高分辨率背照式CMOS传感器成像技术研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong544
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
低照度CMOS和电子轰击CMOS(EBCMOS)是当前数字微光夜视技术发展的两个热门方向,背照式CMOS图像传感器是实现低照度CMOS和EBCMOS的重要技术途径。本文基于背照式CMOS图像传感器开展了低照度CMOS成像系统和EBCMOS成像系统的研制工作,并且设计和实现了分别适用于低照度CMOS成像和EBCMOS成像的图像处理算法。本文首先对微光夜视技术发展概况进行了简要介绍。接着针对具体需求设计了低照度CMOS成像和EBCMOS成像可以共用的硬件系统。完成硬件电路调试后,对低照度CMOS和EBCMOS的成像逻辑和图像处理算法进行了研究,其中成像逻辑和自动曝光算法是共有部分,低照度算法是针对低照度CMOS和EBCMOS的低照度环境使用需求分别研究设计的。成像逻辑主要包括时钟管理模块、系统主控模块、I~2C通用模块、CMOS驱动模块、图像训练模块、高速缓存模块和OLED显示模块,成像分辨率可达全画幅2048×2048;为了提高低照度CMOS成像系统和EBCMOS成像系统对亮暗场景的自适应性,避免过度曝光或者曝光不足,在研究了自动曝光算法的原理后,结合成像系统的特点,设计了一种基于灰度均值和亮度直方图的自动曝光控制算法;为了满足低照度环境使用需求,本文在低照度CMOS成像系统中设计了动态自适应平台直方图均衡化算法并硬件实现,在EBCMOS成像系统中设计了基于直方图的分段线性拉伸算法并硬件实现。最后,进行了低照度CMOS和EBCMOS的低照度成像对比实验,在同一工作模式、PGA增益和曝光时间下,低照度CMOS最低可在1×10-2lx照度下辨认物体,EBCMOS可在2×10-4lx照度下辨认物体。结果表明,以背照式CMOS研制得到的EBCMOS低照度探测能力相对于背照式CMOS本身有显著提升。
其他文献
熔池形态的变化反映了焊缝成形质量的情况,包含了大量与焊接质量相关的信息。当前对焊接质量的监测主要是基于当前熔池形态,缺乏对焊接质量提前预警的研究。本文针对焊接过程中的熔池形态及其演变趋势进行研究,提出了基于当前熔池形态的驼峰、熔透和熔深的监测方法和基于熔池形态预测的焊接质量预警方法。研究内容如下:(1)基于当前熔池形态的焊接质量监测技术:首先,利用熔池视觉采集装置采集驼峰、熔透和熔深的熔池图像。其
近年来,随着智能拍摄设备的成本低廉化以及视频社交平台的快速发展,第一视角记录下的视频不断地充斥着人们的生活。第一视角视觉领域的研究具有众多潜在的应用前景,其中作为视频理解的基石,第一视角动作识别任务受到了学术界和社区越来越多的关注。然而,第一视角视频的动作识别领域的探索仍处于初期阶段,目前对于第一视角视频的理论研究较少,其与第三视角视频的内容存在显著不同且不具备同质性。本文针对该领域所存在的问题,
延迟容忍网络(Delay Tolerant Networks,DTN)提供了一种基于节点中继、托管、转发的,容迟容断的网络服务,最早被用于星际网络(Interplanetary Network,IPN)中,以应对网络中节点间歇性连接、易中断、高误码率的情况。但随着DTN在野生动物追踪网络、战地网络、乡村网络等等“挑战网络”场景中的研究与应用越来越深入,网络中的节点性能、状态差异愈发明显,节点产生的
随着机器视觉的快速发展,视频图像运动目标检测技术已成为该领域的研究重点,近年来在视频监控等背景固定的场景中检测运动目标已经取得非常大的成就,但在一些背景运动目标也运动的复杂场景中目标检测效果还不理想,如像鸟类、鱼类、昆虫、蛇类等仿生弹药在对运动目标进行检测过程中受到自身运动的影响,背景运动信息为干扰项,增加了目标检测的难度。仿生弹药的特点是体积小,嵌入式图像实时处理系统要求较高,需要合适的算法与低
图像引导放射治疗技术是治疗肺癌的一种重要手段。在图像引导放疗过程中,呼吸运动与心脏搏动的干扰,是导致图像伪影的重要因素,准确的肺组织运动估计可以减少呼吸运动带来的伪影,提高放射治疗的准确性。图像配准是肺运动估计的关键技术,针对点集匹配中提取特征不显著、解剖结构不准确影响配准精度和配准速度较低的问题,本文研究了特征提取算法和肺CT图像三维点集配准算法,具体研究内容如下:(1)针对肺气管分叉点为显著解
随着制造业的快速发展,在熔焊与增材制造领域,传统的人工肉眼判断焊缝质量已经无法满足工业化大规模生产的需求。在智能化焊接方面,随着焊接方式、条件的复杂多变,传统的焊缝跟踪图像处理方案已经不具备普适性。本文针对熔焊增材成形质量中的粗糙度检测进行研究,实现了在线焊接的焊缝粗糙度准确分类,同时将深度学习方法运用到工业焊接智能化领域,实现了焊缝特征的准确提取。本文的主要研究工作如下:(1)搭建了基于线激光的
目前,人员动作检测已经成为了医疗健康、安防以及智能家居领域的重点研究方向,吸引了众多研究者的兴趣。传统的基于传感器和基于计算机视觉的动作检测技术面临着设备昂贵、部署困难和涉及隐私等问题。随着Wi-Fi网络的普及,很多研究者将目光放在了基于Wi-Fi信号的动作检测上。研究者首先利用接收信号强度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)来检测动作,但是这种方法的
随着科学技术的发展,电子稳像作为一种方便快捷的稳像方法得到广泛应用。摄像设备受到环境因素的影响,会发生抖动,引起拍摄视频或图像的不稳定、模糊。这不仅严重影响人们从视频图像中获取对自己有用的信息,而且对视频图像的后续处理及利用造成很大不便。电子稳像直接对获取的视频图像进行处理,来消除抖动。本文针对红外视频中的旋转和平移抖动展开研究,提出一种基于陀螺仪和特征点匹配的综合性方法。本文对稳像的基础理论进行
鬼成像(GI),又称关联成像,是一种利用光场强度相关性成像的新型成像方法。相比传统成像技术,鬼成像具有抗散射、抗大气湍流等优势。近年来,也出现了基于鬼成像的三维成像技术。当然,鬼成像技术也存在一些局限,最明显的是该技术的成像时间较长,主要包括前期数据采集和后期算法处理的时间。同时,获得图像的分辨率越高,系统所需的数据量就越大,采样及重建时间就越长。针对系统分辨率与成像时间之间的矛盾,本文基于自适应
近年来,随着物联网信息产业浪潮的推进,带动了作为其关键技术的射频识别(RFID)技术在行业内的发展。RFID技术主要通过射频信号实现非接触信息传递,达到自动识别物体的目的,如今,它在物流、库存管理、交通等领域应用广泛。目前,传统酒店内对洗涤前后的布草采用人工清点的方式存在效率低、耗时、易出错等问题,针对以上问题,本文设计了一款面向酒店布草管理的手持式超高频段RFID读写器。本文首先介绍了本课题研究