基于IBIS5-A-1300 CMOS图像传感器的噪音抑制技术研究

为了提高图像质量,在分析APS CMOS图像传感器工作时序的基础上,对标准时序做了改进,并对改进后的时序进行了实验仿真.结果表明,改进后的时序可有效消除固定模式噪音,达到改进图像质量的目的.     

基于CPLD的面阵CCD驱动时序发生器设计及其硬件实现

在分析FTT1010-M型面阵CCD图像传感器驱动时序关系的基础上，设计了可调曝光时间的面阵CCD驱动时序发生器及其硬件电路．选用CPLD器件作为硬件设计平台，使用VHDL语言对驱动时序发生器进行了硬件描述．采用QuartusⅡ对所设计的驱动时序发生器进行了功能仿真，并针对ALTERA公司的EPM7160SLC84—10进行了RTL级仿真及配置．硬件实验结果表明，所设计的驱动时序发生器不仅可以满足面阵CCD图像传感器的驱动要求，而且还能够调节其曝光时间．     

基于CMOS图像传感器多斜率光积分的研究

基于CMOS图像传感器IBIS5-A-1300驱动时序，对多斜率光积分进行了研究，并实现同步快门模式下的多斜率光积分．选用CPLD器件作为硬件设计载体，使用VHDL语言对时序发生器进行了硬件描述．采用QutartusⅡ软件对所作的设计进行了功能仿真．实验结果表明，多斜率光积分有效扩展了普通线性转移成像器的光学动态范围．     

高分辨高灵敏度 CCD图像传感器驱动时序设计许涛1,张振海1, *,石志国2,张东红3,侯帅1,张亮1,王健1,

在分析面阵CCD图像传感器结构和驱动时序基础上,针对高分辨率高灵敏度ICX694ALG大面阵CCD图像传感器 ,研究其驱动时序发生器。以现场可编程门阵列 ( FPGA) 作为硬件平台 ,通过Verilog HDL硬件描述语言对该驱动时序发生器进行了硬件描述,采用ISE软件进行功能仿真,并针对XILINX公司的可编程逻辑器件XC3S1000进行了硬件适配。仿真测试表明,FPGA驱动时序发生器能够满足高分辨高灵敏ICX694ALG大面阵CCD图像传感器驱动要求,达到了设计要求。     

基于FPGA的OV7620视频信息获取系统

为了满足实时、快速地获取并处理视频信息,提出以Altera公司Cyclone系列的EP1C12Q240C8为核心芯片构造硬件开发平台,使用Verilog HDL语言对CMOS图像传感器OV7620的驱动时序进行硬件描述。系统采用SCCB编程模式,建立FPGA芯片与CMOS图像传感器之间的通信,实现信号的控制与获取。为了实现在不同环境和需求下的操作要求,设定了CMOS图像传感器内部的相应寄存器和控制器。实验结果表明,该系统通过灵活控制CMOS图像传感器OV7620,为实现视频监控、工业现场监控等应用提供了稳定可靠的原始信息来源。     

大面阵CMOS实时同步成像及显示系统的设计

为了能够实时成像和同步显示,设计了一种结构简单、携带方便的大面阵CMOS实时成像及显示系统,采用EPF10K50完成了MT9M413C36STM图像生成时序和SXGA显示时序及数据输出的多路转换设计.图像传感器的数据输出转换为两路,一路数据输出给处理电路进行图像实时处理;另一路经ADV7127视频数模变换后输出,可以连接SXGA形式的显示器同步显示图像.实验设计了相关硬件电路,并用VHDL语言编写了驱动程序,在Quartus 8.0的开发环境下,进行了调试.结果表明,该系统可以在1280×1024@60Hz逐行扫描模式下稳定地工作.     

大面阵CMOS实时同步成像及显示系统的设计

为了能够实时成像和同步显示,设计了一种结构简单、携带方便的大面阵CMOS实时成像及显示系统,采用EPF10K50完成了MT9M413C36STM图像生成时序和SXGA显示时序及数据输出的多路转换设计.图像传感器的数据输出转换为两路,一路数据输出给处理电路进行图像实时处理;另一路经ADV7127视频数模变换后输出,可以连接SXGA形式的显示器同步显示图像.实验设计了相关硬件电路,并用VHDL语言编写了驱动程序,在Quartus 8.0的开发环境下,进行了调试.结果表明,该系统可以在1280×1024 @ 60Hz逐行扫描模式下稳定地工作.     

基于CMOS图像传感器的微型无人机遥感系统设计

为了实现微小型无人机航空遥感,设计了一种基于CMOS图像传感器的微小型无人机的可见光遥感系统.系统采用CMOS图像传感器替代CCD,利用时序发生模块(Field-Prog Rammble Array,FPRA)实现了控制时序、数据缓存和硬件彩色插值,C8051F单片机作为主控核心,采用FLASH作为数据存储单元,设计了PAL制视频信号生成电路.介绍了所用CMOS图像传感器的特性,分析了Bayer颜色格式进行彩色插值恢复标准RGB颜色格式的硬件实现与软件算法.整个系统重量约20 g,功耗约2 W.在一款翼展800 mm的无人机上实现了遥感拍照,给出了处理后的拍照结果.     

大面阵CMOS APS相机系统的设计

基于大面阵CMOS APS图像传感器LUPA-4000设计出一个相机系统.通过对LUPA-4000驱动时序的分析,选用FPGA作为驱动信号产生载体,使用VHDL硬件语言设计了包括CMOS传感器驱动、通信、数据转换等一体化的程序,并分别对各个程序模块进行说明.设计了系统硬件电路,并加载程序对CMOS传感器驱动信号进行测试,给出了控制像素积分信号的测试波形.经测试相机电路系统与计算机通信正常,与下位机数据传输准确无误,系统整体运行稳定可靠.安装光学系统后获取了高质量图像.     

大面阵CMOS APS相机系统的设计

基于大面阵CMOS APS图像传感器LUPA-4000设计出一个相机系统.通过对LUPA-4000驱动时序的分析,选用FPGA作为驱动信号产生载体,使用VHDL硬件语言设计了包括CMOS传感器驱动、通信、数据转换等一体化的程序,并分别对各个程序模块进行说明.设计了系统硬件电路,并加载程序对CMOS传感器驱动信号进行测试,给出了控制像素积分信号的测试波形.经测试相机电路系统与计算机通信正常,与下位机数据传输准确无误,系统整体运行稳定可靠.安装光学系统后获取了高质量图像.     

A study of the solar atmosphere with high-resolution spectroscopic images: Acquisition system

Summary In this note we describe the image acquisition system realized as a part of an experiment designed to record high-spectral-resolution solar images in the visible part of the spectrum. The system is based on a Charge Coupled Device Thomson THX31159. The electronics for driving the sensor and for the amplification and conditioning of the video signal has been designed and built in the laboratory, while a VME-bus-based computer has been used for the timing of operations, for the signal A/D conversion and for image presentation and storage. Paper presented at the V Cosmic Physics National Conference, S. Miniato, November 27–30, 1990.     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

Sensor resolution enhancement for remote imaging by synthesizing mask-based camera array images

In this paper, we propose an architecture based on camera array with masks to enhance the sensor resolution of remote imaging system. The sensor resolution is enhanced by multiplexing the sensor images of each camera, in which the angular resolution bandwidth is converted using masks to expand the spatial resolution bandwidth. The improvement of the sensor resolution depends on the number of cameras in the array. The theory of improving the sensor resolution is discussed both in Fourier domain and spatial domain. We verify resolution enhancement of the architecture by ray-tracing imaging simulation. A simulation model is built to verify the resolution-enhancing ability of the camera array architecture. From each camera in the array, we get a resolution-limited image. The reconstructed image is synthesized from all the images of the cameras. The post-synthesized image has finer information details compared with the images of each camera. The resolution improvement varies with the object distance. The optimal resolution improvement of the reconstructed image is equal to the total sensor pixels of the camera array.