レンズチーフ光線角の定義と恐ろしいCRAのミスマッチ

レンズチーフ光線角の不一致と画質への影響

イメージセンサーの主光線角とは？

まず、最新のCMOS（Complementary-Metal-Oxide-Semiconductor）ピクセルのアーキテクチャから説明しよう。

以下に、簡略化したピクセル・アーキテクチャを掲載する。 ソニーのウェブサイトこの簡略化されたマーケティング図面では、ピクセルのさまざまなコンポーネントを見ることができます。

UofRで昔学んだダイオードの入門教科書は、Sze and Lee "Semiconductor Devices, 3rd ed. "です。

レンズの主光線角とは？

物体空間からレンズを覗いた場合、主光線は入射瞳で光軸を横切る光線です。

イメージ空間から覗いた場合、これは出射瞳の中心にある光線です。

Hecht'sOptics Fifth Editionの185ページに、一般的な3素子の光学結像系に関する素晴らしい一次光学図と説明があります：

チーフ光線は、物体空間のすべての照明点に存在します。

チーフ光線の角度について議論されるとき、彼らは通常、レンズの組み合わせの最も広い視野に対応する「最大CRA」を参照しています。

レンズのチーフ光線とセンサーのチーフ光線を正確に比較するには、画像の使用可能な領域全体のCRAを考慮する必要があります。

CRAのミスマッチは物理的にどのように見えるのか、なぜCRAのミスマッチはCRA角度が高いほど重要なのか？

携帯電話メーカーにシステムレベルの画質を提供するため、センサーメーカーはセンサー上のマイクロレンズの空間設計を調整し、レンズの CRA を補正しています。このマイクロレンズの調整は、一般的に、大量生産（>10Mpcs/yr）の企業にのみ利用可能であるため、それ以外の人は、適切なセンサーバリエーションとマッチングレンズを選択するために最善を尽くす必要があります。

CRA25°におけるマイクロレンズの斜め依存性（CIL023 2.2mm F/2.2）

CRA15°におけるマイクロレンズの斜め依存性（CIL039 3.9mm F2.8）

CRAの不一致による色の濃淡の補正。

CRA mismatch CAN be corrected for in post process, but ONLY in applications with well controlled static illumination such as industrial machine vision for inspection.

When the light sources change, it becomes challenging to compensate. This is due the friendly topic of metamerism. We've seen a major CRA mismatch (20° non-linear mismatch) overcome before in a regular indoor environment, so it is doable to a "good enough" extent. This requires advanced ISP tuning with a calculated pixel-level spectral energy distribution 3DMLUT approach.This in turn will slow down other performance metrics in your camera and/or require more compute, so generally not the best practice to get into this situation.

Additionally, there are only a handful of leading image quality experts with the requisite knowhow and experience to get to a "good enough" quality with a >15° nonlinear mismatch with a sensor at 33°. I estimate <50 people in the world and it is near impossible to hire them as they are in high demand at big tech companies.

So unless you are fortunate enough to be on a team with one of these experts, we highly advise against venturing down the rabbit hole of thinking you can solve >15° nonlinear CRA mismatch in software: your project will likely have a 6-12 month delay and budget overrun.

Regardless of the approach and expertise there will be more color tuning corner cases that occur with huge CRA mismatch, than when you have a well-matched lens to sensor CRA.

光学設計におけるCRAの重要性

CRAは光学設計やデジタルイメージングにおいて重要なパラメータであり、撮影画像の品質に大きく影響する。

正確なCRAは、高品質の画像を実現し、ケラレや色シェーディングなどのアーチファクトを軽減するために必要です。

CRAはレンズの光軸と主光線との角度関係に関係し、画質を決定する重要な要素となります。光学設計では、CRAをイメージセンサーの画素構造と適切に整合させることが重要です。このアライメントは、正確な色再現とシャープネスを持つ画像の撮影に役立ち、医療用画像や高解像度写真など、高い忠実度が要求される用途では特に重要です。

要点レンズの主光線角度をセンサーにできるだけ近づける。

We generally recommend matching CRA within +/-10° if the sensor's CRA is <10°, +/-7° if the sensor's CRA is >10° and <20°, and within +/-4° if the sensor's CRA is >20°.

However, it really depends on the pixel architecture and your application.

Jon Stern from GoPro's optics team provided his opinion publicly during a talk at the Embedded Vision Summit in 2020: View Slide 22 Here.

This mismatch tolerance must hold across the entire field of view, so make sure to compare a full plot if the sensor's specification sheet says "non-linear" on it.

Incorrect CRA matching can result in radial red to green color shading from the center of an image to the corner.

This shading is dependent upon illumination conditions, so it makes Image Quality Tuning extremely difficult.

This is a common issue when trying to build a camera using a "Mobile" Sensor with an "Industrial" Lens or vis-versa. We've seen multiple startup projects run into this issue, resulting in extensive cost (>$100k) and schedule (>1yr) overruns.