CMOS成像系统专利如何解决夜间拍摄噪点与高速成像难题？

芽仔导读

YaZai Digest

CMOS成像系统在夜间拍摄时噪点多、高速运动场景下模糊，是核心挑战。

夜间问题通过背照式、堆栈式结构提升进光量，结合像素合并技术抑制噪声；高速成像依赖全局快门优化，如电荷域储减少像素占用，并行读出架构加速数据传输。

专利创新从单一模块转向多技术融合，硬件与算法协同（如降噪与运动补偿），跨领域企业（索尼、华为等）积极布局。

智慧芽专利服务助力企业追踪技术脉络、监测竞品、挖掘创新空白，推动研发精确解决痛点。

在手机、安防监控、自动驾驶等领域，成像系统的性能直接影响用户体验与应用场景拓展。其中，夜间拍摄时画面噪点过多、高速运动场景下成像模糊，是长期困扰的两大难题。作为当前主流的图像传感器技术，CMOS成像系统凭借集成度高、功耗低等优势被广泛应用，但其在低光照与高速动态场景下的表现，始终依赖于核心专利技术的突破。从像素结构设计到信号处理算法，从电路优化到多技术融合，科技企业正通过专利布局探索解决方案，而这些技术突破的脉络，也成为创新的重要参考坐标。

夜间拍摄噪点：从物理成因到专利技术突破

夜间拍摄时，环境光线微弱，CMOS传感器接收的光子数量大幅减少，导致有效信号强度降低。此时，电路噪声、热噪声等本可忽略的干扰因素会被放大，终在画面上表现为颗粒状噪点。要解决这一问题，需从“提升信号强度”和“抑制噪声干扰”两个方向入手。

在提升信号强度方面，背照式（BSI）CMOS是早期关键突破。传统前照式CMOS的像素层上方覆盖着金属布线层，会遮挡部分光线；背照式结构则将金属布线层移至像素下方，让光线直接照射感光二极管，进光量提升约30%。在此基础上，堆栈式（Stacked）CMOS进一步将像素层与逻辑处理层分离，不仅增加了感光面积，还为后续的高速数据处理预留了空间[1]。这类结构创新的专利，多集中在索尼、三星等头部传感器厂商手中，成为其技术壁垒的核心。

抑制噪声干扰的技术则更趋多样化。例如，部分专利通过优化像素内的晶体管设计，降低暗电流噪声；还有专利采用“像素合并”技术，将相邻的多个小像素合并为一个大像素，在低光照下提升单个像素的感光能力，同时减少读出电路的数量，间接降低噪声。以“四合一像素”（Quad Bayer）为例，其在白天保持高分辨率，夜间合并为大像素提升感光度，这种动态切换的设计已被多家手机厂商应用[2]。

高速成像挑战：动态捕捉背后的专利创新

高速成像场景（如体育赛事拍摄、工业检测中的运动物体追踪）对CMOS的要求更为苛刻：既要在极短时间内完成像素信号读取，又要避免因快门速度不足导致的运动模糊。传统卷帘快门（Rolling Shutter）通过逐行扫描读取数据，高速运动时易出现“果冻效应”（画面扭曲）；而全局快门（Global Shutter）需在同一时间冻结所有像素的信号，对电路设计提出了更高要求。

全局快门的实现难点在于如何为每个像素提供独立的储单元，以暂曝光后的信号。早期方案因储单元占用像素面积过大，导致感光度下降，难以平衡分辨率与动态性能。近年来，通过“电荷域储”替代“电压域储”的专利技术逐渐成熟——像素在曝光后将电荷直接转移至下方的储区域，而非转换为电压信号，既减少了电路噪声，又节省了像素面积[3]。这一技术突破让全局快门CMOS在工业相机、无人机等领域的应用范围大幅扩展。

除了快门技术，高速数据读出电路的优化同样关键。传统CMOS采用串行读出方式，数据传输速率受限；部分专利提出“并行读出架构”，将像素阵列划分为多个区域，每个区域配备独立的读出电路，数据传输速度可提升数倍。此外，结合片上ADC（模数转换器）的集成设计，减少信号在传输过程中的损耗，也是高速成像专利的重要方向[4]。

专利布局与技术融合：推动成像系统升级的关键

观察CMOS成像领域的专利分布，可发现技术创新已从单一模块优化转向多技术融合。例如，夜间拍摄的降噪需求，推动了“硬件结构改进+软件算法优化”的协同创新——背照式CMOS提供更多有效信号，多帧降噪算法（通过叠加多帧图像抑制随机噪声）进一步提升画面纯净度；高速成像场景中，全局快门硬件与运动补偿算法结合，可在低帧率下模拟高帧率效果，降低数据处理压力。

从专利申请人分布看，除了传感器厂商（如索尼、豪威科技），手机品牌（如华为、小米）、芯片设计公司（如台积电、格芯）也在积极布局。手机厂商更关注“成像系统与终端场景的适配性”，例如针对短视频拍摄的“高速连拍+降噪”组合专利；芯片公司则聚焦“先进制程下的像素密度与性能平衡”，例如28nm以下制程中如何减少晶体管噪声对像素信号的干扰[5]。这种跨领域的专利交叉，加速了技术落地的速度。

智慧芽专利服务：助力企业追踪前沿技术脉络

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