解析光學防抖技術 算法及控制器性能突破為關鍵
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光學防抖分兩種技術
圖1為具光學防抖功能之微型相機模塊。防手抖系統最具代表的技術為電子防手抖(Electronic Image Stabilizer, EIS)與光學防抖技術。其中，電子防手抖技術利用圖像處理的方式來防止影像模糊，電子防手抖效果取決于算法的設計與效率，系統不須增加額外的硬件，適合微型化設計，但通常必須犧牲影像的分辨率(或影像大小)，此為其主要缺點。
圖1 影像傳感器與光學防抖模塊
光學防抖技術又區分為傳感器防手抖(Sensor-shift Optical Image Stabilization)與鏡頭防手抖(Lens-shift Optical Image Stabilization)兩種(圖2)，光學防抖系統利用光學鏡組(Lens)或影像傳感器(Image Sensor)的移動來補償使用者的手抖動，故不會犧牲影像的分辨率，大幅提升產品附加價值。
圖2 光學式防手抖系統示意圖；(A)影像傳感器移動之光學防抖系統；(B)鏡頭移動之光學防抖系統。
手抖動信號估測技術
光學防抖技術需要額外致動器設計，因此主要關鍵技術包括控制器設計與用戶手部振動信號估測器設計。手抖動信號估測器算法，是利用智能手機搭載的MEMS慣性傳感器感測使用者拍攝時手部產生的晃動信號，經由閉回路控制系統驅動微型相機模塊內部精密音圈馬達驅動，以補償使用者手部產生的晃動，避免拍攝影像產生模糊。手抖動信號估測器包括慣性傳感器(多軸陀螺儀及加速度計)與慣性傳感信號處理算法設計。工研院南分院已投入慣性信號估測技術開發多年，并成功運用于行人/行車慣性導航、光學防抖系統中，有相當豐碩的成果。
手抖動信號估測器利用陀螺儀組件感測到手抖動信號后，經由數字信號處理及積分運算后可得到顫抖角度信號，經實驗量測分析后，一般手部振動頻率特性主要頻帶在2～12Hz之間，故信號處理算法亦針對該頻帶信號特性做濾波器設計，開發的算法系將慣性信號處理使用一階低通濾波器與高通濾波器濾除高頻噪聲信號及低頻的主動式信號(用戶操作相機所產生的信號)。
低通與高通濾波器除可針對特定帶寬的手抖信號做補償外，并可避免濾波器對信號所造成的相位延遲，讓信號處理算法與控制系統整合獲得最佳補償效果，使得防抖模塊能達到預期效能。算法因考慮濾波器造成手抖動信號相位的變化，故以此所開發的適應性手抖動估測器，在寬帶域范圍可以獲得精準的手抖動估測信號。圖6為手抖動信號估測器方塊圖。
圖3 手抖動信號估測器方塊圖
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