CN103946692A - 用于x射线衍射测量的具有针对非理想传感器行为的校正的多次采样cmos传感器 - Google Patents

Abstract

通过一个五步骤处理来降低CMOS有源像素传感器中的每个像素的读出噪声，在该五步骤处理中，在一个传感器帧时间段期间对来自该传感器的像素电荷数据进行多次无损采样，且针对增益变化和非线性校正该像素电荷数据。然后，估计固定图案噪声和暗电流噪声，且将其从经校正的像素电荷数据减去。接下来，估计复位噪声，且将其从该像素电荷数据中减去。在步骤四中，将电荷与时间的关系的模型函数拟合到经校正的像素电荷数据样本。最后，在帧边界时间处评估经拟合的模型函数。

Description

用于X射线衍射测量的具有针对非理想传感器行为的校正的多次采样CMOS传感器

技术领域

本发明涉及X射线衍射系统。X射线衍射是一种用于对晶体材料样本(通常以单晶形式提供)进行定性和定量分析的无损技术。根据此技术，X射线束通过具有固定阳极的X射线管、通过常规的旋转阳极型X射线源或通过同步源而生成，且在研究中被定向成朝向材料样本。当X射线撞击样本时，X射线根据样本的原子结构而被衍射。

背景技术

用于执行单晶衍射试验的典型的实验室系统100一般由如图1中示出的五个部件组成。所述部件包含X射线源102，它产生具有所要求的辐射能量、焦斑尺寸和强度的初级X射线束104。提供了X射线光学器件106，以将初级X射线束104调节成具有所要求的波长、束聚焦尺寸、束轮廓和散度的经调节的束或入射束108。测角器110被用于建立和操纵入射X射线束108、晶体样本112和X射线传感器114之间的几何关系。入射X射线束108撞击晶体样本112，并产生散射X射线116，散射X射线116被记录在传感器114中。样本对准和监测组件包括样本照明器118(通常是激光器)和样本监测器120(通常是视频摄像器)，样本照明器118照亮样本112，样本监测器120生成该样本的视频图像，以辅助用户将该样本定位在仪器中心并监测样本状态和位置。

测角器110允许晶体样本112绕几个轴线旋转。精确晶体学要求样本晶体112对准测角器110的中心，且要求样本晶体112在数据收集期间在绕该测角器的旋转轴线旋转时维持在该中心。在曝光期间，该样本(所研究的化合物的单晶)在X射线束108中以精确的角速度旋转经过一个精确的角范围。此旋转是为了可预见地使来自该样本的每个原子平面的布拉格角反射(Bragg angle reflection)与入射束108共振持续相同的时间段。在此时间(被称作电荷积分时间)期间，传感器的像素接收X射线信号并对其积分。

用于晶体学的电流生成X射线区域传感器114包含电荷耦合设备(CCD)、图像板和CMOS传感器。与应用于X射线检测的CCD检测器相比，CMOS有源像素传感器(APS)具有若干优点。这些优点包含高速度读出、高量子增益和大有源区域。然而，这些设备的读出噪声(主要由电容器上的热噪声(通常被称为kTC噪声)、1/f噪声和暗电流散粒噪声(dark current shot noise)组成)典型地比CCD的读出噪声大大约一个数量级。

用于降低CMOS传感器中的有效读出噪声的一种常规方法是，对存储在像素格位(pixel site)中的电荷进行过采样(oversample)。更具体地，许多CMOS APS设备可以被无损地读出，这意味着给定像素中的电荷可以被采样多次，而不复位该电荷的值。标题为“Demonstration of an Algorithm for Read-Noise Reduction in InfraredArrays”,A.M.Fowler and Ian Gatley,The Astrophysical Journal,353:L33-L34,(1990)的文章描述了一种技术，其中在如图1中示意性地示出的电荷积分之后，阵列被无损地读出N次，以降低噪声。

图2是示出了纵轴上的像素i中的电荷与横轴上的时间的关系的示意图200。在帧开始时间202处，像素中的电荷为零。然后，在帧曝光时间期间，电荷线性地增大，直到该帧在时间204处结束，此时快门关闭，以防止另外的X射线为该像素充电。然后，在此实施例中，执行三次无损读取206、208和210。最后，执行有损读出212，以将该像素中的电荷复位为零，准备下一次曝光。

理论上，通过观察相同的随机变量N次，该噪声可降低到在前述文章中，Fowler等人用实验示出了，有效噪声降低的因子非常接近理论上预期的因子。相同的技术还在美国专利第5,250,824号中针对具有无损读出能力的专用CCD而被描述。然而，以此方式降低噪声具有的明显的缺点是，读出死区时间(readout dead time)增大到阵列读出时间的N倍。例如，如果该阵列被过采样九次，则读出噪声降低到约但总读出死区时间增大到九倍。在上述两种现有技术的情形中，提出此技术主要是为了天文观测，在天文观测中读出死区时间的增大是可接受的。然而，对于更动态的应用，读出死区时间的所述增大常常是不可接受的。

在标题为“Far-infrared focal plane development for SIRT”,E.T.Young,M.Scutero,G.Rieke,T.Milner,F.J.Low,P.Hubbard,J.Davis,E.E.Haller,and J.Beeman,Infrared Readout Electronics,Proceedings SPIE,v.1684,pp.63-74.(April1992)的文章中描述了一种不同的途径。根据这种被称作“多次采样校正”的技术，在电荷积分期间(即，当传感器被暴露于X射线时)，CMOS像素被采样N次。图3中示意性地示出了此采样，图3是还示出了纵轴上的像素i中的电荷与横轴上的时间的关系的示意图300。在帧开始时间302处，像素中的电荷为零。然后，在帧曝光时间期间，电荷线性地增大，直到该帧在时间304处结束，此时快门关闭，以防止另外的X射线为该像素充电。然而，和先前的技术不同，在此实施例中，在像素积分时间期间进行了八次无损读取306。在帧结束时间304处进行了最后的有损读取308，以将像素电荷复位为零，准备下一个帧。

在标题为“A low-noise oversampling signal detection technique forCMOS image sensors”,N.Kawai,S.Kawahito,and Y.Tadokoro,Proceedings of IEEE Instrumentation and Measurement TechnologyConference,Anchorage,Alaska,v.1,pp.256-268(May2002)的文章中也描述了一种类似的技术。根据此后一技术，CMOS成像器的输出被采样N次。然后，所得到的信号通过数-模转换器被反馈到读出电路中。此技术允许和先前技术同样的噪声降低，而不必读出该阵列N次(从而降低了外部数据速率)。

尽管很好地建立了使用多次无损读出以改进传感器的噪声或动态范围性能的一般途径，但现有技术假定，照明源不随时间变化或以可预见的样式变化。具体地，在积分期间进行采样的前述现有技术隐含地假定，被成像的场景是静态的。即，在像素积分时间期间，入射在每个像素上的光子通量是恒定的。当然，这不是在X射线衍射系统中的情形，在X射线衍射系统中，衍射X射线充当照明源。

另外，在积分期间进行采样的前述现有技术假定，传感器响应在其他方面是理想的。具体地，它们假定传感器响应是完全线性的。然而，在实际CMOS传感器中，输出不是线性的，而是通常显示出几个百分比的非线性。因此，现有技术的简单应用将不会降低由传感器非线性引起的误差所造成的CMOS传感器输出中的噪声。该现有技术也忽略了暗电流噪声和固定图案噪声的影响。

强烈期望的是，降低CMOS设备的噪声，同时保留其他好处。

发明内容

根据本发明的原理，通过一个五步骤处理来降低CMOS有源像素传感器中的读出噪声，在该五步骤处理中，首先针对增益变化和非线性来校正来自该传感器的像素电荷数据。然后，估计固定图案噪声和暗电流噪声，且将其从经校正的像素电荷数据中减去。接下来，估计复位噪声，且将其从该像素电荷数据中减去。在步骤四中，将电荷与时间的关系的模型函数拟合到经校正的像素电荷数据。最后，在帧边界时间处评估经拟合的模型函数。

在一个实施方案中，首先通过测量每个像素响应于大数目的校准图像的输出，且将像素响应拟合到一个曲线，来针对增益变化和非线性校正像素电荷数据。在另一个实施方案中，所述校准图像是泛野(floodfield)图像。

在另一实施方案中，通过测量每个像素响应于大数目的校准图像的输出，且在该数目的校准图像上对每个像素的输出进行平均，来估计固定图案噪声和暗电流噪声。在又一实施方案中，所述校准图像是相同的暗图像。

在又一实施方案中，通过对该图像执行空间频率滤波以确定每行中具有零空间频率的分量，估计来自每个图像的复位噪声。在这个频率滤波处理中，明亮信号(诸如布拉格反射)被检测并被掩蔽。然后，对该图像应用快速傅里叶变换，随后进行低通滤波。

在又一实施方案中，通过掩蔽掉传感器边缘处的若干像素且对这些像素中的信号进行平均，来估计来自每个图像的复位噪声。

在又一实施方案中，在电荷的帧积分时间段期间(其间针对增益变化、非线性、固定图案噪声、暗电流噪声和复位噪声来校正像素)，从多次无损测量来计算在每个帧的读出时间处每个像素中的电荷的最佳估计。在又一实施方案中，通过将经校正的测量拟合到时间的基函数来计算该最佳估计。在又一实施方案中，该基函数是时间的三次多项式。

在又一实施方案中，一个像素处的经积分的X射线通量的最佳估计是通过如下方式获得的：在帧边界时间处评估经拟合的基函数，在相邻的帧时间内对该最佳评估求和，然后将该和除以平均转换增益。

附图说明

图1示出了一个常规实验室X射线衍射系统的示意图。

图2是示出了一个系统中的像素中存储的电荷与时间的关系的曲线图，其中在一个帧时间上对该电荷进行积分，关闭快门以切断X射线，然后无损地读取该像素中存储的电荷。

图3是示出了一个系统中的像素中存储的电荷与时间的关系的曲线图，其中在帧积分时间期间无损地读取该像素中存储的电荷，然后在帧时间结束处执行另一有损读取。

图4A是示出了一个像素处的X射线通量与几个帧时间段上取得的样本的时间的关系的曲线图(样本摇摆曲线)。

图4B是示出了一组帧的曲线图，其中在每个帧期间，获取在图4A中示出的像素处积累的电荷的多次采样，然后在帧结束处复位像素。

图5是示出了用于对非理想传感器行为进行校正的一个例示处理中的步骤的流程图。

图6是在一个像素中积累的X射线通量的几个样本的曲线图，其中一个最佳基函数拟合到这些样本。

具体实施方式

在X射线衍射试验中，典型地样本以恒定的角速度旋转同时暴露至X射线束，以生成衍射X射线图像。众所周知的是，CMOS传感器可以直接暴露至X射线通量，或经由闪烁体屏幕(scintillator screen)联接以记录这些衍射X射线图像。图4A示出了纵轴上的传感器上的特定像素i处的典型衍射X射线通量与横轴上的时间的关系。可以看到，通量400随时间而增大，因为样本的旋转导致它与入射X射线束发生布拉格共振，然后在该样本经过共振时再随时间而减小。该信号图案通常被称作该样本的“摇摆曲线(rocking curve)”。

当X射线衍射系统以所谓的“窄帧(narrow frame)”或“微小限幅(fine slicing)”模式运行时，帧读出之间的时间通常被选择成足够小，以使得此摇摆曲线跨越几个相邻的帧，如图4A中示意性地示出的，其中帧j、j+1、j+2和j+3的帧开始时间(402、404、406和408)由虚线指示。在每个帧的时间持续(被称作帧“积分时间”)期间，入射X射线导致电荷在与像素i关联的电容器中积累。如果获取此积累的电荷的多个样本，则会观察到图4B中示出的信号(诸如信号410)。由黑方块表示的每个信号简单地是在相应的采样时间无损地读取的像素i中的电荷的时间积分的值。在新的帧积分时间开始处，积累的电荷被复位为零，如黑圆圈指示的。针对帧j给出了积累的电荷信号q_i(t)，它是在采样时间t处针对像素i采样的(t_j<t<t_j+1)。

$q_i\left(t\right)={\&Integral;}_{t_j}^t\left[g(F_i\left(\mathrm{\&tau;}\right)-F_i\left(t_j\right))\text{+}{i}_{\mathrm{dark},i}\right]\mathrm{d\&tau;}+n_{\mathrm{FPN},i}+n_{\mathrm{reset},i}+-n_{\mathrm{read},i}---\left(1\right)$

其中F_i是像素i上的入射X射线通量，g_i是像素i的量子转换增益(即从X射线到电子的转换增益)，i_dark是与像素i关联的暗电流，且n_FPN,i、n_reset,i和n_read,i是与像素i关联的主要噪声源，也就是，所谓的包含该像素的kTC噪声以及由读取电子设备引入的噪声的固定图案噪声(n_FPN)、复位噪声(n_reset)和读取噪声(n_read)。

需要的是基于如图4B中示出的在几个帧上所测量的对像素i中的电荷的一系列测量，对像素i处的X射线的总通量的最佳估计。

$F_{\mathrm{tot}}={\&Integral;}_{t_j}^{t_{j+2}}(F\left(\mathrm{\&tau;}\right)-F\left(t_j\right))\mathrm{d\&tau;}---\left(2\right)$

根据本发明的原理，图5中示出了用于计算此估计的处理。该处理在步骤500中开始，且行进到步骤502，在此针对微分增益和非线性来校正每个像素的输出。尽管理想的传感器中的每个像素会具有恒定的量子增益g(像素的输出与输入X射线通量的关系)，但在实际CMOS传感器中，每个像素的响应与其他像素的响应略微不同。具体地，每个像素将具有略微不同的线性量子增益，且像素输出也将显示出小的非线性。在执行任何其他操作之前，必须校正这两种影响。

该校正是通过测量每个像素响应于大数目的(例如100个)校准图像的输出来执行的。在X射线源和X射线传感器之间没有物体且在X射线快门宽打开的情况下获取每个校准图像(被称作“泛野”图像)，但这些图像具有不同的曝光时间。然后，每个像素响应被拟合到以下形式的曲线：

其中q_lin,i是像素i中的经校正的(经线性化的)电荷，q_m,i是在时间t处测量的像素i中的电荷，且a₀至a_n是通过假定像素电荷随曝光时间线性地积累而确定的最佳拟合系数，且通过调整所述系数以产生积累的电荷与时间的关系的最佳线性近似。已经发现，对于CMOS传感器，当n＝3时获得相当准确的线性化。

接下来，在步骤504中，针对固定图案噪声和暗电流噪声来校正像素输出。还经由校准来校正固定图案噪声和暗电流噪声。在此情形中，在所研究的积分时间处获取一系列相同的暗校准图像(其中X射线快门关闭)。针对每个像素，在这组相同的暗校准图像上对每个暗图像中的电荷进行平均，且所得到的针对像素i的平均电荷q_dark,i从而既含有固定图案噪声n_FPN又含有经积分的暗电流，如由下式给出的：

$q_{\mathrm{dark},i}={\&Integral;}_{t_j}^{t_{j+1}}\left[i_{\mathrm{dark},i}\right]\mathrm{d\&tau;}+n_{\mathrm{FPN},i}---\left(4\right)$

然后，可以通过从经线性化的电荷中减去q_dark,i来从该经线性化的电荷中去除这些噪声影响。

然后，在步骤506中，复位噪声被校正。在CMOS X射线传感器的每行被读取之后，该行中的像素被复位为参考电压值。理想地，每行中的像素会被复位为相同的参考电压值。当一行中的像素被复位为与参考电压值略微相差一个随机偏移值的值时，复位噪声出现。此噪声表现为图像中的水平“条”，因为一个给定的行中的每个像素具有相同的随机偏移值。然而，在每次复位之后，每个像素行的随机偏移改变；因此，不能通过校准相似暗电流或固定图案噪声来校正该复位噪声。因而，必须通过对每个图像执行频率滤波以确定每行中的具有零频率的分量，来估计来自每个图像的复位噪声。在此频率滤波过程中，明亮信号(诸如布拉格反射)被检测且被掩蔽，然后对该图像应用快速傅里叶变换，随后进行低通滤波。替代地，可以通过掩蔽掉传感器边缘处的若干像素且对这些像素中的信号进行平均来简单地估计该复位噪声。这些技术中的任一种针对特定图像中的像素i给出了复位噪声校正q_reset,i。

在施加以上噪声校正之后，针对像素i的经校正的电荷q_c,i由下式给出：

$q_{c,i}\left(t\right)=q_{\mathrm{lin},i}\left(t\right)-q_{\mathrm{dark},i}\left(t\right)-q_{\mathrm{reset},i}={\&Integral;}_{t_j}^{t_{j-1}}\left[g(F_i\left(\mathrm{\&tau;}\right)-F_i\left(t_j\right))\right]\mathrm{d\&tau;}+n_{\mathrm{read},i}---\left(5\right)$

因此，像素i处的经积分的总X射线通量(忽略读取噪声)简单地是被平均线性量子转换增益g归一化的每个像素中的经校正的电荷的和：

$F_{\mathrm{tot},i}\left(t\right)=\frac{1}{g}{q}_{c,i}\left(t\right)---\left(6\right)$

在下一个步骤508中，在帧积分时间段期间对每个像素中的电荷给出N次测量，来计算在时间t_j处(即帧j的读出时间处)该像素中的电荷的最佳估计。如在上述由Young描述的方法中详细讨论的，此计算相当于将低阶模型函数(维度远小于N)拟合到所测量的电荷。然而，该低阶模型函数不能是线性函数(如由Young使用的)，因为X射线强度在时间上不是恒定的。

然而，可以使用更高阶函数。存在若干可能的基函数。具体地，已经发现一个三次多项式是对用于最“微小限幅”的数据集的摇摆曲线的良好拟合。此计算简化到众所周知的最小化问题

${\mathrm{\&chi;}}^2=\mathrm{\&Sigma;}{(P_i\left(t\right)-q_{c,i}\left(t\right))}^2---\left(7\right)$

其中P_i(t)＝c₀+c₁t+c₂t²+c₃t³+...＋c_mt^m是m阶多项式函数(其中通常m＝3)且q_c,i(t)是在帧积分时间间隔期间N次收集的电荷测量的集总且如上文讨论的校正了噪声。

此等式可以例如通过众所周知的奇异值分解(Singular ValueDecomposition)技术来解，得到多项式系数的最佳值。如果P是所测量的电荷的良好基函数，则该最佳拟合将给出比单次测量更好的对像素i中的经积分的电荷的估计(约以因子只要N>>m)。

图6中例示了该拟合过程，示出了纵轴上的积累的像素电荷与横轴上的时间的关系的曲线图。如所示出的，在从时间618处开始且在时间620处结束的帧积分时间期间，电荷非线性地增加。在帧积分时段期间，通过无损读取来对积累的电荷进行测量606-614。每次测量包含指示样本值的变化的误差条(error-bar)。在帧积分时段结束处，通过有损读取616将积累的电荷复位为零。以602示出了经拟合的基础曲线。

通过在多项式P中包含偏移项c0，可以为每个像素的(推测为小的)残留偏移(residual offset)留有容差(allowance)604，以针对复位噪声和/或固定图案噪声校正不会是完全的事实进行校正。

最后，在步骤510中，可以通过在帧边界处评估模型函数，在相邻的帧上对该模型函数求和，然后除以转换增益，来获得对像素i处的经积分的X射线通量的最佳估计：

$F_{\mathrm{tot},i}=\frac{1}{g}P\left(t_j\right)---\left(8\right)$

然后，该过程在步骤512中完成。

原理上，上述所有校正可以在数据收集之后脱机执行。然而，脱机处理显著增大了数据传输负载，且还增大了数据存储要求。因此，一个优选实施方案在传感器硬件内实施以上进程(采用现场可编程门阵列或专用数字信号处理器)。

尽管已经参照本发明的若干实施方案示出且描述了本发明，但本领域的技术人员将意识到，在不脱离由随附的权利要求限定的本发明的精神和范围的前提下，可以在形式和细节方面做出多种改变。

Claims (22)

1.一种用于针对X射线衍射系统的CMOS传感器中的非理想行为来校正像素电荷数据的方法，包括，针对该传感器中的每个像素：

(a)在一个传感器帧时间段期间多次对该像素中积累的电荷进行无损采样，且针对增益变化和非线性来校正每个样本值；

(b)针对该像素来估计固定图案噪声和暗电流噪声，且从每个经校正的样本值中减去所估计的固定图案噪声和暗电流噪声；

(c)针对该像素来估计复位噪声，且从在步骤(b)中经校正的每个样本值中减去所估计的复位噪声，以产生多个经校正的样本值；

(d)将电荷与时间的关系的模型基函数拟合到在步骤(c)中产生的经校正的样本值；以及

(e)在该帧时间段结束处评估经拟合的模型基函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(a)包括：测量该像素响应于由该传感器产生的预定数目的输出校准图像的输出，且将像素响应拟合到电荷与时间的关系的模型函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其中每个输出校准图像是泛野图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(b)包括：测量该像素响应于由该传感器产生的预定数目的噪声校准图像的输出，且在该数目的噪声校准图像上对该像素的输出进行平均。

5.根据权利要求4所述的方法，其中该噪声校准图像是相同的暗图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(c)包括：对由该传感器产生的且含有该像素的图像执行空间频率滤波，以确定该图像的每行中具有零空间频率的分量，且使用该零空间频率分量作为所估计的固定图案噪声和暗电流噪声。

7.根据权利要求6所述的方法，其中该空间频率滤波包括：检测并掩蔽布拉格共振信号，且此后对该图像应用快速傅里叶变换，随后进行低通滤波。

8.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(c)包括：对由全部位于该传感器的边缘处的预定数目的像素产生的信号进行平均，且使用该平均作为所估计的固定图案噪声和暗电流噪声。

9.根据权利要求1所述的方法，其中在步骤(d)中，电荷与时间的关系的模型基函数是电荷与时间的关系的三次多项式。

10.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：在相邻的帧时间上对在步骤(e)中确定的最佳估计求和，且将该和除以平均转换增益。

11.一种X射线衍射系统，包括：

X射线源；

CMOS传感器；以及

像素处理单元，用于该传感器中的每个像素；

(a)在一个传感器帧时间段期间多次对该像素中积累的电荷进行无损采样，且针对增益变化和非线性来校正每个样本值；

(b)针对该像素来估计固定图案噪声和暗电流噪声，且从每个经校正的样本值中减去所估计的固定图案噪声和暗电流噪声；

(c)针对该像素来估计复位噪声，且从在步骤(b)中经校正的每个样本值中减去所估计的复位噪声，以产生多个经校正的样本值；

(d)将电荷与时间的关系的模型基函数拟合到在步骤(c)中产生的经校正的样本值；以及

(e)在该帧时间段结束处评估经拟合的模型基函数。

12.根据权利要求11所述的系统，其中由该像素处理单元执行的步骤(a)包括：测量该像素响应于由该传感器产生的预定数目的输出校准图像的输出，且将像素响应拟合到电荷与时间的关系的模型函数。

13.根据权利要求12所述的系统，其中每个输出校准图像是泛野图像。

14.根据权利要求11所述的系统，其中由该像素处理单元执行的步骤(b)包括：测量该像素响应于由该传感器产生的预定数目的噪声校准图像的输出，且在该数目的噪声校准图像上对该像素的输出进行平均。

15.根据权利要求14所述的系统，其中该噪声校准图像是相同的暗图像。

16.根据权利11所述的系统，其中由该像素处理单元执行的步骤(c)包括：对由该传感器产生的且含有该像素的图像执行空间频率滤波，以确定该图像的每行中具有零空间频率的分量，且使用该零空间频率分量作为所估计的固定图案噪声和暗电流噪声。

17.根据权利要求16所述的系统，其中该空间频率滤波包括：检测并掩蔽布拉格共振信号，且此后对该图像应用快速傅里叶变换，随后进行低通滤波。

18.根据权利要求11所述的系统，其中由该像素处理单元执行的步骤(c)包括：对由全部位于该传感器的边缘处的预定数目的像素产生的信号进行平均，且使用该平均作为所估计的固定图案噪声和暗电流噪声。

19.根据权利要求11所述的系统，其中在由该像素处理单元执行的步骤(d)中，电荷与时间的关系的模型基函数是电荷与时间的关系的三次多项式。

20.根据权利要求11所述的系统，进一步包括：在相邻的帧时间上对在由该像素处理单元执行的步骤(e)中确定的最佳估计求和，且将该和除以该平均转换增益。

21.根据权利要求11所述的系统，其中该像素处理单元包括固定门阵列和数字信号处理器之一，它与该CMOS传感器的读出电子设备集成。

22.根据权利要求11所述的系统，其中该像素处理单元包括计算机，该计算机接收来自该CMOS传感器的像素数据。