CN109827658A - 面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法 - Google Patents
面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109827658A CN109827658A CN201910220618.1A CN201910220618A CN109827658A CN 109827658 A CN109827658 A CN 109827658A CN 201910220618 A CN201910220618 A CN 201910220618A CN 109827658 A CN109827658 A CN 109827658A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chip structure
- spectrum
- type spectrum
- gazing type
- green vegetation
- 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.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
本发明涉及一种面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法,涉及光谱成像技术领域。本发明在具有较好透过率的光谱范围内,能够构造成一种3*3结构的马赛克式大滤波透镜阵列结构的面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构,该面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构可以集成为多光谱相机,能够实现快照拍摄。由于是半导体器件级别,体积小、重量轻、可以集成在不同的应用平台,此外成本也低。可将多光谱成像拓展在更广的应用场景中。该结构的面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构主要是面向绿色植被检测的,可以用反伪装检测应用、叶绿素含量检测和蓝藻水华检测。
Description
技术领域
本发明涉及光谱成像技术领域,具体涉及一种面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法。
背景技术
光谱成像是利用光谱成像技术获取目标物的三维光谱图像信息,包含了二维的图像信息和一维的光谱信息,具备“图谱合一”的特性,图像信息能够反映目标物体的大小、形状和缺陷等外部特征,光谱信息能够反映目标物体的内部物理、化学成分,利用光谱成像技术可以实现对物质的识别功能。
经典的光谱成像系统主要包括分光系统,光电探测系统和数据处理系统。由于在分光系统中需要引入诸如光栅和棱镜之类的光谱分光元器件,因此需要以分光元器件为核心设计较为复杂的分光系统,以传统光谱成像系统为例,一般需要物镜,光阑,准直器,分光元器件和聚焦透镜。这些光学元器件所组成的传统光学系统不仅在体积,重量和价格对光谱成像系统造成了限制,还对整个系统的光路稳定性提出了要求。综上所述,由于成本、重量、体积和系统兼容性的限制,光谱成像技术目前还主要还是为一些大型的科研院所或者大型的国家项目进行服务。而另一方面,由于光谱成像图谱合一、非接触、准确和快速测量的优点,在反伪装,精细农业,国土安全,食品安全和医疗卫生等众多的军民应用领域都有着急切的需求,尤其是低成本,微型化和高速的光谱成像系统。
从光谱成像技术诞生至今,光谱成像系统的轻型化和小型化工作就一直是各国科学家研究的重点,然而其针对方向仅仅是在传统的架构上将元器件,电路板或者是光程进行减小,因此不能从根本上解决成本和系统集成的问题。
与传统技术相比,光谱成像微系统的优势主要有:基于CMOS工艺技术,与传感器制造工艺兼容,批产时具有一个数量级以上的成本优势;由于紧密相连,减少了杂散光,光子利用率得到提升,因此速度可以达到百帧每秒,实现光谱视频功能;体积和重量与普通的RGB芯片没有区别,实现手指大小的成像系统;CMOS技术为该系统带来了无与伦比的集成度,可以与任何电路进行高集成度的连接,比如手机中嵌入;
高光谱成像技术是基于非常多窄波段的影像数据技术,它将成像技术与光谱技术相结合,探测目标的二维几何空间及一维光谱信息,获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。目前高光谱成像技术发展迅速,常见的包括光栅分光、声光可调谐滤波分光、棱镜分光、芯片镀膜等。可以应用在食品安全、医学诊断、航天领域等领域。
CMOS电路中既包含NMOS晶体管也包含PMOS晶体管,NMOS晶体管是做在P型硅衬底上的,而PMOS晶体管是做在N型硅衬底上的,要将两种晶体管都做在同一个硅衬底上,就需要在硅衬底上制作一块反型区域,该区域被称为“阱”。根据阱的不同,CMOS工艺分为P阱CMOS工艺、N阱CMOS工艺以及双阱CMOS工艺。其中N阱CMOS工艺由于工艺简单、电路性能较P阱CMOS工艺更优,从而获得广泛的应用。
集成电路(integrated circuit)是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺,把一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起,制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上,然后封装在一个管壳内,成为具有所需电路功能的微型结构;其中所有元件在结构上已组成一个整体,使电子元件向着微小型化、低功耗、智能化和高可靠性方面迈进了一大步。
掩膜制造是在半导体制造的整个流程中,其中一部分就是从版图到晶圆(wafer)制造中间的一个过程,由于采用多层台阶结构,其需要进行不同次生长才能加工得到。因此需要掩膜版,掩膜版形成需要三个步骤主要包括掩膜版图形设计,生产加工和品质检测及修正。掩膜版主要分为铬版,干版,菲林和凸版四种,铬版精度高、耐用和价格高;干版是精度适中,耐用性适中和价格适中;菲林精度较低,不耐用和价格低;凸版(APR版)主要用来转移PI液。
光刻工艺主要作用是将掩膜版的图像复制在硅片上,为下一步进行刻蚀或者离子注入工序做好准备,光刻成本占芯片制作成本较高,耗时较长。光刻要求较高的分辨率,光刻胶具有较高的光学敏感性,需要精确的对准工艺,较低的缺陷密度。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是:如何针对低成本单芯片光谱成像的需求,提出一种面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构,包括图像传感器和感光像素区上的滤波透镜阵列,其中图像传感器用于实现图像采集和数据读出功能,滤波透镜阵列用于完成光谱分光功能,其中一个像素上对应一个滤波透镜。
优选地,所述滤波透镜阵列组合方式构造为3*3结构,中心滤波透镜与周围8个滤波透镜组成一个大滤波透镜阵列,构成马赛克式的透镜结构。
优选地,其中构成所述中心滤波透镜的FP腔透过的中心波长为750nm,相邻透镜的FP腔透过的中心波长依次均匀分布在650-850nm范围内,光谱间隔为25nm,从左上角开始逆时针依次为675nm,850nm,725nm,700nm,825nm,650nm,775nm,800nm,构成马赛克式滤波透镜阵列结构。
优选地,所述面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构为9谱段的多光谱成像传感器结构,在所述图像传感器上有效像素区域内生长重复性的所述马赛克式滤波透镜阵列结构,构成所述9谱段的多光谱成像传感器。
优选地,所述图像传感器为CMOS图像传感器。
本发明又提供了一种所述的凝视型光谱芯片结构的制备方法,包括以下步骤:
根据所述中心波长演算出相应的FP腔长尺寸,然后设计形成FP腔结构,然后获取2000*1000分辨率的图像传感器晶圆,利用像素级的光刻与沉积方式,在晶圆上生长形成所设计的FP腔结构,最终进行封装,得到光谱成像芯片,其中光谱数据为分辨率是666*333,层数是9的三维数据立方体。
本发明又提供了一种所述的凝视型光谱芯片结构的应用,包括以下步骤:将所述凝视型光谱芯片结构集成为光谱相机后,对绿色植被进行拍照检测,利用750nm的光谱图像分辨出绿色植被和其他目标。
本发明还提供了一种所述的凝视型光谱芯片结构的应用,包括以下步骤:还利用650nm的光谱图像对蓝藻水华进行检测。
本发明又提供了一种所述的凝视型光谱芯片结构的应用,包括以下步骤:还利用600-700nm处的可见光谱段的数据与800-850nm出的近红外谱段的数据进行计算植被指数。
(三)有益效果
本发明在具有较好透过率的光谱范围内,能够构造成一种3*3结构的马赛克式大滤波透镜阵列结构的面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构,该面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构可以集成为多光谱相机,能够实现快照拍摄。由于是半导体器件级别,体积小、重量轻、可以集成在不同的应用平台,此外成本也低。可将多光谱成像拓展在更广的应用场景中。该结构的面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构主要是面向绿色植被检测的,可以用反伪装检测应用、叶绿素含量检测和蓝藻水华检测。此外该大像素排列方式,相邻像素的波长变化较小,此外跨马赛克式像素结构与周围像素波长变化也较小,也有效的降低了工艺的难度。
附图说明
图1为本发明的3*3马赛克式像素排列方式示意图;
图2为3*3马赛克式像素结构的多光谱成像传感器示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚,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。
本发明的目的是针对低成本单芯片光谱成像的需求,提出一种面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构,本发明主要是解决如何在半导体工艺线中,改变原有的单方向式的台阶式的多谱段光谱成像芯片的方式,利用半导体中光刻工艺,实现FP腔长的变化,从而实现改变滤波的中心波长,实现多谱段滤波。本发明应用目前的半导体工艺技术在CMOS图像传感器上生长一层FP腔结构,能够实现FP腔长的变化,从而实现多谱段滤波,完成多谱段光谱芯片的制备。
本发明针对于FP腔的单芯片式的光谱成像系统,是在图像传感器芯片生长FP腔结构,在有效像素区域内,每个像素上生长一种腔长的FP腔结构,然后和周围相邻的像素上生长的FP腔组合成一个大像素然后重复同样的结构扩展到整个图像传感器的有效像素区域内,构成凝视型的光谱芯片。本发明是利用同样的方式构成一种覆盖到具备检测绿色植被功能的特征谱段的凝视型的光谱成像芯片。这种结构主要是一种马赛克布局,这种布局的整体结构是包含两部分:CMOS图像传感器和感光像素区上的滤波透镜阵列,其中CMOS图像传感器用于实现图像采集和数据读出功能,滤波透镜阵列用于完成光谱分光功能。其中一个像素上对应一个滤波透镜。其中滤波透镜阵列的排列方式如下所描述。
具体的滤波透镜阵列组合方式构造为3*3结构,中心滤波透镜与周围8个滤波透镜组成一个大滤波透镜阵列,构成马赛克式的透镜结构,其中构成中心滤波透镜的FP腔透过的中心波长为750nm,相邻透镜的FP腔透过的中心波长依次均匀分布在650-850nm范围内,光谱间隔为25nm,从左上角开始逆时针依次为675nm,850nm,725nm,700nm,825nm,650nm,775nm,800nm,构成的马赛克式滤波透镜阵列结构图如图1所示。在CMOS图像传感器上有效像素区域内生长重复性的马赛克式滤波透镜阵列结构,从而构成9谱段的多光谱成像传感器,如图2所示。选择这样的排列方式是由于可以让相邻像素上的FP腔透过的中心波长变化最小,由于FP腔长决定中心波长的大小,所以相邻中心波长变化越小,从而使相邻像素上FP腔长的变化最小,此外跨马赛克式透镜阵列结构情况下,与周围相邻的马赛克滤波透镜阵列的相邻透镜上FP腔长的变化也小,减少了沉积和刻蚀的变化度,从而减少了工艺的难度。
选择的光谱范围为650nm-850nm范围内,一方面由于FP腔长变化决定了中心波长透过率较好的范围区间大约为200nm,另外一方面主要面向的应用为绿色植被检测,中心滤波透镜的中心波长为750nm,该谱段为植被反射光谱特征曲线急剧变化的谱段,与植被所富含的叶绿素含量有关,可以有效的分辨出含叶绿素的目标和不含叶绿素的目标。650nm波长附近为叶绿素和藻蓝蛋白的主要吸收带,该谱段可有效的辨别蓝藻等水生植物。800-850nm范围内为绿色植被具有高反射率的区域,同样也具有分辨绿色植被的功能。此外光谱范围跨越可见光和近红外区域,也可以用来计算类似于NDVI等常用的植被指数,便于绿色植被的检测。
经过大量的数据积累和计算,结合采集试验分析,数据分析和算法验证,确定了这中心波长分别为650nm 675nm 700nm 725nm 750nm775nm 800nm 825nm 850nm,这九个谱段对绿色植被检测有着非常重要的作用,其中中心波长750nm用于绿色植被叶绿素含量检测,650nm用于藻蓝蛋白和叶绿素吸收峰检测,其中800-850nm用于绿色植被高反射率平台检测。利用600-700nm处的可见光谱段的数据与800-850nm出的近红外谱段的数据可计算NDVI等植被指数。
以2000*1000图像分辨率为例,制备形成3*3马赛克式的大滤波透镜阵列结构的凝视型光谱成像芯片的过程为:首先根据图1所示的结构的中心波长演算出相应的FP腔长尺寸,然后设计形成FP腔结构,然后获取2000*1000分辨率的图像传感器晶圆,利用像素级的光刻与沉积方式,在晶圆上生长形成所设计的FP腔结构,最终进行封装,得到大像素结构的光谱成像芯片,其中光谱数据为分辨率是666*333,层数是9的三维数据立方体。集成为光谱相机后,可对绿色植被进行拍照检测,利用750nm的光谱图像可分辨出绿色植被和其他目标,利用650nm的光谱图像可对蓝藻水华进行检测,利用600-700nm处的可见光谱段的数据与800-850nm出的近红外谱段的数据进行计算NDVI等植被指数。
本发明在具有较好透过率的光谱范围内,能够构造成一种3*3结构的马赛克式大滤波透镜阵列结构的面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构,该面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构可以集成为多光谱相机,能够实现快照拍摄。由于是半导体器件级别,体积小、重量轻、可以集成在不同的应用平台,此外成本也低。可将多光谱成像拓展在更广的应用场景中。该结构的面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构主要是面向绿色植被检测的,可以用反伪装检测应用、叶绿素含量检测和蓝藻水华检测。此外该大像素排列方式,相邻像素的波长变化较小,此外跨马赛克式像素结构与周围像素波长变化也较小,也有效的降低了工艺的难度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构,其特征在于,包括图像传感器和感光像素区上的滤波透镜阵列,其中图像传感器用于实现图像采集和数据读出功能,滤波透镜阵列用于完成光谱分光功能,其中一个像素上对应一个滤波透镜。
2.如权利要求1所述的凝视型光谱芯片结构,其特征在于,所述滤波透镜阵列组合方式构造为3*3结构,中心滤波透镜与周围8个滤波透镜组成一个大滤波透镜阵列,构成马赛克式的透镜结构。
3.如权利要求1所述的凝视型光谱芯片结构,其特征在于,其中构成所述中心滤波透镜的FP腔透过的中心波长为750nm,相邻透镜的FP腔透过的中心波长依次均匀分布在650-850nm范围内,光谱间隔为25nm,从左上角开始逆时针依次为675nm,850nm,725nm,700nm,825nm,650nm,775nm,800nm,构成马赛克式滤波透镜阵列结构。
4.如权利要求1所述的凝视型光谱芯片结构,其特征在于,所述面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构为9谱段的多光谱成像传感器结构,在所述图像传感器上有效像素区域内生长重复性的所述马赛克式滤波透镜阵列结构,构成所述9谱段的多光谱成像传感器。
5.如权利要求1所述的凝视型光谱芯片结构,其特征在于,所述图像传感器为CMOS图像传感器。
6.如权利要求1至5中任一项所述的凝视型光谱芯片结构的制备方法,其特征在于,包括以下步骤:
根据所述中心波长演算出相应的FP腔长尺寸,然后设计形成FP腔结构,然后获取2000*1000分辨率的图像传感器晶圆,利用像素级的光刻与沉积方式,在晶圆上生长形成所设计的FP腔结构,最终进行封装,得到光谱成像芯片,其中光谱数据为分辨率是666*333,层数是9的三维数据立方体。
7.一种如权利要求1至5中任一项所述的凝视型光谱芯片结构的应用,其特征在于,包括以下步骤:将所述凝视型光谱芯片结构集成为光谱相机后,对绿色植被进行拍照检测,利用750nm的光谱图像分辨出绿色植被和其他目标。
8.一种如权利要求7所述的凝视型光谱芯片结构的应用,其特征在于,包括以下步骤:还利用650nm的光谱图像对蓝藻水华进行检测。
9.一种如权利要求7所述的凝视型光谱芯片结构的应用,其特征在于,包括以下步骤:还利用600-700nm处的可见光谱段的数据与800-850nm出的近红外谱段的数据进行计算植被指数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910220618.1A CN109827658B (zh) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910220618.1A CN109827658B (zh) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109827658A true CN109827658A (zh) | 2019-05-31 |
CN109827658B CN109827658B (zh) | 2020-07-28 |
Family
ID=66870665
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910220618.1A Active CN109827658B (zh) | 2019-03-22 | 2019-03-22 | 面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109827658B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111610588A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-09-01 | 湖北卫东化工股份有限公司 | 一种可以直观识别绿色伪装的检验镜及制备方法 |
CN112504454A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-16 | 天津津航技术物理研究所 | 一种基于像素级光谱调制的超分辨光谱成像滤波器结构 |
CN113551771A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-10-26 | 无锡谱视界科技有限公司 | 一种马赛克光谱相机 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101124462A (zh) * | 2004-10-25 | 2008-02-13 | Rp风险技术有限公司 | 多光谱和超光谱成像系统 |
WO2013064510A1 (en) * | 2011-11-04 | 2013-05-10 | Imec | Spectral camera with mosaic of filters for each image pixel |
US20140267849A1 (en) * | 2011-11-04 | 2014-09-18 | Imec | Spectral camera with integrated filters and multiple adjacent image copies projected onto sensor array |
US20140268146A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Michele Hinnrichs | Lenslet array with integral tuned optical bandpass filter and polarization |
CN104717482A (zh) * | 2015-03-12 | 2015-06-17 | 天津大学 | 多光谱多景深阵列拍摄方法与拍摄相机 |
WO2017023209A1 (en) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | Agency For Science, Technology And Research | Hyperspectral imaging apparatus and method |
CN106847851A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-06-13 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 多光谱图像传感器及其制作方法 |
-
2019
- 2019-03-22 CN CN201910220618.1A patent/CN109827658B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101124462A (zh) * | 2004-10-25 | 2008-02-13 | Rp风险技术有限公司 | 多光谱和超光谱成像系统 |
WO2013064510A1 (en) * | 2011-11-04 | 2013-05-10 | Imec | Spectral camera with mosaic of filters for each image pixel |
US20140267849A1 (en) * | 2011-11-04 | 2014-09-18 | Imec | Spectral camera with integrated filters and multiple adjacent image copies projected onto sensor array |
US20140268146A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Michele Hinnrichs | Lenslet array with integral tuned optical bandpass filter and polarization |
CN104717482A (zh) * | 2015-03-12 | 2015-06-17 | 天津大学 | 多光谱多景深阵列拍摄方法与拍摄相机 |
WO2017023209A1 (en) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | Agency For Science, Technology And Research | Hyperspectral imaging apparatus and method |
CN106847851A (zh) * | 2017-02-15 | 2017-06-13 | 上海集成电路研发中心有限公司 | 多光谱图像传感器及其制作方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111610588A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-09-01 | 湖北卫东化工股份有限公司 | 一种可以直观识别绿色伪装的检验镜及制备方法 |
CN112504454A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-16 | 天津津航技术物理研究所 | 一种基于像素级光谱调制的超分辨光谱成像滤波器结构 |
CN113551771A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-10-26 | 无锡谱视界科技有限公司 | 一种马赛克光谱相机 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109827658B (zh) | 2020-07-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101124462B (zh) | 多光谱和超光谱成像系统 | |
CN109827658A (zh) | 面向绿色植被检测的凝视型光谱芯片结构及其制备方法 | |
CN108286966B (zh) | 一种自适应多光谱偏振导航传感器及其定向方法 | |
US8687073B2 (en) | Multi-channel imaging devices | |
Geelen et al. | A compact snapshot multispectral imager with a monolithically integrated per-pixel filter mosaic | |
US11209664B2 (en) | 3D imaging system and method | |
CN106456070B (zh) | 成像装置和方法 | |
JP2022033118A (ja) | 撮像システム | |
CN111386549B (zh) | 一种混合型高光谱图像重构的方法及系统 | |
US20230148951A1 (en) | Spectral imaging systems and methods for histological assessment of wounds | |
Kelcey et al. | Sensor correction and radiometric calibration of a 6-band multispectral imaging sensor for UAV remote sensing | |
US20090159799A1 (en) | Color infrared light sensor, camera, and method for capturing images | |
US20080204744A1 (en) | High Speed, Optically-Multiplexed, Hyperspectral Imagers and Methods Thereof | |
US20200177807A1 (en) | Compound-eye imaging device, image processing method, and recording medium | |
CN114166346A (zh) | 基于深度学习的多光谱光场成像方法及系统 | |
CN115014522A (zh) | 集成式计算光谱成像方法及装置 | |
CN216561066U (zh) | 滤光片、感光组件、摄像头模组及电子设备 | |
CN102567968A (zh) | 基于微多光谱滤光片的图像算法 | |
CN111029351B (zh) | 台阶单片式光谱芯片制备方法 | |
CN112504454A (zh) | 一种基于像素级光谱调制的超分辨光谱成像滤波器结构 | |
CN111323123B (zh) | 一种基于渐变薄膜滤光片的高光谱相机及其镀膜方法 | |
Bian et al. | A low-cost integrated hyperspectral imaging sensor with full temporal and spatial resolution at VIS-NIR wide range | |
Garcia et al. | Biologically inspired imaging sensors for multi-spectral and polarization imagery | |
US20220365391A1 (en) | Image processing device, imaging device, image processing method, and image processing program | |
KR20170054418A (ko) | 다중 대역 단파 적외선 모자이크 배열 필터 |
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 |