曝光时间对相机实时性的影响机理深度解析（下）

动态场景中，目标处于持续运动状态，若曝光时间过长，传感器在感光过程中目标会发生位移，导致采集的图像出现运动模糊（如高速行驶的车辆边缘模糊、快速移动的工件轮廓虚化）。运动模糊会严重影响目标识别、尺寸测量、深度估计的精度，为了消除这种影响，系统必须增加运动模糊消除算法（如基于深度学习的去模糊模型、基于运动估计的图像复原算法），这些算法的计算复杂度极高，会占用大量的处理资源，显著增加处理延迟。例如，在自动驾驶场景中，若双目相机曝光时间过长导致前方车辆图像模糊，系统需要调用去模糊算法处理图像，原本可在10ms内完成的障碍物识别任务，可能需要额外增加15ms的去模糊处理时间，导致整体感知延迟达到25ms，对于高速行驶的车辆而言，这一延迟可能导致避障决策滞后，引发安全风险。此外，曝光时间还会影响相机的触发与同步性能，间接降低多传感器融合系统的实时性。在多传感器融合场景（如双目相机与激光雷达、IMU协同工作）中，各传感器需保持严格的时序同步，才能确保数据的时间一致性。相机的曝光时间若设置不合理，会导致单帧采集耗时波动，进而影响同步触发的稳定性——例如，若曝光时间过长且存在波动，相机无法精准响应同步触发信号，可能出现帧丢失或帧延迟，导致与其他传感器的数据时序偏差。为了修正这种时序偏差，系统需要增加数据对齐与补偿环节，这会进一步增加处理延迟，降低整个融合系统的实时性。同时，曝光时间的动态调整（如自动曝光模式下的曝光时间变化）也会导致帧率波动，使得处理单元难以制定稳定的实时调度策略，进一步加剧实时性下降的问题。曝光时间对实时性的影响还与相机的快门类型密切相关，不同快门类型下，曝光时间的制约作用存在差异，但核心影响逻辑一致。滚动快门相机的曝光的方式是逐行曝光，曝光时间过长会导致图像出现果冻效应，为了减轻这种效应，需要缩短曝光时间，但若为了保证图像亮度而不得不延长曝光时间，会导致果冻效应加剧，进而增加后续图像校正的耗时；全局快门相机可实现所有像素同步曝光，能有效避免果冻效应，在相同曝光时间下的实时性表现更优，但仍无法摆脱曝光时间对帧率的直接制约——无论哪种快门类型，曝光时间越长，单帧采集耗时就越长，帧率上限就越低，实时性的核心制约关系始终存在。综上所述，曝光时间通过直接制约单帧采集耗时与帧率、引发图像质量问题进而增加处理延迟、导致运动模糊并催生额外补偿算法、影响多传感器同步性能等多重路径，深刻影响相机的实时性。曝光时间与实时性呈现出明显的负相关关系，曝光时间越长，实时性越差；缩短曝光时间则能提升帧率、减少后续处理负担，进而提升实时性，但需平衡图像质量与实时性的关系。在实际应用中，需根据场景需求精准设置曝光时间——动态实时性需求高的场景（如高速工业检测、自动驾驶），需优先缩短曝光时间以保证帧率，再通过补光、提升传感器灵敏度等方式弥补图像质量损失；静态高精度场景（如文物重建、静态零件检测），则可适当延长曝光时间保证图像质量，无需过度追求高帧率。理解曝光时间对实时性的影响机理，是实现相机参数优化配置、提升系统实时性能的关键前提。