CN106550200B - 一种图像采集装置及方法 - Google Patents

一种图像采集装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106550200B
CN106550200B CN201611125176.5A CN201611125176A CN106550200B CN 106550200 B CN106550200 B CN 106550200B CN 201611125176 A CN201611125176 A CN 201611125176A CN 106550200 B CN106550200 B CN 106550200B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
sparse
random
image acquisition
row
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201611125176.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106550200A (zh
Inventor
封松林
汪辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Advanced Research Institute of CAS
Original Assignee
Shanghai Advanced Research Institute of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Advanced Research Institute of CAS filed Critical Shanghai Advanced Research Institute of CAS
Priority to CN201611125176.5A priority Critical patent/CN106550200B/zh
Publication of CN106550200A publication Critical patent/CN106550200A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106550200B publication Critical patent/CN106550200B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/70SSIS architectures; Circuits associated therewith
    • H04N25/76Addressed sensors, e.g. MOS or CMOS sensors
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/70SSIS architectures; Circuits associated therewith
    • H04N25/71Charge-coupled device [CCD] sensors; Charge-transfer registers specially adapted for CCD sensors
    • H04N25/75Circuitry for providing, modifying or processing image signals from the pixel array

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Studio Devices (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像采集装置及方法,包括:利用垂直设置的第一图像采集单元及第二图像采集单元分别沿第一方向及第二方向对采集对象进行随机采样,通过两个方向的混叠采样获得采集对象的稀疏采样值;分析随机采样序列编码获得稀疏特性,根据所述稀疏特性建立稀疏正则模型,依据所述稀疏正则模型实现算法重建,将采集对象的稀疏采样值还原为原图像。本发明可大大提高图像传感器帧率,进而准确检测人眼开闭合的图像信息,减少交通事故的发生,保障人身安全。

Description

一种图像采集装置及方法
技术领域
本发明涉及图像采集领域,特别是涉及一种图像采集装置及方法。
背景技术
随着社会经济的发展,机动车辆与日俱增,疲劳驾驶带来的安全问题越来越受到人们关注。根据2013年的《全球道路安全状态报告》显示,交通事故是造成世界人口死亡原因的第八大因素,全球每年大约有100万人死于交通事故。而进一步由统计数据分析发现,在高速公路发生的交通事故中,有50%以上是由于长时间疲劳驾驶或所见目标单调使司机注意力不集中、甚至打瞌睡等原因造成的。因此,为减少疲劳驾驶而引起的交通事故和保障人们的人身安全,研究有效的方法来实时检测驾驶员的疲劳状态是非常必要和具有重要意义的。
众所周知,自然世界的物质或物体总以多种方式传播其存在的信息,如光反射、光谱辐射、时间动态变化等。人们在对自然世界物质、物体或目标的探索认知过程中,总想从诸多方面获取这些信息,以便能够从多个方面深化对世界或事物的了解或认识。据统计,在人类获取的所有信息中,有超过65%的信息来自于视觉。可以说,图像是人们最主要的信息源泉,具有直观、具体、生动等特点,正所谓“百闻不如一见”。成像技术对输出图像的质量起着关键性作用。成像分辨率是表征探测能力的重要指标,也是成像领域不懈追求的目标。
目前常用的用于检测驾驶员疲劳状态的系统主要基于CMOS图像传感器的人眼图像采集系统,通过图像采集装置采集驾驶员人眼部信息并通过驾驶员眼部闭合开启状态进而判断驾驶员疲劳状态。如图1所示,在传统的对称成像模式中,图像来自于景物的直接空间采样,其中,X是景物,Y表示相机探测器的直接输出,而I是对应着景物X的图像,在Y和I之间存在着严格的“一对一”关系。
然而,受限于CMOS图像传感器本身的帧速率影响,在现有技术中常常无法准确的获取人眼开闭合的图像信息,在捕获人眼图像时如果CMOS图像传感器的帧速率低于人眼开闭合的速度则会产生图像的模糊。
因此,如何提高图像传感器的帧速率,准确获取人眼开闭合的图像信息,提高驾驶员疲劳状态检测的准确性,减少交通事故的发生,保障人身安全已成为本领域技术人员亟待解决的问题之一。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种图像采集装置及方法,用于解决现有技术中受限于图像传感器本身的帧速率影响,无法准确的获取人眼开闭合的图像信息等问题。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种图像采集装置,所述图像采集装置至少包括:
第一图像采集单元及第二图像采集单元,所述第一图像采集单元中像素阵列的行与所述第二图像采集单元中像素阵列的行垂直设置,其中,所述第一图像采集单元沿第一方向对采集对象进行随机采样,所述第二图像采集单元沿第二方向对采集对象进行随机采样,所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
优选地,所述第一图像采集单元及所述第二图像采集单元分别包括:透镜和探测器,所述透镜位于所述探测器的前端,所述探测器透过所述透镜对采集对象进行图像采集。
更优选地,所述探测器为CMOS图像传感器,所述CMOS图像传感器包括:随机序列产生电路、行译码电路、列译码电路及像素阵列;所述随机序列产生电路产生随机行地址序列;所述行译码电路连接所述随机序列产生电路,对所述随机行地址序列进行译码并选通所述像素阵列中被选中的像素行,进而实现复位和读出操作;所述列译码电路控制所述像素阵列中各像素列的选通;所述像素阵列连接所述行译码电路及所述列译码电路,用于感光并输出检测信号。
优选地,所述像素阵列中各像素结构为3T型结构、4T型结构或5T型结构。
优选地,所述第一图像采集单元及所述第二图像采集单元之间设置一夹角,所述夹角不大于180°。
优选地,所述第一方向为水平方向,所述第二方向为垂直方向。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种图像采集方法,所述图像采集方法至少包括:
随机编码曝光感知:利用场景编码分别沿第一方向及第二方向对采集对象进行随机采样,通过两个方向的混叠采样获得采集对象的稀疏采样值,其中,所述第一方向与所述第二方向垂直设置;
优化反演:分析随机采样序列编码获得稀疏特性,根据所述稀疏特性建立稀疏正则模型,依据所述稀疏正则模型实现算法重建,将采集对象的稀疏采样值还原为原图像。
优选地,所述第一方向为水平方向,所述第二方向为垂直方向。
优选地,随机采样方法具体包括:基于随机序列产生电路产生随机行地址序列,以此实现场景编码;对所述随机行地址序列进行行译码,进而选通像素阵列中被选中的随机像素行,进行复位操作,经过曝光后,再次选通像素阵列中被选中的随机像素行,进行读出操作,以此获得采集对象在一个方向上的稀疏采样值。
优选地,所述稀疏正则模型为:
Y=ΦX,
其中,Y为通过随机编码曝光感知获取的图像信息,Φ为稀疏特性,X为原图像。
如上所述,本发明的图像采集装置及方法,具有以下有益效果:
本发明的图像采集装置及方法通过随机编码曝光感知对采集对象的水平及垂直方向进行随机采样,获得稀疏采样值,再通过优化反演进行稀疏特性分析、稀疏正则模型建立与重建算法,进而根据稀疏采样值还原图像,可大大提高图像传感器帧率,进而准确检测人眼开闭合的图像信息,减少交通事故的发生,保障人身安全。
附图说明
图1显示为现有技术中对称成像的原理示意图。
图2显示为本发明的图像采集装置的结构示意图。
图3显示为本发明的探测器的结构示意图。
图4显示为本发明的4T结构的像素的示意图。
元件标号说明
1 第一图像采集单元
11 第一透镜
12 第一探测器
121 第一随机序列产生电路
122 第一行译码电路
123 第一列译码电路
124 第一像素阵列
2 第二图像采集单元
21 第二透镜
22 第二探测器
221 第二随机序列产生电路
222 第二行译码电路
223 第二列译码电路
224 第二像素阵列
S1~S23 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
请参阅图2~图4。需要说明的是,本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
如图2所示,本发明提供一种图像采集装置,所述图像采集装置至少包括:
第一图像采集单元1及第二图像采集单元2。
具体地,所述第一图像采集单元1与所述第二图像采集单元2同时对同一采集对象进行图像检测。如图2所示,所述第一图像采集单元1与所述第二图像采集单元2均朝向采集对象,并以一定的夹角设置,所述夹角不大于180°。
如图2所示,所述第一图像采集单元1包括第一透镜11和第一探测器12。
具体地,在本实施例中,所述第一探测器12为CMOS图像传感器。所述第一透镜11位于所述第一探测器12的前端,所述第一探测器12透过所述第一透镜11对采集对象进行图像采集。所述第二图像采集单元2包括第二透镜21和第二探测器22,其结构与所述第一图像采集单元1一致,在此不一一赘述。
如图3所示,所述第一探测器12包括第一随机序列产生电路121、第一行译码电路122、第一列译码电路123及第一像素阵列124。
具体地,所述第一随机序列产生电路121连接所述第一行译码电路122,所述第一随机序列产生电路121产生随机行地址序列,若所述第一像素阵列124为N行,则所述第一随机序列产生电路121每次会产生从1到N之间的任意一个数,且完成一帧图像的采集无需遍历1到N之间的所有数据,仅需要1到N之间随机的m个数据,m<N。
具体地,所述第一行译码电路122连接所述第一随机序列产生电路121,对所述随机行地址序列进行译码,根据译码结果选通所述第一像素阵列124中对应被选中的像素行,进而实现复位和读出操作。所述第一列译码电路123控制所述像素阵列中各像素列的选通。
具体地,所述第一像素阵列124连接所述第一行译码电路122及所述第一列译码电路123,用于感光并输出检测信号。所述第一像素阵列124由多个像素构成,其中,各像素为现有技术中的3T型结构、4T型结构或5T型结构。如图4所示,在本实施例中,所述像素采用4T型结构,包括:光电二极管PD;浮空扩散区FD;连接于所述光电二极管PD与所述浮空扩散区FD之间的转移晶体管,其控制端连接控制信号Tx;连接于电源电压VDD与所述浮空扩散区FD之间的复位晶体管M1,其控制端连接复位地址信号Reset;连接于电源电压VDD与选通晶体管M3之间的放大晶体管M2,其控制端连接所述浮空扩散区FD;所述选通晶体管M3的另一端作为输出端。
如图3所示,所述第二探测器12包括第二随机序列产生电路221、第二行译码电路222、第二列译码电路223及第二像素阵列224。所述第二探测器12与所述第一探测器11的结构一致,在此不一一赘述。
如图3所示,所述第一图像采集单元1中像素阵列的行与所述第二图像采集单元2中像素阵列的行垂直设置。
具体地,所述第一探测器11与所述第二探测器12的结构完全一致,仅在设置时进行了90°旋转。所述第一行译码电路122设置于所述第一像素阵列124的左侧,通过行扫描沿第一方向对采集对象进行随机采样对采集对象进行;所述第二行译码电路222设置于所述第二像素阵列224的下侧,通过行扫描沿第二方向对采集对象进行随机采样。由于所述第一图像采集单元1与所述第二图像采集单元2垂直设置,因此,所述第一方向与所述第二方向相互垂直。在本实施例中,所述第一方向为水平方向,所述第二方向为垂直方向。通过两个方向的随机采样可通过最少的扫描次数,获得最多的扫描信息,以此大大提高探测器的帧率。
本发明的图像采集装置采用随机编码曝光感知,无需遍历每一像素行,通过随机扫描部分像素行获得部分图像,同时通过水平和垂直两个方向的图像混叠采样丰富图像信息,进而大大提高探测器的帧速率,适于检测人眼的开闭合的图形信息。
本发明还提供一种图像采集方法,在本实施例中,所述图像采集方法基于上述图像采集装置实现,所述图像采集方法至少包括:
步骤S1,随机编码曝光感知:利用场景编码分别沿第一方向及第二方向对采集对象进行随机采样,通过两个方向的混叠采样获得采集对象的稀疏采样值,其中,所述第一方向与所述第二方向垂直设置。
具体地,在本实施例中,基于所述第一随机序列产生电路121产生随机行地址序列,以此实现场景编码。基于所述第一行译码电路122对所述随机行地址序列进行行译码,进而选通所述第一像素阵列124中被选中的随机像素行,如图4所示,所述复位晶体管M1的控制端Reset起效,所述复位晶体管M1导通,进而完成复位操作。经过曝光后,再次选通第一像素阵列124中被选中的随机像素行,如图4所示,所述选通晶体管M3的控制端SEL起效,所述选通晶体管M3导通,进而完成读出操作。通过所述第一图像采集单元1的随机采样获得采集对象在第一方向上的稀疏采样值。在本实施例中,所述第一方向为水平方向。
具体地,同时,所述第二图像采集单元2随机采样获得采集对象在第二方向上的稀疏采样值。在本实施例中,所述第二方向为垂直方向。通过水平和垂直两个方向的图像混叠采样得到采集对象的稀疏采样值。
步骤S2,优化反演:
具体地,步骤S21:分析随机采样序列编码获得稀疏特性Φ,所述稀疏特性Φ与所述随机行地址序列有关。
具体地,步骤S22:根据所述稀疏特性Φ建立稀疏正则模型,在本实施例中,所述稀疏正则模型为:
Y=ΦX
其中,Y为通过随机编码曝光感知获取的图像信息,Φ为稀疏特性,X为原图像。
具体地,步骤S23:依据所述稀疏正则模型实现算法重建,即得到X的表达式。Y和Φ已知,通过求解得到X,即将采集对象的稀疏采样值还原为原图像。
本发明的图像采集方法基于压缩感知成像的原理,将成像过程分为随机编码曝光感知和优化反演两个阶段。在编码感知阶段,采用场景编码和混叠采样的方法采得的数据为部分信息的叠加;在优化反演阶段,主要采用的是稀疏特性分析、稀疏正则模型建立与重建算法,从而实现图像的还原。
本发明的图像采集装置及方法通过随机编码曝光感知对采集对象的水平及垂直方向进行随机采样,获得稀疏采样值,再通过优化反演进行稀疏特性分析、稀疏正则模型建立与重建算法,进而根据稀疏采样值还原图像,可大大提高图像传感器帧率,传统图像采集的帧率为30,本发明的图像采集装置及方法可将图像采集的帧率提高为60,使得采集帧率大于人眼开闭合的速度,进而准确检测人眼开闭合的图像信息,减少交通事故的发生,保障人身安全。
综上所述,本发明提供一种图像采集装置,包括:第一图像采集单元及第二图像采集单元,所述第一图像采集单元中像素阵列的行与所述第二图像采集单元中像素阵列的行垂直设置,其中,所述第一图像采集单元沿第一方向对采集对象进行随机采样,所述第二图像采集单元沿第二方向对采集对象进行随机采样,所述第一方向与所述第二方向相互垂直。还提供一种图像采集方法,包括随机编码曝光感知:利用场景编码分别沿第一方向及第二方向对采集对象进行随机采样,通过两个方向的混叠采样获得采集对象的稀疏采样值,其中,所述第一方向与所述第二方向垂直设置;优化反演:分析随机采样序列编码获得稀疏特性,根据所述稀疏特性建立稀疏正则模型,依据所述稀疏正则模型实现算法重建,将采集对象的稀疏采样值还原为原图像。本发明的图像采集装置及方法通过随机编码曝光感知对采集对象的水平及垂直方向进行随机采样,获得稀疏采样值,再通过优化反演进行稀疏特性分析、稀疏正则模型建立与重建算法,进而根据稀疏采样值还原图像,可大大提高图像传感器帧率,进而准确检测人眼开闭合的图像信息,减少交通事故的发生,保障人身安全。所以,本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (6)

1.一种图像采集装置,其特征在于,所述图像采集装置至少包括:
第一图像采集单元及第二图像采集单元,所述第一图像采集单元中像素阵列的行与所述第二图像采集单元中像素阵列的行垂直设置,其中,所述第一图像采集单元沿第一方向对采集对象进行随机采样,所述第二图像采集单元沿第二方向对采集对象进行随机采样,所述第一方向与所述第二方向相互垂直;
所述第一图像采集单元及所述第二图像采集单元分别包括透镜和探测器,所述透镜位于所述探测器的前端,所述探测器透过所述透镜对采集对象进行图像采集,其中,
所述探测器为CMOS图像传感器,所述CMOS图像传感器包括:随机序列产生电路、行译码电路、列译码电路及像素阵列;所述随机序列产生电路产生随机行地址序列;所述行译码电路连接所述随机序列产生电路,对所述随机行地址序列进行译码并选通所述像素阵列中被选中的像素行,进而实现复位和读出操作;所述列译码电路控制所述像素阵列中各像素列的选通;所述像素阵列连接所述行译码电路及所述列译码电路,用于感光并输出检测信号。
2.根据权利要求1所述的图像采集装置,其特征在于:所述像素阵列中各像素结构为3T型结构、4T型结构或5T型结构。
3.根据权利要求1所述的图像采集装置,其特征在于:所述第一图像采集单元及所述第二图像采集单元之间设置一夹角,所述夹角不大于180°。
4.根据权利要求1所述的图像采集装置,其特征在于:所述第一方向为水平方向,所述第二方向为垂直方向。
5.一种图像采集方法,其特征在于,所述图像采集方法至少包括:
随机编码曝光感知:利用场景编码分别沿第一方向及第二方向对采集对象进行随机采样,通过两个方向的混叠采样获得采集对象的稀疏采样值,其中,所述第一方向与所述第二方向垂直设置,其中,
随机采样方法具体包括:基于随机序列产生电路产生随机行地址序列,以此实现场景编码;对所述随机行地址序列进行行译码,进而选通像素阵列中被选中的随机像素行,进行复位操作,经过曝光后,再次选通像素阵列中被选中的随机像素行,进行读出操作,以此获得采集对象在一个方向上的稀疏采样值;
优化反演:分析随机采样序列编码获得稀疏特性,根据所述稀疏特性建立稀疏正则模型,依据所述稀疏正则模型实现算法重建,将采集对象的稀疏采样值还原为原图像;所述稀疏正则模型为:
Y=ΦX,
其中,Y为通过随机编码曝光感知获取的图像信息,Φ为稀疏特性,X为原图像。
6.根据权利要求5所述的图像采集方法,其特征在于:所述第一方向为水平方向,所述第二方向为垂直方向。
CN201611125176.5A 2016-12-08 2016-12-08 一种图像采集装置及方法 Active CN106550200B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611125176.5A CN106550200B (zh) 2016-12-08 2016-12-08 一种图像采集装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611125176.5A CN106550200B (zh) 2016-12-08 2016-12-08 一种图像采集装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106550200A CN106550200A (zh) 2017-03-29
CN106550200B true CN106550200B (zh) 2019-04-19

Family

ID=58397640

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611125176.5A Active CN106550200B (zh) 2016-12-08 2016-12-08 一种图像采集装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106550200B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115223065B (zh) * 2022-07-25 2023-04-07 中国人民解放军陆军航空兵学院 一种基于高精度定位复盘分析空突地面装备机动能力的方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1491028A (zh) * 2002-09-17 2004-04-21 ���µ�����ҵ��ʽ���� 摄像装置芯片组及图像拾取系统
CN1957471A (zh) * 2004-04-06 2007-05-02 彩光公司 在平板显示器中与传感器阵列集成的彩色滤波器
CN101146162A (zh) * 2007-11-02 2008-03-19 紫光股份有限公司 由多个线阵光电传感器组成的大幅面扫描仪的校正方法
CN101330577A (zh) * 2008-08-01 2008-12-24 李斌桥 可变换工作模式的cmos图像传感器有源像素及其图像传感器
CN101911671A (zh) * 2008-01-10 2010-12-08 夏普株式会社 摄像装置和光轴控制方法
CN201838179U (zh) * 2010-08-17 2011-05-18 苏州工业园区凯艺精密科技有限公司 摄像机红外主动跟踪装置及采用该装置的摄像机控制系统
CN103312994A (zh) * 2013-05-17 2013-09-18 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 实现面阵cmos传感器双向扫描清晰成像的方法
US9184198B1 (en) * 2013-02-20 2015-11-10 Google Inc. Stacked image sensor with cascaded optical edge pass filters

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100385078B1 (ko) * 2000-11-28 2003-05-22 한국과학기술연구원 미세 마찰마멸 실험장치

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1491028A (zh) * 2002-09-17 2004-04-21 ���µ�����ҵ��ʽ���� 摄像装置芯片组及图像拾取系统
CN1957471A (zh) * 2004-04-06 2007-05-02 彩光公司 在平板显示器中与传感器阵列集成的彩色滤波器
CN101146162A (zh) * 2007-11-02 2008-03-19 紫光股份有限公司 由多个线阵光电传感器组成的大幅面扫描仪的校正方法
CN101911671A (zh) * 2008-01-10 2010-12-08 夏普株式会社 摄像装置和光轴控制方法
CN101330577A (zh) * 2008-08-01 2008-12-24 李斌桥 可变换工作模式的cmos图像传感器有源像素及其图像传感器
CN201838179U (zh) * 2010-08-17 2011-05-18 苏州工业园区凯艺精密科技有限公司 摄像机红外主动跟踪装置及采用该装置的摄像机控制系统
US9184198B1 (en) * 2013-02-20 2015-11-10 Google Inc. Stacked image sensor with cascaded optical edge pass filters
CN103312994A (zh) * 2013-05-17 2013-09-18 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 实现面阵cmos传感器双向扫描清晰成像的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CMOS image sensor with programmable compressed sensing;Huixian Ye ET AL;《2015 IEEE 11th International Conference on ASIC (ASICON)》;20160721;全文 *
高帧频CMOS相机图像处理系统设计;孙黎明;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20110815;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106550200A (zh) 2017-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Scheerlinck et al. CED: Color event camera dataset
US9386298B2 (en) Three-dimensional image sensors
CN101930534B (zh) 用于人脸检测的动态图像压缩方法
CN106128121A (zh) 基于局部特征分析的车辆排队长度快速检测算法
CN103595982A (zh) 基于灰度和彩色两颗传感器的彩色图像采集装置
CN102609724B (zh) 一种基于双摄像头的周围环境信息提示方法
CN102360423A (zh) 一种人体智能跟踪方法
WO2019178939A1 (zh) 像素采集电路、光流传感器和光流及图像信息采集系统
CN107238727A (zh) 基于动态视觉传感器芯片的光电式转速传感器及探测方法
CN206058228U (zh) 机器视觉检测系统
CN103729620A (zh) 一种基于多视角贝叶斯网络的多视角行人检测方法
CN107896308A (zh) 脉冲阵列式仿视网膜图像传感器
CN106550200B (zh) 一种图像采集装置及方法
Peng et al. Boosting photon-efficient image reconstruction with a unified deep neural network
CN2612943Y (zh) 微小粒子粒度激光成像测量装置
Mei et al. Deep polarization reconstruction with PDAVIS events
Zhao et al. Spikingsim: A bio-inspired spiking simulator
Ueda et al. Slope disparity gating using a synchronized projector-camera system
US11539895B1 (en) Systems, methods, and media for motion adaptive imaging using single-photon image sensor data
Wzorek et al. Traffic sign detection with event cameras and DCNN
US20240259706A1 (en) Systems, methods, and media for high dynamic range imaging using single-photon and conventional image sensor data
CN109241932A (zh) 一种基于运动方差图相位特征的热红外人体动作识别方法
CN109683189A (zh) 一种契连柯夫辐射探测器和探测方法
CN113688707B (zh) 脸部反欺骗方法
Qu et al. E2HQV: High-Quality Video Generation from Event Camera via Theory-Inspired Model-Aided Deep Learning

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant