資料の紹介
人工知能（AI）を利用した画像解析は、様々な製品やシステムで欠かせない技術となっている。例えば自動車では、車載カメラで撮影した画像をリアルタイムで分析し、危険回避などの運転アシストや自動運転を実現可能にする。監視システムでは、画像に映る様々な物体の中から不審者だけを判別し、アラートを発出する。
こうした画像解析で求められるのが物体認識精度の向上だ。自動車のカメラでは、例えば暗い地下駐車場で他の車がヘッドライトをまぶしいほど点灯している場面でも、正確に状況を認識する必要がある。そこでカメラを増やし、画像のダイナミックレンジを高くすると、今度は、画像データ量と画像センサー数が増加することで、イメージ・シグナル・プロセッサー（ISP）の負荷が高まり、処理が追いつかなくなる。
本資料では、多重露光によってダイナミックレンジを拡大する方法と、画像処理の一部をISPからイメージセンサーに引き渡すことで負荷を減らす「組み込み型ハイダイナミックレンジ（eHDR）」について解説する。eHDRには帯域幅が節約されるなど、多くの利点があり、コストと消費電力を抑えられるという。
