编先带大家对摄像头作一个基础介绍。
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摄像头定义
摄像头(CAMERA或WEBCAM)又称为电脑相机、电脑眼、电子眼等，是一种视频输入设备，它就像我们人的眼睛一样，可以将看到的真实环境记录，以数据形式存储。
说起摄像头大家其实并不陌生，因为我们生活中经常在使用，比如手机、数码相机、电脑上的摄像头，汽车上的摄像头，还有马路上交通违章摄像头，小区、银行和商场监控摄像头等等。
车载、电脑、监控摄像头
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摄像头原理
摄像头一般具有视频摄像和静态图像捕捉等基本功能，它借由镜头采集图像（光信号）后，由摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转换成电脑所能识别的数字信号，然后借由并行端口或USB连接输入到电脑后由软件再进行图像还原。
摄像头原理图：机械工业出版社《自动驾驶改变未来》
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摄像头组件
摄像头的主要组件有：
3.1镜头组
镜头组（lens），由光学镜片、滤光片和保护膜等组成。
透镜分两类，有塑胶透镜（Plastic）及玻璃透镜（Glass）。
图片来源：松下官网
3.2图像传感器(ImageSensor)，可以分为两类：CCD与CMOS传感器。
CCD（ChargeCoupled Device）：电荷耦合器件，可直接将光学信号转换为模拟电流信号，电流信号经过放大和模数转换，实现图像的获取、存储、传输、处理和复现。一般是用于摄影摄像方面的高端技术元件。
CMOS（ComplementaryMetal-OxideSemiconductor）：中文学名为互补金属氧化物半导体，它本是计算机系统内一种重要的芯片，保存了系统引导最基本的资料。CMOS的制造技术和一般计算机芯片没什么差别，主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电）和P（带 电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片记录和解读成影像。后来发现CMOS经过加工也可以作为数码摄影中的图像传感器。
图片来源：AMS官网
CCD与CMOS传感器，两者都是利用感光二极管（photodiode）进行光电转换，将图像转换为数字数据，而其主要差异是数字数据传送的方式不同。CCD传感器中每一行中每一个像素的电荷数据都会依次传送到下一个像素中，由最底端部分输出，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS传感器中，每个像素都会邻接一个放大器及A/D转换电路，用类似内存电路的方式将数据输出。
简单讲CMOS的信号是以“点”为单位的电荷信号，而CCD是以“行”为单位的电流信号。
3.3 DSP芯片（数字信号处理器）
DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种具有特殊结构的微处理器。DSP的功能主要是通过一系列复杂的数学算法运算，对由CMOS传感器来的数字图像信号进行优化处理，并把处理后的信号通过USB等接口传到PC设备，是摄像头的核心设备。
图片来源：德州仪器官网
04
摄像头参数
4.1像素（Resolution）是由一个数字序列表示图像中的一个最小单位。如下面四维图新logo就是由一个个小方格子像素组成的。
4.2分辨率
分辨率是用于度量位图图像内数据量多少的一个参数，表示成dpi（DotsPerInch,每英寸点或像素数）。它是衡量摄像头的一个重要指标之一，通常来说摄像头的最高分辨率越高（即像素点数量），拍摄出来的图像品质就越好。
方便了解，我们直观对比一下最高分辨率对图像的影响。
最高分辨率图像品质对比图
30万像素CMOS的分辨率为640×480=307200像素；
100万像素（720p）的分辨率为1280x720=921600像素；
200万像素（1080p）的分辨率为1920x1080=2073600像素；
800万像素是1080p的四倍面积，被称为4K；
1600万像素是1080p的8倍面积，被称为8K。
仍以上面四维图新logo为例，像素低的如左图，像素高的如右图，我们可以发现最高分辨率越高，像素数越多，图像越清晰。
最高分辨率像素对比图
4.3色域
色域（ColorGamut或ColorSpace）是对一种颜色进行编码的方法，也指一个技术系统能够产生的颜色的总和。最常用的两种图像格式是RGB24和I420。
- RGB24：RGB即代表红、绿、蓝三个通道的颜色变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。RGB24图像每个像素用8bit（比特位）表示，RGB24一帧的大小size=width×heigth×3 Byte（字节）。最多可表现256级浓淡，从而可以再现256*256*256种颜色。
RGB24格式色域图
I420：是YUV格式之一，YUV模型是根据一个亮度(Y分量)和两个色度(UV分量)来定义颜色空间。I420（即YUV标准格式4：2：0）的数据量是 size=width×heigth×1.5 Byte（字节）。
YUV格式色域图
- 其它格式还有:RGB565，RGB444，YUV4:2:2等。
4.4自动白平衡调整
定义：要求在不同色温环境下，照白色的物体，屏幕中的图像应也是白色的。色温表示光谱成分，光的颜色。色温低表示长波光成分多。当色温改变时，光源中三基色(红、绿、蓝)的比例会发生变化，需要调节三基色的比例来达到彩色的平衡。
4.5彩色深度
反映对色彩的识别能力和成像的色彩表现能力，实际就是A/D转换器的量化精度，是指将信号分成多少个等级。常用色彩位数(bit)表示。彩色深度越高，获得的影像色彩就越艳丽动人。市场上的摄像头均已达到24位，有的甚至是32位。
4.6图像噪音
指的是图像中的杂点干扰。表现为图像中有固定的彩色杂点。如下图中红色方框中的黄色像素点即为图像噪音。
图像噪音样式
4.7视角
镜头中心点到成像平面对角线两端所形成的夹角就是镜头视角，对于相同的成像面积，镜头焦距越短，其视角就越大。这个与人的眼睛成像是相同的，我们可以试着将手掌（如下图黄色方框）放于眼前正前方10厘米处和30厘米处，10厘米时的视角（蓝色线夹角）大于30厘米的视角（橘黄色线夹角）。
相同成像面积时的镜头视角图
4.8帧率
帧率FPS(FramesPer Second)是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数，即每秒拍摄了多少张照片。比如我们目前看到的大部分电影都是采用24fps（或者23.98fps）拍摄和放映，也就是每秒拍摄/放映24张照片。
五、摄像头在自动驾驶中的应用
上述说了这么多摄像头的原理和基础参数，那么摄像头是如何帮助自动驾驶工作的呢？
简单来说，摄像头就是扮演了“车的眼睛”。
我们以前也提过，自动驾驶其实就是让车拥有人脑的工作，而驾驶过程中，我们人会根据看到的景象进行感知，同时形成认知并传递给大脑，大脑会根据感知到的结果进行分析和决策，从而让手和脚去操作。
来源：四维图新DR.NI漫画
听起来挺简单的原理，其实是个十分复杂的过程，举个例子，比如说我们打开搜索网站搜索“桌子”，会发现有很多种的样子。
来源：网络
我们会发现，不管桌子是方是圆，是黑是白，那么我们人类强大的大脑会迅速地知道它是一张桌子。
但如果换作计算机，我们就需要通过摄像头作为输入，通过AI算法让汽车知道这是什么。
视觉感知原理
结语：
在ADAS层面，其实我们目前汽车的一些功能如行人探测与防撞预警、车道保持和偏离预警等功能都有摄像头的参与，而目前针对L3及以上自动驾驶的功能，摄像头更是重要的传感器之一。
