文/ MICHAEL KORKIN
根据标准定义，动态范围是指变量(如光或声音)的最大值和最小值的比值。在理解和应用动态范围这一概念方面存在的核心困难在于如何进行测量。 设想这样一个任务：用一个桶测量降雨量。下大雨时，桶中的水很快就会溢出，这样便无法确定降雨量的最大值：测量结果会根据桶的容量进行修剪。下小雨时，在一个测量间隔内，桶内可能只滴入一滴雨，在另一个测量间隔内，可能只滴入两滴雨，最小值无法确定或受噪波干扰。要增加小值读数的精度，就需要增加集时间，但这种做法对于大值并不适用，会导致溢出。
这个简单的例子说明测量结果实际上就是信息通道：它可以传递、丢失或误报关于变量的信息——到达上限、到达下限或同时到达两端。
设想将视频摄像机用作测量仪器。它可测量照射在其数百万个光敏元件(即像素阵列)中每个元件上以二维阵列排列的光量。每个像素阵列对一段时间内接收的光子流进行积分运算，然后将其转化为可读取的电子信号。如果来自某场景的光子流很强，或者如果积分时间很长，信号可能会达到限制而饱和(修剪)。结果导致与场景明亮区域的细部相对应所有的亮度变化会丢失。同样，如果场景的光子流很弱，或者如果积分时间很短，信号会产生不确定、带噪波的读数，场景的所有细部都会丢失。
与任何信息渠道一样，视频摄像机的质量可通过其传达信息(即展示场景的亮度变化)的优越程度来判断。尤其是，摄像机是否能够不作修剪即可捕捉场景明亮处的细微变化?是否能够捕捉背光处的细微变化而不任其淹没在噪波中?同时在动态范围的两端捕捉场景细部的功能如何?这些问题的答案，既取决于场景自身的动态范围，也取决于如何对作为测量仪器的摄像机的动态范围功能进行比较。通常，如果场景的动态范围与摄像机相同或比摄像机窄，产生的图像会忠实地传达场景背光处和明亮处的细部，不会有噪波，也不修剪。如果场景的动态范围较宽，摄像机会因噪波过大而修剪明亮处的细部，或屏蔽背光处的细部，也可能会同时修剪这两个部位。
如何不受摄像机自身功能的影响，对场景的动态范围进行单独评估呢?这可通过不同曝光时间的多个场景捕捉图像分段进行。超长曝光可显示背光处的细部，然而会在明亮处达到饱和。很短的曝光可显示明亮处的细部，而将背光部淹没在噪波基底中。显示背光处的细部所需的最长曝光时间与显示明亮处的细部所需的最短曝光时间的比值能可靠地评估场景的动态范围。
(本文作者现任Arecont Vision工程副总裁)
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