CN108200362A - 基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路 - Google Patents
基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路,所述仿生视网膜摄像子电路包括:感光器件组、加法器、第一电信号缩放子电路、差分电路和电压比较器;所述感光器件组中每一感光器件均用于获取目标光信号,并将所述目标光信号转换为电信号;所述感光器件组中处于中间位置的感光器件与所述差分电路相连,所述中间位置的感光器件周围的感光器件均与所述加法器相连,所述加法器与所述差分电路相连,所述差分电路与所述电压比较器相连。本发明提供的仿生视网膜摄像子电路,可以只输出目标物体的边缘信息,大大降低了数据冗余,提高仿生视网膜的摄像速度,降低了后级图像处理器的处理压力,并且可实现高动态范围的获取图像。
Description
技术领域
本发明涉及集成电路技术领域,更具体地,涉及基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路。
背景技术
当今,随着对图像传感器与图像处理识别算法研究地不断深入,以CMOS技术为主导的图像传感器在工业制造、智能交通、智能机器人等多个应用领域扮演着越来越重要的作用。
但目前CMOS图像传感器有一些很难克服的缺陷:CMOS传感器获取图像的动态范围较小。而且由于CMOS图像传感器的二次采样分辨率较低,在光线很强、很弱或高对比度的场景下很容易产生饱和与失真。同时,由于CMOS图像传感器是获取外界目标物体反射光线中的所有数据,会导致图像数据冗余,并且数据量很大。给后级图像处理与存储带来了很大压力。对行(列)扫描的CMOS图像传感器,其摄像速度主要被后级模拟数字转换器(Analog-to-Digital Conversion,ADC)的转换速度所限制,随着对感光阵列的规模要求的不断增加,CMOS图像传感器拍摄速度会越来越难提高。
基于CMOS图像传感器在摄像过程中产生的上述问题,现急需提供一种摄像装置以及其内部的电路结构,以解决利用CMOS图像传感器进行摄像产生的问题。
发明内容
为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题,本发明提供了一种基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路。
一方面,本发明提供了一种仿生视网膜摄像子电路,包括:感光器件组、加法器、第一电信号缩放子电路、差分电路和电压比较器;
所述感光器件组中每一感光器件均用于获取目标光信号,并将所述目标光信号转换为电信号;所述感光器件组中处于中间位置的感光器件与所述差分电路相连,所述中间位置的感光器件周围的感光器件均与所述加法器相连,所述加法器用于计算所述中间位置的感光器件周围的感光器件得到的和电信号;所述第一电信号缩放子电路用于将所述和电信号进行缩放;
所述加法器与所述差分电路相连,所述差分电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号进行差分运算,并得到差分电压信号;
所述差分电路与所述电压比较器相连,所述电压比较器用于根据所述差分电压信号,输出事件脉冲。
优选地,所述仿生视网膜摄像子电路还包括:第二电信号缩放子电路,所述第二电信号缩放子电路连接在所述感光器件组中处于中间位置的感光器件与所述差分电路之间,所述第二电信号缩放子电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号进行缩放。
优选地,所述感光器件组中每一感光器件转换得到的电信号为光电压信号或光电流信号。
优选地,当所述感光器件组中每一感光器件转换得到的电信号为光电流信号时,所述和电信号为和光电流信号,所述第一电信号缩放子电路用于将所述和光电流信号进行缩放;
相应地,所述差分电路具体包括:差分子电路和积分采样子电路;
所述加法器与所述差分子电路相连,所述差分子电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号进行差分运算,得到差分电流信号;所述差分子电路与所述积分采样子电路相连,所述积分采样子电路用于将所述差分电流信号进行积分采样,得到差分电压信号。
优选地,所述积分采样子电路具体包括:至少一个电容器和至少一个周期放电电路,每一电容器对应一周期放电电路。
优选地,所述积分采样子电路具体包括:运算放大积分电路和周期复位电路。
优选地,所述目标光信号为可见光信号、不可见光信号及射线信号。
另一方面,本发明还提供了一种仿生视网膜摄像电路,包括:预设数量个上述的仿生视网膜摄像子电路;
所有仿生视网膜摄像子电路中电压比较器输出的所有事件脉冲构成所述目标光信号对应的图像。
优选地,所述仿生视网膜摄像电路中的感光器件组可交叉设置。
另一方面,本发明还提供了一种仿生视网膜,至少包括一个上述述的仿生视网膜摄像电路。
本发明提供的基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路,通过设置差分电路,利用差分电路对处于中间位置的感光器件及其周围的感光器件转换得到的、经缩放后得到的电信号进行差分运算,再结合电压比较器的鉴别与比较,输出事件脉冲,可以只输出目标物体的边缘信息,大大降低了数据冗余,提高仿生视网膜的摄像速度,降低了后级图像处理器的处理压力,并且可实现高动态范围的获取图像。同时,在对高对比度的目标物体进行摄像时,可以使摄像得到的图像既不会失真也不会饱和。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种仿生视网膜摄像子电路的结构示意图;
图2为本发明另一实施例提供的一种仿生视网膜摄像子电路的结构示意图;
图3为本发明另一实施例提供的一种仿生视网膜摄像电路的结构示意图;
图4为本发明另一实施例提供的一种仿生视网膜摄像电路中所有电压比较器输出事件脉冲的曲线示意图;
图5为本发明另一实施例提供的一种仿生视网膜摄像电路中感光器件组之间的关系示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
如图1所示,本发明一实施例提供了一种仿生视网膜摄像子电路,包括:感光器件组11、加法器12、第一电信号缩放子电路13、差分电路14和电压比较器15;
所述感光器件组11中每一感光器件均用于获取目标光信号,并将所述目标光信号转换为电信号;所述感光器件组11中处于中间位置的感光器件与所述差分电路14相连,所述中间位置的感光器件周围的感光器件均与所述加法器12相连,所述加法器12用于计算所述中间位置的感光器件周围的感光器件得到的和电信号;所述第一电信号缩放子电路13用于将所述和电信号进行缩放;
所述加法器12与所述差分电路14相连,所述差分电路14用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号进行差分运算,并得到差分电压信号;
所述差分电路14与所述电压比较器15相连,所述电压比较器15用于根据所述差分电压信号,输出事件脉冲。
具体地,在本发明中,仿生视网膜摄像子电路中的感光器件组中至少包括三个感光器件,当仅有三个感光器件时,可随机将其中一个感光器件作为处于中间位置的感光器件,将另一个感光器件作为中间位置的感光器件周围的感光器件。当包括至少四个感光器件时,可按照一定规则放置各感光器件的位置,需要保证其中一个感光器件设置在其他感光器件围成的区域的中心位置。其他感光器件与中心位置的感光器件之间的距离可以在一定范围内波动。作为优选方案,可使中心位置周围的感光器件排列成正方形或六边形,中心位置的感光器件处于正方形或六边形的内部。还可以将中心位置的感光器件设置在一个半径一定的圆形区域的圆心处,将周围其他感光器件设置在该圆形区域的圆周上,且其他感光器件在该圆周上均匀分布。
感光器件组中每一个感光器件均用于接收目标光信号,并将目标光信号的光强值转换为电信号的形式。这里需要说明的是,目标光信号是指目标物体表面反射的光信号,此光信号可以直接照射在感光器件上,也可以是通过透镜照射在感光器件上,还可以是透过覆盖物照射在感光器件上。此光信号的波段可以是可见光波段,还可以是红外波段、紫外波段等不可见光波段,还可以是射线。即光信号可以为可见光信号、不可见光信号及射线信号。具体光信号的波段可根据感光器件的性能进行调整。当光信号的波段处于感光器件的工作波段时,该仿生视网膜摄像子电路即可正常工作,否则仿生视网膜摄像子电路接收不到光信号的波段,无法正常工作。作为优选方案,可选用感光二极管作为感光器件,也可以根据需要在不同的半导体加工工艺中选取相应合适的器件。同时,为使得感光器件工作在合适的工作区间,还可以在电路中引入一些偏置电流,以保证感光器件的正常工作。
目标物体是指需要人眼观察的物体,可以是实物,也可以是图像,或者其他形式,本发明中不对目标物体的具体形态进行限定。
加法器12通常是由模拟电路实现,具体地加法器12实现的功能可通过公式(1)表示。
其中,A为经加法器得到的和电信号,即电信号之和,ai为处于中心位置的感光器件周围的N个感光器件中第i个感光器件转化得到的电信号。ai可以是电流值I,也可以是电压值V。
第一电信号缩放子电路13实现的功能可通过公式(2)表示。
其中,A’为A经第一电信号缩放子电路缩放后得到的电信号,具体为和电信号衰减N倍后得到的电信号。
差分电路14分别将处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号A’进行差分运算,并得到差分电压信号。差分电路14与电压比较器15相连,电压比较器15根据差分电压信号,输出事件脉冲。通常能够经由电压比较器比较并输出的事件脉冲携带的信息通常具有很高的对比度,一般情况下,具有很高对比度的信息通常是目标物体的边缘信息。由于差分电路可以用于获取具有很高对比度的目标物体的边缘信息,这种对比度实际上是一种空间对比度,即利用处于中间位置的感光器件得到的电信号与周围的感光器件得到的电信号得到的。所以可以说,本发明提供的仿生视网膜摄像电路及子电路,以及仿生视网膜是基于空间对比度的。
这里需要说明的是,电压比较器是对输入的差分电压信号进行鉴别与比较的电路,是组成非正弦波发生电路的基本单元电路。本发明可采用的电压比较器有单限比较器、滞回比较器、窗口比较器、三态电压比较器等。电压比较器15根据输入的差分电压信号,对差分电压信号进行选择,通常电压比较器设置有两个阈值,阈值1为上阈值,阈值2为下阈值(如图4所示),只有差分电压信号的脉冲值超过这两个阈值中的一个才会产生脉冲事件。
本发明中提供的基于空间对比度的仿生视网膜摄像子电路,通过设置差分电路,利用差分电路对处于中间位置的感光器件及其周围的感光器件转换得到的、经缩放后得到的电信号进行差分运算,再结合电压比较器的鉴别与比较,输出事件脉冲,可以只输出目标物体的边缘信息,大大降低了数据冗余,提高仿生视网膜的摄像速度,降低了后级图像处理器的处理压力,并且可实现高动态范围的获取图像。同时,在对高对比度的目标物体进行摄像时,可以使摄像得到的图像既不会失真也不会饱和。
在上述实施例的基础上,仿生视网膜摄像子电路中还包括:第二电信号缩放子电路,所述第二电信号缩放子电路连接在所述感光器件组中处于中间位置的感光器件与所述差分电路之间,所述第二电信号缩放子电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号进行缩放。
具体地,由于后续需要利用差分电路对处于中间位置的感光器件转换得到的电信号与其周围的感光器件得到的、经缩放后得到的电信号进行差分运算,为了使差分运算的结果更明显,可采用第二电信号缩放子电路将处于中间位置的感光器件转换得到的电信号进行放大,放大至一定倍数,使得进行差分运算后得到的差分电压信号的幅值足够大,从而降低了对电压比较器的要求,进而可以更直观、更快速的确定目标物体的边缘信息。当感光器件组中每一感光器件获取到的光信号强度值均较大,此时也可以将处于中间位置的感光器件转换得到的电信号进行缩小。这里需要说明的是,第二电信号缩放子电路缩放的倍数可根据需要进行设置,本发明在此不作具体限定。
例如,第二电信号缩放子电路实现的功能可通过公式(3)体现。
a0=m*a0′ (3)
其中,a0为处于中间位置的感光器件转换得到的电信号a0′经第一电信号缩放子电路缩放m倍后得到的电信号,其中m>0且m≠1。为描述方便,以下所述的处于中间位置的感光器件得到的光电压信号或光电流信号均是指经缩放m倍后得到的光电压信号或光电流信号,但需要说明的是,本发明的各个方案在处于中间位置的感光器件得到的光电压信号或光电流信号不经缩放的情况下,也是可以实现的。
在上述实施例的基础上,本发明中,在所述感光器件组中处于中间位置的感光器件周围的感光器件与第一电信号缩放子电路之间还连接有电信号缩放子电路,周围的每个感光器件均对应一个电信号缩放子电路,用于使后面得到的和电信号与处于中间位置的感光器件得到的、经缩放后的电信号在同一量级上。
在上述实施例的基础上,所述感光器件组中每一感光器件转换得到的电信号为光电压信号或光电流信号。
具体地,感光器件可将获取到的目标光信号转化为电信号,该电信号具体可包括光电压信号或光电流信号。一般情况下,光信号经感光器件后可直接得到光电流信号,在感光器件输出光电流信号后,可通过接入积分电路对光电流信号进行积分,进而得到光电压信号。
当电信号为光电压信号时,可直接利用图1所述的仿生视网膜摄像子电路,需要说明的是,此时加法器用于计算所述中间位置的感光器件周围的感光器件得到的和光电压信号,即周围的感光器件得到的光电压信号之和。所述第一电信号缩放子电路用于将所述和光电压信号进行缩放;差分电路则用于将所述处于中间位置的感光器件得到的光电压信号与缩放后得到的和光电压信号进行差分运算,并得到差分电压信号;所述电压比较器则根据所述差分电压信号,输出事件脉冲。
差分电路14实现的功能可直接通过公式(3)表示。
其中,VS为经差分电路14后得到的差分电压信号,为和光电压信号衰减N倍后得到的光电压信号,为周围的感光器件得到的光电压信号之和。V0为处于中间位置的感光器件得到的光电压信号。
当电信号为光电流信号时,由于最后电压比较器需要输入电压值,所以不能直接利用图1所述的仿生视网膜摄像子电路,此时需要在差分电路中加入一个积分采样子电路,也就是说,此时所述差分电路14具体包括:差分子电路和积分采样子电路(如图2所示);这里所说的差分子电路与上述电信号为光电压信号时的差分电路是相同的,只是上述差分电路的作用是将两路光电压信号进行差分,而差分子电路是对两路光电流信号进行差分。在此命名为子电路仅是为了表示整个差分电路中既有差分运算的功能,还有积分采样将光电流信号转换为光电压信号的功能,而并不是用来限制的。
所述加法器与所述差分子电路相连,所述差分子电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号进行差分运算,得到差分电流信号;所述差分子电路与所述积分采样子电路相连,所述积分采样子电路用于将所述差分电流信号进行积分采样,得到差分电压信号。
需要说明的是,此时加法器用于计算所述中间位置的感光器件周围的感光器件得到的和光电流信号,即周围的感光器件得到的光电流信号之和。所述第一电信号缩放子电路用于将所述和光电流信号进行缩放,也就是将和光电流信号衰减为原来的1/N倍。差分电路中的差分子电路则用于将所述处于中间位置的感光器件得到的光电流信号与缩放后得到的和光电流信号进行差分运算,得到差分电流信号。同时差分电路中的积分采样子电路用于对差分电流信号进行积分采样,得到差分电压信号;所述电压比较器再根据所述差分电压信号,输出事件脉冲。
差分子电路实现的功能可直接通过公式(4)表示。
其中,IS为经差分子电路后得到的差分电流信号,为和光电流信号衰减N倍后得到的光电流信号,为周围的感光器件得到的光电流信号之和。I0为处于中间位置的感光器件得到的光电流信号。
积分采样子电路实现的功能可直接通过公式(5)表示。
其中,VS为经积分采样子电路后得到的差分电压信号,k为积分采样电路的放大增益,[t1,t2]为积分采样电路的采样间隔。
在上述实施例的基础上,所述积分采样子电路具体包括:至少一个电容器和至少一个周期放电电路,每一电容器对应一周期放电电路。
具体地,电容器是能将光电流信号进行积分转化为光电压信号的一种器件,可以在不同的半导体加工工艺中选取相应合适参数的器件。在电压比较器每输出一个事件脉冲后,即一个事件脉冲结束后,采用一个周期放电电路对电容器进行周期性放电,此时当积分采样子电路中具有至少两个电容器时,可以是只对一个电容器放电,也可以是对多个电容器同时放电,还可以是对多个电容器交替性放电。
在上述实施例的基础上,所述积分采样子电路具体包括:运算放大积分电路和周期复位电路。
具体地,积分采样子电路的具体形式可以是多种多样的,只要能实现对光电流信号进行积分并采样即可。所以本发明还可以是通过运算放大积分电路实现,但并不限于此。在利用运算放大积分电路得到光电压信号后,由电压比较器输出一个事件脉冲,在一个事件脉冲结束后,需要利用周期复位电路对运算放大积分电路进行周期性复位。
本实施例中,为搭建仿生视网膜摄像子电路中的积分采样子电路提供了两种不同的实现方案,但是需要说明的是,其他方案也可以实现,本实施例只是列举了效果较好的两种方式。
在上述实施例的基础上,如图3所示,本发明还提供了一种仿生视网膜摄像电路31,包括:预设数量个上述仿生视网膜摄像子电路;
所有仿生视网膜摄像子电路中电压比较器输出的所有事件脉冲构成所述目标光信号对应的图像。
具体地,由于仿生视网膜实际上是一种芯片,是用于获取图像的小型摄像头。仿生视网膜摄像电路31中P表示的是由N*N个感光器件组构成构成的感光器件组矩阵,其中P(i,j)表示感光器件组矩阵中第i行第j列上对应的感光器件组,其中i的取值范围为0至N-1,j的取值范围同样为0至N-1。图3中,对于每一感光器件组,均对应有如图2所示的仿生视网膜摄像子电路。每一仿生视网膜摄像子电路中的电压比较器均会输出一个事件脉冲,N*N个事件脉冲即构成一幅对应于目标光信号的图像。
仿生视网膜摄像电路中所有电压比较器输出的事件脉冲过程可通过图4看出。图4仅显示的是感光器件转换得到的电信号为光电流信号的情况,Is为经差分子电路后得到的差分电流信号,Is随时间变化的曲线中的横线表示差分子电路的偏置电流。差分电流信号经积分采样子电路后得到差分电压信号Vs,其中图中的每一竖直虚线表示Vs的采样间隔。从图4中可以看出,在每一采样间隔内,均对应着差分电压信号Vs的一个脉冲,由于电压比较器中设置有阈值1和阈值2,只有脉冲电压值达到或超过这两个阈值时才会产生事件脉冲。从图4中事件脉冲-t的关系图中可以看出,Vs-t的图中前两个脉冲由于对应于Is-t图中偏置电流以下的上升段,所以为相同的事件脉冲,即均为事件脉冲1,即低于偏置点上升脉冲,第三个脉冲由于对应于Is-t图中偏置电流以上的上升段,所以为事件脉冲2,即高于偏置点上升脉冲,由于第四个采样间隔得到的Vs电压值小于阈值2,所以并不能产生事件脉冲,所以为空。同理,对应第五个采样间隔,由于Vs电压值达到阈值2,而且该脉冲对应于Is-t图中偏置电流以上的下降段,所以可以产生事件脉冲3,即高于偏置点下降脉冲。由于第六至第十个采样间隔中Vs均未达到阈值2,所以均不能产生事件脉冲,所以为空。对于第十一至第十四个采样间隔,由于Vs均达到阈值2,所以可以产生事件脉冲。又由于对应于Is-t图中偏置电流以下的下降段,所以为事件脉冲4,即低于偏置点下降脉冲。Vs-t的图中第十五和十六两个脉冲由于对应于Is-t图中偏置电流以下的上升段,所以为相同的事件脉冲,即均为事件脉冲1,即低于偏置点上升脉冲。Vs-t的图中最后一个脉冲由于既对应于Is-t图中偏置电流以下的上升段,又对应于偏置电流以上的上升段,以后者为准,所以为事件脉冲2,即高于偏置点上升脉冲。
在上述实施例的基础上,所述仿生视网膜摄像电路中的感光器件组可交叉设置。例如,图3中P(0,0)中的每一个感光器件可以与其他感光器件组中的感光器件相互独立,P(0,0)中的若干感光器件也可以被P(0,1)、P(1,0)、P(1,1)或其他感光器件组共用。
如图5所示,图中感光器件组51与感光器件组52共用两个感光器件,感光器件组51与感光器件组53共用两个感光器件,同时感光器件组52与感光器件组53共用两个感光器件,感光器件组51、感光器件组52与感光器件组53共用一个感光器件。
在上述实施例的基础上,本发明还提供了一种仿生视网膜,至少包括一个上述的仿生视网膜摄像电路。
本发明提供的基于空间对比度的仿生视网膜摄像电路及子电路,能够成功克服传统CMOS图像传感器的缺陷,并成功实现了以下优点:只输出目标物体的边缘信息,大大降低了数据冗余,提高仿生视网膜的摄像速度,同时降低了后级图像处理器的处理压力。本发明中只采集目标物体反射光信号对应的差模信号,使得仿生视网膜在对高对比度的目标物体进行摄像时,获取的图像时既不会失真也不会饱和。本发明提供的仿生视网膜摄像电路可拓展性好,能在增加感光器件组阵列规模的情况下不降低帧率。本发明在工业自动化、安防监控、智能机器人、自动驾驶与无人机等领域具有广阔的应用前景。同时,为未来有高速识别、低数据冗余、低功耗与高动态范围等需求的智能嵌入式系统提供了前端图像采集解决方案。
最后,本发明的方法仅为较佳的实施方案,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,包括:感光器件组、加法器、第一电信号缩放子电路、差分电路和电压比较器;
所述感光器件组中每一感光器件均用于获取目标光信号,并将所述目标光信号转换为电信号;所述感光器件组中处于中间位置的感光器件与所述差分电路相连,所述中间位置的感光器件周围的感光器件均与所述加法器相连,所述加法器用于计算所述中间位置的感光器件周围的感光器件得到的和电信号;所述第一电信号缩放子电路用于将所述和电信号进行缩放;
所述加法器与所述差分电路相连,所述差分电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号进行差分运算,并得到差分电压信号;
所述差分电路与所述电压比较器相连,所述电压比较器用于根据所述差分电压信号,输出事件脉冲。
2.根据权利要求1所述的仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,还包括:第二电信号缩放子电路,所述第二电信号缩放子电路连接在所述感光器件组中处于中间位置的感光器件与所述差分电路之间,所述第二电信号缩放子电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号进行缩放。
3.根据权利要求1所述的仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,所述感光器件组中每一感光器件转换得到的电信号为光电压信号或光电流信号。
4.根据权利要求3所述的仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,当所述感光器件组中每一感光器件转换得到的电信号为光电流信号时,所述和电信号为和光电流信号,所述第一电信号缩放子电路用于将所述和光电流信号进行缩放;
相应地,所述差分电路具体包括:差分子电路和积分采样子电路;
所述加法器与所述差分子电路相连,所述差分子电路用于将所述处于中间位置的感光器件得到的电信号与缩放后的和电信号进行差分运算,得到差分电流信号;所述差分子电路与所述积分采样子电路相连,所述积分采样子电路用于将所述差分电流信号进行积分采样,得到差分电压信号。
5.根据权利要求4所述的仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,所述积分采样子电路具体包括:至少一个电容器和至少一个周期放电电路,每一电容器对应一周期放电电路。
6.根据权利要求4所述的仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,所述积分采样子电路具体包括:运算放大积分电路和周期复位电路。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的仿生视网膜摄像子电路,其特征在于,所述目标光信号为可见光信号、不可见光信号及射线信号。
8.一种仿生视网膜摄像电路,其特征在于,包括:预设数量个如权利要求1-7中任一项所述的仿生视网膜摄像子电路;
所有仿生视网膜摄像子电路中电压比较器输出的所有事件脉冲构成所述目标光信号对应的图像。
9.根据权利要求8所述的仿生视网膜摄像电路,其特征在于,所述仿生视网膜摄像电路中的感光器件组可交叉设置。
10.一种仿生视网膜,其特征在于,至少包括一个如权利要求8或9所述的仿生视网膜摄像电路。
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---|---|
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020063332A1 (zh) * | 2018-09-29 | 2020-04-02 | 华为技术有限公司 | 一种动态视觉传感器 |
CN111031267A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-17 | 清华大学 | 视杆仿生视觉传感器 |
CN111083402A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 清华大学 | 双模态仿生视觉传感器 |
CN111083405A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 清华大学 | 双模态仿生视觉传感器像素读出系统 |
CN111083404A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 清华大学 | 视锥视杆双模态仿生视觉传感器 |
CN111106807A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-05 | 清华大学 | 视锥视杆复用式仿生视觉传感器 |
CN112600996A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-02 | 清华大学 | 紫外仿生视觉传感器 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0832878A (ja) * | 1994-07-18 | 1996-02-02 | Sony Corp | 読出回路 |
JP2882081B2 (ja) * | 1991-03-28 | 1999-04-12 | ソニー株式会社 | 撮像信号処理回路 |
CN1798275A (zh) * | 2004-12-20 | 2006-07-05 | 索尼株式会社 | 固态成像设备及其驱动方法 |
US20070242144A1 (en) * | 2003-04-11 | 2007-10-18 | Mega Chips Corporation | Defective pixel correction device |
CN101155268A (zh) * | 2006-09-13 | 2008-04-02 | 罗姆股份有限公司 | 图像传感器、模块以及电子设备 |
CN101800837A (zh) * | 2009-02-05 | 2010-08-11 | 香港科技大学 | 提高cmos图像传感器动态范围和线性度的装置和方法 |
CN103459994A (zh) * | 2011-03-25 | 2013-12-18 | 浜松光子学株式会社 | 红外线图像传感器以及信号读出方法 |
CN104427271A (zh) * | 2013-08-29 | 2015-03-18 | 索尼公司 | Cmos图像传感器和用压缩实施相关双采样的成像方法 |
CN205864591U (zh) * | 2016-08-04 | 2017-01-04 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像传感器 |
-
2017
- 2017-12-19 CN CN201711378238.8A patent/CN108200362B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2882081B2 (ja) * | 1991-03-28 | 1999-04-12 | ソニー株式会社 | 撮像信号処理回路 |
JPH0832878A (ja) * | 1994-07-18 | 1996-02-02 | Sony Corp | 読出回路 |
US20070242144A1 (en) * | 2003-04-11 | 2007-10-18 | Mega Chips Corporation | Defective pixel correction device |
CN1798275A (zh) * | 2004-12-20 | 2006-07-05 | 索尼株式会社 | 固态成像设备及其驱动方法 |
CN101155268A (zh) * | 2006-09-13 | 2008-04-02 | 罗姆股份有限公司 | 图像传感器、模块以及电子设备 |
CN101800837A (zh) * | 2009-02-05 | 2010-08-11 | 香港科技大学 | 提高cmos图像传感器动态范围和线性度的装置和方法 |
CN103459994A (zh) * | 2011-03-25 | 2013-12-18 | 浜松光子学株式会社 | 红外线图像传感器以及信号读出方法 |
CN104427271A (zh) * | 2013-08-29 | 2015-03-18 | 索尼公司 | Cmos图像传感器和用压缩实施相关双采样的成像方法 |
CN205864591U (zh) * | 2016-08-04 | 2017-01-04 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像传感器 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020063332A1 (zh) * | 2018-09-29 | 2020-04-02 | 华为技术有限公司 | 一种动态视觉传感器 |
US11310445B2 (en) | 2018-09-29 | 2022-04-19 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Dynamic vision sensor |
CN111083404B (zh) * | 2019-12-24 | 2021-01-08 | 清华大学 | 视锥视杆双模态仿生视觉传感器 |
WO2021128531A1 (zh) * | 2019-12-24 | 2021-07-01 | 清华大学 | 视锥视杆双模态仿生视觉传感器 |
CN111083404A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 清华大学 | 视锥视杆双模态仿生视觉传感器 |
CN111106807A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-05 | 清华大学 | 视锥视杆复用式仿生视觉传感器 |
CN111083402B (zh) * | 2019-12-24 | 2020-12-01 | 清华大学 | 双模态仿生视觉传感器 |
CN111031267B (zh) * | 2019-12-24 | 2020-12-11 | 清华大学 | 视杆仿生视觉传感器 |
CN111083402A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 清华大学 | 双模态仿生视觉传感器 |
US11985439B2 (en) | 2019-12-24 | 2024-05-14 | Tsinghua University | Cone-rod dual-modality neuromorphic vision sensor |
WO2021128534A1 (zh) * | 2019-12-24 | 2021-07-01 | 清华大学 | 视杆仿生视觉传感器 |
WO2021128533A1 (zh) * | 2019-12-24 | 2021-07-01 | 清华大学 | 双模态仿生视觉传感器 |
CN111083405A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 清华大学 | 双模态仿生视觉传感器像素读出系统 |
WO2021128532A1 (zh) * | 2019-12-24 | 2021-07-01 | 清华大学 | 视锥视杆复用式仿生视觉传感器 |
CN111031267A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-17 | 清华大学 | 视杆仿生视觉传感器 |
US11943550B2 (en) | 2019-12-24 | 2024-03-26 | Tsinghua University | Dual-modality neuromorphic vision sensor |
CN112600996B (zh) * | 2020-12-03 | 2022-12-09 | 清华大学 | 紫外仿生视觉传感器 |
CN112600996A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-02 | 清华大学 | 紫外仿生视觉传感器 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108200362B (zh) | 2019-10-18 |
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