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  • “终结者月球”:超高清月球图像呈现一张“麻子脸”

    “终结者月球”:超高清月球图像呈现一张“麻子脸”

    北京时间5月8日消息,据国外媒体报道,月球近地一侧的每个陨坑边缘都存在蔓延阴影,以前所未有的高清晰度呈现地球引力束缚下的“麻子脸”。今年4月,摄影师安德鲁·麦卡锡(Andrew McCarthy)发布了这张令人震惊的照片,他指出,该图像的高清晰效果达到前所未有的程度,原因很简单:这张月球图像实际上是“不可能拍摄获得的”。麦卡锡说:“从这个视角来看,月球可能有点儿怪异,因为这是相机无法直接拍摄获得的,从盈月的两个星期中,我拍摄了大量月球图像,从中挑选了对比差异度最大的图像部分,将其拼凑在一起,从而呈现整个月球表面的丰富纹理结构。”他所指的月球高对比差异度区域被称为“月球终结者”,这实际是月球表面一个细长的沙层线,或者是风化层,是月球近地一侧黑暗和光亮的分界线。该明暗分界线依据月球相位而不断移动,随着月球进出地球的阴影区域,每天都会呈现或者隐藏月球表面的新部分,因为“月球终结者”分界线加强了月球明暗面之间的对比,阴影看起来更加延伸,在“月球终结者”分界线附近的陨坑阴影更加明显。麦卡锡每天晚上都将相机对准月球明暗面分界线附近的陨坑,持续观测拍摄两个星期,直到盈月期结束,整个月球表面逐渐亮起来。在月圆之时,他还拍摄了一系列高对比度、高清晰度的月球表面陨坑照片。他指出,将这些图像部分合成一张图像令人感到“精疲力竭”,但最终获得的月球图像呈现出前所未有的详细结构,该图像被称为“极限终结者月球”。这张不可能合成的图像不能被认为是真实的月球照片,该图像上的陨坑比实际表面的陨坑数量更多。

    时间:2020-05-27 关键词: 图像 月球

  • HDR Android应用程序可以增强捕捉瞬间

    HDR Android应用程序可以增强捕捉瞬间

    小茹最近发现,Android HDR应用程序可以改善捕捉的瞬间,很多朋友对此都很感兴趣。 今天,我将让您了解关于此话题的具体细节,希望我能为大家提供帮助。 android 手机中的相机质量一直在稳步提高,相机中还有各种选项,可让您根据自己的喜好调整图片。但是android中的默认相机应用有其自身的局限性。 您不能自己增强图片效果,也不能添加某些艺术风格来创建完美的记忆。为此,您可以借助HDR 摄像头应用程序,该应用程序允许您在图像中添加或微调细节以生成HD品质的图像。 我们已经遍历Play商店,并为您挑选了一些最佳的HDR应用程序,这些应用程序会将您捕获的图像转换为HDR质量。继续阅读以了解它们。 1. HDR相机 HDR相机是您可以在Play商店中找到的最佳相机应用。这是一个非常通用的应用程序,可为您提供一系列操作,使您可以捕获动态照片,从而捕获清晰的照片。 如果您无法正确调整应用程序的设置,将导致捕获一些卡通图像。但是除此之外,该应用程序还可以补偿晃动或握手时拍摄的图像。这个程序将把任何安卓手机变成高清摄像机。 2. 相机360 Camera 360应用程序已被PC世界评为前100名技术产品,因为它可以让您借助Android照相手机捕获艺术图像。该应用程序的唯一缺点是,在使用该应用程序之前,您需要学习一些知识,并且它会很快耗尽手机电池的电量。 有了这个程序,您可以添加相框,额外的风景照片,并应用滤镜。该应用程序中可用的其他功能包括设置颜色以进行调整,调整景深。此应用可在Play商店免费使用。 3. Photaf Panorama Pro 如果您喜欢拍摄风景和其他美景的全景照片,那么这是适合您的应用程序,因为它可以让您使用android智能手机创建高清全景照片。您将能够创建无缝的360度全景照片。 这个应用程序的最大特点是图片看起来像专业照片。该应用程序将指导您如何轻松拍摄全景照片。您甚至可以将这些照片用作动态壁纸。 4. Pro HDR相机 这是另一个应用程序,可以轻松地将您的Android照相手机变成标准的DSLR照相机,使您可以制作出精美的高清照片。这个程序将允许您创建美丽的全分辨率照片。 该应用程序具有软件增强功能,可让您添加某些增强功能或突出显示照片的某些区域,从而使您具有HDR外观。最好的部分是该应用程序支持高达8Mp的增强功能。在Play商店中尝试该应用。 因此,这里有一些HDR相机应用程序,可让您充分利用Android设备上功能强大的相机。让我们知道您发现哪个软件最好。

    时间:2020-04-14 关键词: Android 图像 hdr

  • 神奇!科学家用古代口香糖提取DNA:成功复原5700年前女孩

    12月17日,据外媒报道,哥本哈根大学研究员发表在《自然通讯》上的一项新研究表明,他们通过白桦树皮制成的“口香糖”提取了完整的古人类基因,复原了一个丹麦小女孩的图像。 报道中指出,研究员在丹麦洛兰岛上发现了2厘米长的古树胶块,上面还有牙印,它是通过加热桦树树皮制成的,多用作天然粘合剂。 研究员从咀嚼过的桦树胶块中提取出了大量DNA。结果表明该人是女性,皮肤黝黑,黑发,蓝眼睛,生活在5700年前,以狩猎采集为生,曾吃过鸭肉和榛子。 哥本哈根大学的分子人类学家汉内斯·施罗德(Hannes Schroeder)说:“这是第一次从骨骼或牙齿以外的任何事物获“得完整的古代基因组。” 在考古现场发现的古树胶块通常含有幼年的牙齿痕迹,并且由于桦树胶块含有防腐剂,它可能已成为史前的人类清洁牙齿的工具。

    时间:2020-01-06 关键词: 图像 dna 基因 白桦树 古人类 女孩 树胶

  • 一款百万像素级CCD图像传感器

    一款百万像素级CCD图像传感器

    为了满足可拍照手机市场对于紧凑型图像传感器不断增长的需求,三洋电机(Sanyo Electric Co. Ltd.)不久前开发出了一款百万像素级CCD图像传感器。据该公司表示,它具有目前业界最小的像素尺寸。“日本推出的新款手机中有90%以上具有拍照功能,”三洋半导体CCD事业部总经理Toru Watanabe表示。 三洋电机的这款新型CCD图像传感器的像素尺寸仅为2.7×2.7微米,是名为HyperEye IGT99353M-ST拍照模块的一部分,该公司现已开始对外提供该模块样品。这种100百万像素CCD的帧传输率为7.5帧/秒,光学对角线尺寸为3.92毫米。包括图像传感器在内的模块具有三个塑料镜头以及机械快门,采用多芯片封装把一个模拟IC和一个数字IC封装在一起,可以提供全面的相机功能。该公司在手机拍照模块中采用机械快门显得有些另类,因为快门在手机拍照应用中并不多见,它可能导致成本上升和尺寸变大。     “我们想利用快门来防止在帧传输过程中的图像模糊。”Watanabe说。他指出,该器件在抓拍运动物体时的分辨率显著提高。“由于采用了这种帧传输传感器结构,该传感器明显比其它格式的传感器薄,所以包括快门在内的模块的整体高度小于采用其它格式的传感器模块的高度。”据三洋电机表示,该模块的厚度为7.6毫米,是目前厚度最小的CCD拍照模块。 当以7.5帧/秒的速度拍摄VGA分辨率的视频时,其功耗为120毫瓦。速度为15帧/秒时,功耗上升至接近160毫瓦。Watanabe表示,同等情况下,使用CMOS图像传感器的拍照模块的功耗约为200毫瓦,所以在功耗方面CCD非常具有竞争力。但对整个拍照模块而言,其功耗不仅取决于图像传感器,还取决于后端的信号处理部分,但Watanabe并没有在此做出直接的比较。 该模块采用2.9V的单一电压供应电源,与三洋的CIF和VGA分辨率模块一样。三洋现在为拍照手机生产CCD图像传感器,每月产量达到250万个。该公司表示,增加100百万像素的CCD图像传感器以后,将很快使每月总体CCD图像传感器产量提高至300万个。

    时间:2019-08-21 关键词: 传感器 图像 ccd 电源新品

  • 全新 Snappy 2 百万像素 CMOS 图像传感器

    全新 Snappy 2 百万像素 CMOS 图像传感器

    Teledyne e2v成像解决方案全球创新领先者,也是Teledyne Technologies 旗下公司。该公司宣布推出全新 Snappy 2 百万像素 CMOS 图像传感器,主要用于条码读取和其他 2D扫描应用。这一传感器以独特设计,将全高清、2.8μm 低噪全局快门和其他高级功能完美结合,并通过小巧的光学格式,实现快速经济的解码能力。 无论是像素表现或是片上集成的实时处理功能,Snappy 传感器皆进行了全方位的优化,实现高速准确的 1D 和 2D 条码扫描。在物流、分拣、零售 POS 和其他相关行业应用中,它让扫描平台实现更高的效率和产量。Snappy 的独特性能还适用于许多其他应用领域,包括无人机、嵌入式视觉系统、物联网边界装置、智能监控摄像头和增强现实/虚拟现实。 Teledyne e2v 营销经理 Gareth Powell, 表示:“Snappy 2MP 是创新传感器领域中首个专为条码读取而设计的产品,专注提升手持、移动或固定读取器和自动识别摄像头的能力,实现更好的功能表现。这项新传感器搭载了我们的专利模式 FastSelf Exposure,可以保证首帧图像正确曝光,让图像处理系统达到其可能实现的最快识别和解码速度,即使光照条件多样或快速变化也不受影响。” Snappy 2MP 是该公司旗下传感器产品系列的一员,此系列采用了相同的软件和硬件规格,在相同系统设计构架内,提供搭配不同像素扫描仪/摄像头的完整系列,进一步实现成本节约。 主要特征: 小巧低噪全域快门 CMOS 像素 (2.8μm x 2.8μm) 1/3 英寸小光学全高清格式 低光照度条件下实现非凡的信噪比,可节省系统照明成本 HDR 模式可用于宽动态背景 单或多 ROI 模式用于跟踪同步成像区域

    时间:2019-08-21 关键词: cmos 传感器 图像 电源新品

  • 新的Emerald 6700万像素图像传感器

    新的Emerald 6700万像素图像传感器

    Teledyne e2v属于Teledyne Technologies 旗下的公司品牌以及是创新成像解决方案的全球领先者,最近宣布推出 Emerald 6700万像素图像传感器,为 Emerald CMOS 图像传感器系列又添一名新成员。这款新传感器分辨率高,提供市场上最小的全局快门像素 (2.5μm),能够通过单次高分辨率成像捕获更多对象,是高端自动化光学检测、显微镜和监控的理想之选。 Emerald 67M 传感器噪声超低,只有 2.8e- 的读出噪声。该传感器的量子效率高达 70%,能够实现精确的缺陷和颗粒识别。速度超快,能够显着提升生产线的吞吐量。 这款新传感器旨在帮助相机制造商实现快捷且高性价比的集成方案,其光学和封装中心的设计便于集成 于59 x 59mm2 的相机平台。它具有APS-C 光学格式,对于高分辨率传感器非常少见,同时最多可支持72 个sub LVDS 输出和 8/10/12 位数据格式,此外芯片还采用了高可靠性的陶瓷 μPGA 封装。 Emerald 67M 具有一系列基于应用的功能,包括: · ROI(支持重叠和独立配置) · 高动态范围模式 · 水平子采样 · 查找表 · 像素合并 · 像素缺陷校正 Teledyne e2v 的市场营销经理 Vincent Richard 说:“我们非常高兴看到Emerald 67M扩大了我们的传感器家族,它是第一个 8192 x 8192 的全局快门传感器,高帧速率运行,功能完善。我们在此传感器的开发过程中与自动化光学检测市场的主要 OEM 厂商进行了深入探讨,使其具备丰富的应用功能,如独特的感兴趣区域模式,这有助于提高客户的效益。结合 6700万 的分辨率,我们最新的 Emerald 传感器解决了因检测系统振动产生的图像不稳定性难题。

    时间:2019-08-20 关键词: 传感器 图像 电源新品 emerald

  • 新型图像传感器S5K3P3

    新型图像传感器S5K3P3

    三星电子宣布业内首款基于1.0μm像素技术的16MP CMOS图像传感器很快将被应用于先进移动设备。     三星电子推出的这款新型图像传感器S5K3P3搭载了特有的ISOCELL传感器技术, 使单位像素点尺寸达到1.0μm像素。这种领先市场的小尺寸像素最大限度的降低了图像传感器模块的整体高度和尺寸, 成为时下极致超薄移动设备的理想解决方案。 三星电子旗下系统LSI业务市场部副总裁洪奎禃说: “作为移动图像传感器行业潮流领头羊, 我们非常高兴成为第一家提供最先进1.0μm像素技术的图像传感器企业, 这能同时满足智能手机摄像头高分辨率和超薄设计两个方面的需求。16MP CMOS图像感应器问世后, 三星电子计划进一步扩展基于1.0μm像素技术的产品线, 并且引领高性能、超薄移动设备图像传感器市场的发展”。 与目前的1.12μm像素16MP的图像传感器相比, 三星此次推出的新型1.0μm 传感器使整体模块高度降低了20%, 将Z-height摄像头模块控制在5mm以内, 新型S5K3P3可确保设计师在不影响分辨率的前提下, 设计出摄像头突出程度最小的移动设备。 此外, 利用三星ISOCELL传感器技术, 新型S5K3P3发送的图像质量等同于采用1.12μm像素的图像传感器, 也大大减少了各像素间因添加物理障碍而引发相邻像素之间颜色串扰的现象。这从本质上增加了光敏感度, 并且有效控制了光子收集, 因此即便在弱光条件下, 仍然可以实现较高的彩色保真度。 新型S5K3P3图像传感器将ISOCELL传感器技术与业内单位像素点尺寸最小的1.0μm像素技术有效结合, 将为生产厂商提供一个具有产品差异化的设计解决方案。

    时间:2019-08-19 关键词: 传感器 图像 电源新品 s5k3p3

  • 安森美半导体推出图像传感器

    安森美半导体推出图像传感器

    若您想提高一个图像传感器的分辨率,您可选两个方法,做大或做小。 做“大”可能是最明显及最易理解–就是增加像素以提高分辨率,但这会增加图像传感器的尺寸。您想提升图像传感器的分辨率一倍﹖那就要增加尺寸一倍。 但有时您希望无须改变图像传感器的尺寸就能提高分辨率,以维持现有摄像机的尺寸,或沿用一向的摄像机镜头。唯一做到这点的方法是做 “小” – 减少每个像素的尺寸使更多的像素纳入同一占位面积。     安森美半导体提供完整的35 mm格式工业传感器系列,15年来这产品线一直走“小”路发展。2003年,我们推出了11百万像素的KAI-11022 (基于9微米像素),4年之后,我们将KAI – 16000的像素缩少至7.4 μm但提升分辨率至16 MP。到2011年,我们在KAI-29050使用5.5 μm像素,将此光学格式的分辨率提升至29 MP。 为何持续增强分辨率﹖因为应用如平板显示器的检测(例如智能手机或电视机的显示器)持续要求越来越多的细节。随着这些显示器的分辨率从720p增加至1080p到4k/UHD或以上,检测它们的摄像机需要越来越高的分辨率以分辨每个显示像素的红、绿、蓝色子结构。虽然您可做大以达至所需的更高分辨率 (例如KAI-47051图像传感器),有些客户希望继续沿用35mm光学格式。 所以我们开发KAI-43140图像传感器,它采用一个新的4.5 μm Interline Transfer CCD (ITCCD)像素聚集43 MP于35 mm光学格式。KAI-43140的输出放大器已经升级,能提供与KAI-29050一样的帧速率,即使它的像素多50%。即保留主要性能参数,又改进图像均匀性。由于新器件与KAI-29050使用相同的封装,现有的摄像机只须稍作电气更改即可支持新器件。摄像机制造商可以轻松采用KAI-43140,让终端用户无须更改其系统的35 mm 光学设计便能增加分辨率。

    时间:2019-08-18 关键词: 半导体 传感器 图像 电源新品

  • 全新CMOS图像传感器X-Class平台

    全新CMOS图像传感器X-Class平台

    更快、更好、更便宜——多年来,这都是各类市场和应用中提升生产力的原动力。摄像机制造商也不例外,因为能够快速、有效地将全新摄像机型号面市可以带来明显的竞争优势。 最简单的方法之一是使用杠杆摄像机设计 —— 一个单一摄像机的基本架构可用于支持多种终端产品。多年来,安森美半导体一直致力于充份利用其整个工业产品阵容中的图像传感器设计,使这种“产品系列”的方式能够用于工业摄像机。例如,许多安森美半导体的Interline Transfer CCD图像传感器共享一个通用架构,使单一的摄像机设计能够支持各种不同的图像传感器,而我们的PYTHON 系列CMOS图像传感器仅采用2块PCB就能支持该系列中的所有八种分辨率(从VGA到25 Mp)。     但如果这种设计灵活性能够扩展到产品尺寸方面,而不仅仅是分辨率呢?这正是安森美半导体全新CMOS图像传感器X-Class平台背后的理念,让单一摄像机设计支持不同的像素特性。如今,单一摄像机设计不仅能够扩展图像传感器中的像素数量,还能够扩展所使用的像素类型——无论是全局快门、卷帘快门、增加的动态范围,还是其他不同的功能。只要将像素置于X-Class平台所用的通用高速低功耗帧中,就能够充分利用单一摄像机设计提供所需的支持,进而加快新摄像机设计的面市时间,并简化供应链物流。 在这平台上部署的首个像素是一个全新的3.2 ?m设计,提供出色的全局快门成像性能以及低噪声和高动态范围。这XGS像素(“X”即X-Class,“GS”即全局快门)能够在紧凑的尺寸内开发高分辨率、高性能的工业图像传感器,例如全新XGS 12000和XGS 8000图像传感器。 这两款新器件均提供用于29 x 29 mm2摄像机设计所需的小尺寸封装和低功耗,使它们成为用于嵌入式视觉部署的理想选择。它们的主要区别在于分辨率和帧速率:1”光学规格的XGS 12000提供1200万像素 (MP)分辨率,帧速率高达90 fps;而1/1.1”光学规格的XGS 8000提供全4k/超高清(UHD)分辨率(4096 x 2160像素),帧速率高达130 fps。而且,由于两者不仅可用于单色和彩色配置,还可用于不同速度等级,因此其最合适的配置可以与给定的应用相匹配——无论是用于通用机器视觉(如检测和工业自动化),还是用于广播或监控。 X-Class平台以及其全新的XGS 8000和XGS 12000图像传感器改变如何充分利用摄像机设计来支持多种产品,为摄像机制造商带来全新维度的设计灵活性。随着未来XGS分辨率以及其他像素选项添加到X-Class平台,摄像机制造商将能够快速充分利用单一摄像机设计,以更高的性价比支持更多的产品分辨率和功能。 也就是:更快、更好、更便宜。

    时间:2019-08-14 关键词: cmos 传感器 图像 电源新品

  • 一款全局快门CMOS图像传感器

    一款全局快门CMOS图像传感器

    数字成像解决方案商OmniVision Technologies宣布与Smart Eye进行合作,将OmniVision最新的200万像素图像传感器与Smart Eye的传感算法库集成到一个传感器中——OV2311。     据悉,作为一款全局快门CMOS图像传感器,全新的OV2311是业界首款支持200万像素的传感器,且已通过ASIL B等级(安全认证),因此可应用于那些需支持注视点渲染技术和眼动追踪的领域中,比如汽车领域。 此外,OV2311图像传感器采用芯片级封装,与100万像素解决方案相比,能耗降低一半,在不牺牲性能的情况下又能控制温度。它的高像素密度能为更大驾驶室提供更宽广的视野,以适应各种驾驶位位置,并为追踪注视提供清晰、精确的图像。此外,更广阔的视野也有利于感知整个驾驶室内部,包括乘客和驾驶员。 OmniVision高级营销经理Marius Evensen表示:“OEM汽车制造商图像传感器必须获得ASIL B认证,以用于3级自动驾驶汽车。OV2311在安全方面已通过认证,此外,通过整合Smart Eye的传感算法库,我们正在为OEM制造商提供更先进的产品,以满足行业需求。 Smart Eye业务管理主管Karolina Wikander则表示:“我们长期紧密的合作关系将久经考验的眼动追踪算法专业知识与OmniVision业界领先的图像传感器无缝整合。OmniVision的OV2311现在是驾驶员监控行业的基准。我们的整合解决方案有利于汽车OEM厂商制作一套完整的硬件和软件包,并经过全面测试,并准备在各种车辆中实施。” OV2311图像传感器取得的进步具有重大意义,将图像处理技术提升到了一个新的水平,对VR和AR设备以及汽车行业来说,它的应用必将带给用户更好的体验。

    时间:2019-08-13 关键词: cmos 传感器 图像 电源新品

  • 三星推出ISOCELLSlim3P9CMOS

    三星推出ISOCELLSlim3P9CMOS

    根据韩国联合通讯社的消息,三星在昨日发布公告,称将推出全新一代的ISOCELLSlim3P9CMOS,这颗CMOS助力智能手机生产商缩短相关产品研发时间。并将给智能手机拍照技术带来一次大进步,可供手机拍出明亮又生动的照片。     三星将推出新型相机图像传感器 三星透露,ISOCELLSlim3P9CMOS采用一项先进的相位检测自动对焦技术以实现更快进行自动聚焦,这项技术的自动聚焦系统密度是传统对焦技术的两倍。同时,该款传感器还具备稳定机身功能,能够中和摄影者的手抖及其他移动带来的震动。 值得一提的是,三星表示已把该传感器组装成模块,并进行了优化和可靠性测试。在此基础上,手机制造商仅需将摄像头模块直接插入手机中,能节约近4个月的研发时间。

    时间:2019-08-12 关键词: 传感器 图像 稳定 电源新品

  • Microsemi发布新的图像/视频解决方案

    Microsemi发布新的图像/视频解决方案

    美高森美公司(Microsemi)推出新的图像/视频解决方案,支持流行的移动工业处理器接口(MIPI)摄像头串行接口(CSI-2)。新的增强特性包括新的可编程逻辑器件(FPGA)夹层卡(FMC)子卡和新的知识产权(IP),用于支持带MIPI CSI-2接口的传感器/' target='_blank'>图像传感器,使客户能够在CSI-2摄像头系统中采用美高森美安全和超低功耗节能IGLOO2 FPGA和SmartFusion2 系统级芯片(SoC) FPGA。     作为MIPI联盟的标准规范,MIPI CSI-2定义了外设(如图像传感器)与主处理器(如基带或应用处理器)之间的接口。美高森美的图像和视频解决方案由图像/视频IP套件和适用于MIPI CSI-2图像传感器接口的FMC子卡组成。用户能够在SmartFusion2或IGLOO2 FPGA设计中采用MIPI CSI-2 IP,然后提供图像处理功能,并与其它接口或外设连接。通过在CSI-2摄像头的设计中采用美高森美的节能FPGA,用户能够降低系统成本或使用体积更小、续航力更高的电池,同时,采用最安全的FPGA保护其IP,从而进一步受益。 美高森美FPGA营销总监Ted Marena称:“我们的CSI-2 FMC子卡与我们的IP捆绑,使客户能够快速设计出范围广泛的各种图像解决方案。此外,我们的IGLOO2和SmartFusion2 FPGA具有低功耗的优势,对于尺寸和功率通常受限制的摄像头设计尤其具有吸引力。我们很高兴继续壮大我们的图像和视频产品组合,从而扩展面向各种应用的CSI-2摄像头设计的客户群,特别是需要高安全性和低功耗的应用,这两个领域是我们的专长。” 美高森美最新强化MIPI CSI-2图像/视频解决方案包括带图像传感器组件的FMC子卡,与美高森美的SmartFusion2高级开发套件一起使用。SmartFusion2和IGLOO2 FPGA支持MIPI CSI-2接收解码器。它带有MIPI CSI-2参考设计项目和图形用户接口(GUI),适用于实时视频演示配置。此外,美高森美计划为其CSI-2 IP和FMC子卡带来多种增强特性,也支持其最新推出的成本优化的低功耗PolarFire中等规模FPGA。 MIPI CSI-2接收解码器IP支持多通道(1、2和4个通道)、RAW8(8位数据位宽)及短包和长包格式的图像数据传输。由于MIPI CSI-2标准在各种类型图像传感器中的使用日渐增多,美高森美的图像/视频解决方案的新增强特性使其能够把握市场中日益增加的机会。Libero SoC设计套件使得用户很容易在多个平台重用其设计。Libero SoC设计套件是一个容易学习、容易使用的综合开发工具集,适用于使用美高森美节能FPGA和SoC FPGA的设计。 除加快在MIPI CSI-2摄像头设计中采用美高森美的FPGA技术之外,新的解决方案还增强了美高森美不断扩大的视频和图像应用解决方案组合;这些产品凭借美高森美在低功耗、可靠性和安全性方面的专业技术,实现了与竞争产品截然不同的差异化优势。设计人员可以利用该解决方案满足工业、国防、医疗、航空和汽车市场的众多应用,包括机器视觉摄像头;热、红外和夜视摄像头;手持式摄像头和医疗图像。在热图像等应用中,美高森美的低功率具有优势,使其产品优于竞争的FPGA和数字信号处理器(DSP)。 IndustryArc高级分析师DependraLall称:“红外和热成像总体市场正以6.5%的速率增长,可能在2023年达到232.5亿美元。红外图像解决方案的价格下滑,及汽车高级驾驶辅助系统及工业和安全红外检测器等非冷却红外图像应用具有的优点,将推动这一领域的增长。”

    时间:2019-08-12 关键词: 视频 图像 microsemi 电源新品

  • 基于车载的图像传感器

    基于车载的图像传感器

    近年来,自动驾驶技术发展十分迅速,而作为自动驾驶基础之一的图像传感器产品也水涨船高,迎来了市场需求的蜜月期。百度、腾讯、阿里等知名企业纷纷布局自动驾驶及相关细分领域,电子设备巨头索尼近期也有大动作。 据《日本经济新闻》4月25日报道,索尼将扩充作为自动驾驶汽车“眼睛”的车载图像传感器产品线。在能够拍摄高清晰影像的CMOS(互补型金属氧化物半导体)传感器方面,开发出易与美国英伟达(NVIDIA)的图像处理半导体相连的产品。     据了解,易与英伟达的图像处理半导体连接的CMOS传感器“IMX324”将在9月之前出货。

    时间:2019-08-11 关键词: 传感器 图像 车载 电源新品

  • 机器视觉应用的开发方案

    机器视觉应用的开发方案

    通常在机器视觉应用的开发方案中有一系列的过程,包括:计划,设计,构建,集成和验证。 任何解决方案的第一步是确定每次检查的要求并确定是否可行,因此计划是首要需要考虑的问题。需要考虑几个因素,例如:正在接受检查的是什么,所需的检查次数,检查速度,机械设计的限制,性能要求,时间和成本。 规划阶段过去后就是设计阶段,为确保满足要求,需要进行原型设计。如果视觉工程师认为可以实现检查,则可能不需要进行原型设计。根据检查要求,为每个视觉应用创建并测试初始视觉设计。可以有几个视觉站,所有视觉站都有不同的光学设置。在设计视觉工作站时,每个相机,镜头和灯光都需要考虑几个因素。相机规格、摄像机数量、相机类型、单色或彩色、解析度、帧率、通信协议、曝光速度、镜头规格、镜头类型、焦距、工作距离、间隔、视野、过滤、光圈、灯规格、灯的数量、光的类型、尺寸、颜色、与零件的距离、强度。 一旦确定了一些因素,就建立视觉设计原型以捕获样本部分的图像。软件必须通过在图像中具有适当的对比度来检测关键特征。该过程涉及调整光学设备。 图像由像素阵列组成,通常由分辨率定义。机器视觉软件使用这些像素以及预定算法来定义图像中的部件的某些特征。它遵循与面部识别软件相同的概念。该软件在图像中搜索某些像素排列以识别面部特征。例如,眼睛的边缘周围会有较暗的像素,眼睛的中心会有较暗的像素。该软件使用算法分析特征,并识别面部。类似地,机器视觉软件遵循相同的概念。这些算法由视觉工程师使用机器视觉软件开发。 可能存在某些机械限制,这将需要额外的光学设备,例如镜子。还可能存在需要改变设计的机械限制。例如,由于围绕光学器件的自动化内的一些工具,工作距离可能需要在300mm和320mm之间。有可能需要更换镜头,同时增加延长管。 如果图像不符合要求,请进行故障排除。更改各种参数以允许更合适的图像。可能需要更换照明或者可能需要添加偏振器。原型设计使视觉工程师能够验证视觉设计并创建视觉设计。 常规机器视觉相机通常需要视觉控制器。如果使用智能相机,则不需要外部视觉控制器。视觉控制器是用于与光学设备(例如相机和灯)进行通信的专用单元。视觉控制器应具备满足检查要求的能力。这意味着它必须能够处理与用于检查的设备以及所需的其他I / O协议的通信。 在此阶段,应该清楚是否可以达到视力检查的要求。该软件应该能够检测处理检查所需的功能。要验证软件是否能够检测边缘,请使用将在检查期间使用的一些工具(即边缘定位工具),以确保软件可以检测到某些边缘。尝试在此之后改变设计可能会增加解决方案的成本。在此阶段确保对视觉设计的信心。 开发 机器视觉软件可以使用各种工具来帮助分析零件中的特征。在构建代码之前要做的第一件事是使用示例图像来规划代码的构建方式。这还取决于将使用哪种机器视觉软件。使用已设计的设置,抓取几个好的和坏的部分图像,以便在此阶段使用。 不同的软件可以有不同的工具集。某些软件可能无法跟上自动化的循环时间。如果检查需要快速循环时间,则必须在该时间内完成全面检查。这一切都回到了检查的要求,以决定使用哪种软件。 根据检查的要求,在构建代码时需要考虑几个因素。一些例子包括:每个部件的每个摄像头都需要捕获多个图像吗?需要检查的功能有哪些?灯需要多频繁频闪?检查需要使用哪些工具?如何进行校准?软件是否正在与之通信?环境照明如何发挥作用?如果检查中有灯光,此灯何时触发?它在整个检查过程中是否仍然存在?它会闪光吗?如果需要用相机触发灯光,则需要使用软件来解决。如果涉及频闪单元,该单位频闪的频率是多少? 需要在软件中执行一系列工具以进行检查。还需要相应地放置工具,以确保软件仅检查需要检查的功能。使用这些工具需要有一定的逻辑。例如,如果软件检测到缺陷,则该部件发生故障,输出错误代码并显示结果。 需要将此信息发送到与自动化一起使用的任何外部控制器。如果零件是通过或失败,它将允许机器知道如何处理零件。通过这些通信,还需要I / O功能来与其他自动化进行通信。 通过通信,还需要具有易于为操作员理解的用户界面(UI)。这意味着确保所有结果都易于查看,操作员可以轻松使用任何其他功能。错误代码也应该易于理解为操作员。 为了进行精确测量,需要进行校准步骤,以便软件能够测量图像中的特征。一种方法是使用校准网格。将从视觉站获取校准网格的图像以允许校准检查。大多数机器视觉软件都有这样的工具。该工具可以选择使用校准网格,它将询问该网格的参数。 整合 集成阶段是所有光学设备与其他自动化集成的地方。这是所有东西汇集成一个整体的地方。 在集成阶段要做的第一件事是确保所有硬件都已配置并安装到自动化组件上。根据设计阶段的设计规格调整每个视觉站。确保所有设备之间的所有通信都正常。 使用之前开发的校准步骤,校准光学设备。如果完成校准步骤,请使用摄像机视野中的校准目标运行该步骤并捕获该图像。该软件将其测量校准到校准目标。确保软件中的测量值与零件的实际测量值相同。如果有用于检查的灯,请调整光强度以满足所需的亮度。 通过触发多张图像测试光学设备。如果读取良好的图像,请完全自动化地测试光学设备。测试好的和坏的部件,以确保部件拒绝。确保所有时间与自动化和光学设备保持同步,以确保有效检查。 如果检查在此阶段不符合要求,请进行故障排除。根据问题,代码中可能存在需要更改的内容。此时更改代码是一个简单的修复。如果需要更换设备或进行任何其他重大更改,可能会增加解决方案的时间和成本。 验证 在此阶段,将进行多项测试以确保视觉站符合项目开始时概述的要求。测试是根据检查要求创建的。每次视力检查应该进行的一项测试是重复性测试。该测试的一个很好的例子是量具可重复性和再现性测试。该测试检查测量值的变化和部件的变化。 如果未满足要求,请再次进行故障排除。通过进行微小更改来尝试修复检查。这将花费更少的时间和资源。在项目的这个阶段,重大变化将占用更多的时间和资源。一旦所有测试都通过并满足所有要求,解决方案就完成了。

    时间:2019-08-11 关键词: 图像 机器视觉 开发方案

  • 人脸识别技术涉及哪些领域?

     人脸识别技术经历了可见光图像人脸识别、三维图像人脸识别/热成像人脸识别、基于主动近红外图像的多光源人脸识别三层进化过程,逐渐缓解和解决了光线等环境的变化对于人脸识别的影响,加之算法的不断精准演化,人脸识别技术逐渐进入越来越多新的应用领域。 简单来说,人脸识别技术就是针对面部器官的不同的位置距离进行计算的数学公式,对输入的人脸图象或者视频流,首先判断其是否存在,如果存在,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息,并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸数据库进行对比,从而实现身份识别的功能。 人脸识别技术经历了可见光图像人脸识别、三维图像人脸识别/热成像人脸识别、基于主动近红外图像的多光源人脸识别三层进化过程,逐渐缓解和解决了光线等环境的变化对于人脸识别的影响,加之算法的不断精准演化,人脸识别技术逐渐进入越来越多新的应用领域。 金融/社保领域 人脸识别在金融行业的应用,一方面体现在人脸支付技术的出现。3月17日,在德国汉诺威电子展的开幕仪式上,马云当着中国副总理马凯和德国总理默克尔的面,在自己网站上买了一枚20欧元的1948年汉诺威电子展纪念邮票,然后,他用脸付了帐,亲自展示支付宝的人脸识别技术“SmiletoPay”,刷脸支付被拉开序幕。 2015年5月,《关于银行业金融机构远程开立人民币银行账户的指导意见(征求意见稿)》以及互联网金融新贵微众银行、浙江网商银行均透露将用人脸识别融入远程开户,作为技术依据,利用“远程人脸识别+身份证件核实”的模式为金融客户开立账户。这意味以人脸识别为代表的生物识别技术在银行业即将进入正式商用阶段,瞬时,这种高大上的开户方式成了“香饽饽”,“靠脸吃饭”一夜爆红。人脸识别与金融行业的融合进一步加强。 另一方面,则是人脸识别为支付安全保驾护航。近年来,由于缺乏统一的信息共享平台即现代化的监管手段,身份证造假的现象屡禁不止,导致社保、银行卡被盗领和盗刷,不少群众蒙受巨大的经济损失。而为防止养老金被冒领的“堵漏”,多地已采用自动识别进行初步的筛查,试点工作取得重大成效,并已计划在全国范围内开展设备升级工作。 平安城市/社区领域 经济的发展,造成城乡经济水平发展差距大,大量农村人口涌入城市,造成城市人口密集,且流动性大大提高,引发城市交通、治安等一系列安全问题。近年来,社会犯罪率呈逐年升高的趋势,特别是网络犯罪更加的严重,网络逃犯频频发生,罪犯的犯罪手法也更加隐蔽和先进,给广大公安人员侦破案件增加了难度。同时,恶性事件时有发生,使人们对公共生活场所的安全感普遍降低。 在一些人员复杂的场合,如机场、港口、车站、娱乐场所、街道等,人员流动频繁,犯罪份子往往混杂其中,是平安城市的重点监控区域。此外,大型社区/学校由于出入人数较多,保安由于疏忽、疲劳等原因,无法对进入人员进行识别和排查,安装在出入口的摄像头由于不能智能排查,做不到预警,从而存在很多不确定因素和安全隐患。 基于人脸识别和智能视频分析等核心尖端技术,针对长途客运站、火车站等公共场所及重要出入口的安全管理,可以根据人脸的特征在视频画面中区分其它物件,找到人脸的视频进行储存,并且为日后提供智能检索。只要是出现在监控摄像画面中的人脸,通过比对的方式,可在短时间内在茫茫人海中找到这个人,为公安找人、追捕等提供了一大利器,成为打击违法犯罪活动,建设平安城市的重要技术。 教育领域 当前,全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗,受害人及受害家庭数以万计。为了尽量减少儿童在幼儿园上学期间被不法分子冒领,应用人脸识别技术,家长刷脸接小孩,能从源头遏制拐卖风险。 其次,近年来,国家制定了相关的考试政策,希望通过公开、公平、公正的方式选拔和使用人才。但是,从中考、高考等升学考试,到执业资格、晋级升职等等考试,均不同程度地出现了考试**现象,且花样、技术都空前先进和复杂,特别是高科技设备投入考试作弊的手段,更是加大相关机构的查获难度。为加强考场认证管理,利用人脸识别自证来防止考场"硬**"现象的发生。通过在本地对证件内信息进行自动读取、同时对考生的人脸进行自动检测抓拍,实现证件内照片特征和实时人脸照片特征进行比对识别,来辨别持考生与证件是否为同一身份,自动、快速的协助监考老师完成查验工作。 现如今,高校“替课”、“跷课”、“蹭课”现象已屡见不鲜,甚至已经形成了完整产业链,“替课”的出现原因归结于传统口头点名的方式的漏洞。人脸识别基于人的脸部特征信息进行身份认证,只要把信息采集输入人脸考勤机之后,每次上课只要带着自己的一张脸就能完全实现考勤记录,一秒钟就能识别,而且不会受光线影响更不用担心辨别错误。

    时间:2019-06-29 关键词: 识别 图像 生物识别 人脸

  • 人脸大数据系统未来的三大发展趋势

     随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此笔者认为,未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势: 首先,人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力,一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小,而对结构化数据的实时、高并发的处理,将成为下一个技术增长点。同时,作为2018年的延续,技术与实战的结合将进一步深化,更多的业务场景,更灵活的业务开发,更迅速的业务定制,更便携直观的业务呈现将会受到客户的欢迎。 其次,边缘计算设备与后端集群分析这两种业务模式的竞争会更加激烈,合作也会更加紧密。在谷歌、脸书等公司的推动下,以及国内厂商华为、海康等巨头的加入,嵌入式视觉系统的发展会显著提速,未来追踪嫌疑目标只需出动真正的“无人”机不是梦,具备自动识别自动锁定报警功能的无人飞行器完全可以在安防领域大展身手。同时,更强大的后端视觉处理集群将实现全城全域全员的布控,让案事件回顾变成一键直达,并推动公共安全业务从事后处理到事前介入。 第三,单一人脸数据业务的热度会有所降低,人脸识别技术与其他传感技术相融合将成为热点。与单传感器相比,多传感器技术在探测、跟踪和目标识别方面能够提高系统的可靠性和健壮性,增强数据的可信度,提高精度,增加系统的实时性。机器视觉系统易于向多传感器信息融合技术拓展,解决单一视觉系统的局限性。 未来,通过人工智能方面利好的政策,安防、交通、金融、消费电子等都是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。

    时间:2019-06-29 关键词: 图像 生物识别 人脸 大数据

  • 怎样判断相机图像传感器是否被污染?

     无论是什么相机,图像传感器(感光元件、CCD、COMS)都是关键元件,是相机的心脏。但是对于可换镜头的微单和单反等相机,由于换镜头时传感器有短时间接触外界空气,有可能造成污染,使用一段时间后可能会有灰尘、油污、甚至霉斑附着在传感器上而影响成像。如果你的镜头是洁净的,而拍摄的图片有污点、或者非拍摄对象上异斑等,就有可能是传感器被污染了。 怎样判断是否传感器是否被污染?首先将相机对焦无限远处,以10cm左右的距离对着干净的白纸(或者对着纯净的蓝天)拍摄一张照片,看是否有污点和斑块。如果有,那就先将镜头两端的镜片表面清理干净,再观察一下镜头内部是否进灰,如果确认镜头的里外都是洁净的还是有污点和斑块,那么很可能是传感器被污染。那么怎样避免和减少传感器污染,污染了之后又怎么清洁呢? 一、平常使用时怎样避免和减少污染传感器呢? 1、任何时候不要让手和其它任何物体触碰到传感器; 2、尽量选择比较洁净的环境下更换镜头,更换镜头时镜头斜向下方快速更换。不要在恶劣的空气环境下(如风沙环境、施工现场、雾霾环境等)更换镜头,如果拍摄需要非要在不洁净的环境下更换镜头建议使用换镜头防尘袋,当然更加忌讳换镜头时嘴里还叼着一支香烟; 3、如果空气环境比较潮湿的地区建议相机不用时存放在干燥箱中,以免发生霉变。 二、传感器被污染后怎么清洁? 即使平常使用时很注意,但是使用时间久了传感器还是会积存灰尘的。那么,确认了图像传感器被污染又该怎么处理呢?一般来说建议送相机特约维修部处理,因为相机是非常精密的光学仪器,而相机传感器又非常脆弱,一旦损伤会造成较大的损失。如果你有比较充分的传感器清洁知识准备,比较有把握自己清洁不会损伤传感器,那么在清洁传感器时请注意以下几点: 1、微单一般取下镜头传感器就会显出传感器,但是单反有反光板和帘式快门挡着,虽然使用B门也能达到将反光板弹起和帘式快门打开的目的,但千万不要用这个方法,因为在清洁过程出现失误反光板回弹就损坏机器。单反相机一般都有专门弹起反光板和打开帘式快门的手动清洁传感器功能菜单,例如尼康相机的“向上锁定反光板以便清洁”菜单功能就是用来清洁传感器的; 2、不要用棉签、清洁布、清洁纸、镜头布、镜头纸之类带有纤维的东西擦拭传感器,否则纤维会沾在传感器上导致越清越脏,一定要使用专用的传感器清洁工具; 3、推荐使用的传感器的清洁工具有:吹气球、专用压缩空气清洁罐、传感器清洁棒、传感器吸尘器等。吹气球只能吹落松散的灰尘,粘在传感器上的污渍是清理不掉的,进一步清洁的工具首选传感器清洁棒,传感器专用压缩空气清洁罐和传感器吸尘器都难以清洁比较顽固的污渍,而且传感器吸尘器价格太高,不太划算。 4、使用传感器清洁棒时要注意只能轻力单向刷,不要来回反复刷,否则又会造成二次污染。 总之,相机图像传感器如果被污染应当及时作出判断,让照片更加清澈通透。一旦发现被污染及时送专业的特约维修部清洁,如果准备自己清洁一定要掌握传感器清洁的相关知识。平常的使用中注重对传感器的保护,尽量减少对传感器的污染。

    时间:2019-06-23 关键词: 传感器 图像 相机

  • 豪威发布0.8微米48MP图像传感器

     现如今智能手机的摄像头功能越来越强大,除了软件算法之外,重中之重则是内置一颗高性能高规格的CMOS(传感器)做背书。如当下的旗舰手机,无一例外的都搭载了索尼IMX586传感器,只要搭载了这颗传感器,手机摄像头素质就会有一定的竞争力。除了索尼的IMX586,三星也推出了可以输出4800万像素的GM1传感器,搭载它的热门机型便是Redmi Note 7。 在CIS领域,位于索尼、三星之后的则是豪威科技公司(OmniVision Technologies, Inc.),以下简称OV。它们的产品多被用于智能手机产品的副摄像头和前置摄像头,销售业绩不如索尼、三星,最终被中国厂商所收购。 近日,OV也正式对外宣布推出首款0.8微米4800万像素图像传感器,型号为OV48B。其尺寸为1/2英寸,并采用了OV的晶片堆叠技术(PureCelPlus),有些类似三星的像素隔离,可以提高传感器灵敏度以及带来更轻薄的设计。也就是说,OV48B能够为设备提供“一流的静态图像和视频捕捉”。 同时,OV48B还提供数码裁剪变焦(数字变焦)和CPHY接口,可以成为多摄像头的通用传感器,也就是说可以胜任主摄、广角和长焦镜头。另外,OV48B也是目前市面上像素尺寸(0.8微米)最小的4800万像素芯片。 OV48B也继承了4-Cell彩色滤光片阵列和硬件re-mosaic算法,翻译过来就是,可以实时全像素输出4800万像素,而在低光下,为了画面更纯净,也可以采用四合一技术输出1200万像素。同时,也可以以1200万像素模式输出数码变焦照片。 另外,OV48B还能设置CPHY接口来实现广角和超广角的功能。总之,有了像素四合一功能,OV48B可以保证低光、变焦以及透过接口来实现超广角的功能。 OV48B还配备了2x2微透镜相位检测自动对焦(ML-PDAF)来提高精度,可以提升低光下的对焦精度。视频能力上,OV48B可以输出4K 60fps、2K 60fps以及1080p 240fps、720p 480fps的慢动作视频。并且OV还表示,OV48B左侧和右侧焊盘位置与业界最小的4800万像素裸片尺寸相同,增加了手机厂商设计的灵活性。 OV48B样品现已上市,将会在2019年Q4进行量产,具体的消费级产品应该会在年底与我们见面。从介绍来看,OV48B的部分特性与IMX586相类似,不过视频上稍有不同。不过换算到智能手机上的拍摄效果,还是需要相应的算法加持,OV48B硬件不差,实际能发挥多大功力,就看算法调教过后正式上市后的产品表现了。

    时间:2019-06-23 关键词: 传感器 图像 智能

  • 基于无人机的图像和GPS数据采集系统的研究与实现

    基于无人机的图像和GPS数据采集系统的研究与实现

    摘 要: 针对小型无人机航拍系统的功能要求和存在的问题,设计了一种图像和GPS 数据采集系统,并给出了系统的结构和工作原理。系统以ARM单片机为核心,采用无线通信方式将串口采集到的数据发送到地面基站,并在上位机上显示。对数据采集、无线发送和上位机编程等关键问题作了分析,并给出了设计方案。实地试验表明,本系统工作稳定,可满足无人机航拍系统的要求。关键词: 无人机;STM32;无线传输;图像采集 无人机系统作为一种高端的遥控设备已经被广泛应用于军事侦查、远程监控和地质测绘等领域。通常无人机系统的首要任务是将实时采集到的图像信号通过无线通信设备传送到地面基站。国外对于这方面的研究较早,但由于技术封锁等原因,目前可供借鉴的资料很少,加之我国在该方面研究起步较晚,致使我国在无人机无线视频图像传输领域的技术较落后。现阶段的无人机图像采集技术主要有两种方式:一种是采用模拟传输方式,其频率使用率较低,系统易受干扰,其图像质量较差,信道编码效率不高,且抗多径干扰较差;另一种是采用模拟的CCD摄像头通过模数转换芯片变为数字信号,再由控制器进行压缩和处理,这样不仅加重了控制器的负担,而且也易造成系统功耗较大。同时,由于小型飞行器的载重及能量供给非常有限,对机载部分的功耗、重量和安装尺度等都提出了更为严格的要求。本文设计了一种基于CMOS摄像头和数字图像处理芯片的图像和GPS数据采集系统。该系统具有体积小、传输速率高、传输距离远、带有数据压缩和图像增强功能的特点[1-12]。 地面基站作为无人机系统的“神经中枢”,担负着采集及分析飞行数据、验证及评价飞行效果和保证飞行安全等重要任务。因而,一个好的无人机系统常常需要有功能强大的地面基站平台才能发挥最好的飞行效果。本文设计了一种利用VB编程软件在PC机上实现的具有航迹记录与预测、手动控制飞行、飞行状态监控和视频图像显示等功能的地面基站平台。地面实验表明该系统具有很好的应用效果[9]。1 系统结构和工作原理 本系统包括机载的视频图像采集系统和地面基站平台两部分,其结构框图如图1所示。系统硬件由摄像头模块、GPS数据采集模块、STM32微控制器和NRF905无线通信模块构成。 该系统以STM32F103RBT6微控制器为核心,机载微控制器通过串口1和串口2分别与VC0706图像处理芯片和GPS接收机进行通信,主要实现以下几个功能。(1)机载微控制器通过控制指令控制VC0706图像处理芯片实现控制摄像头拍照、图像数据压缩以及数字图像传输等任务。(2)机载微控制器将GPS接收机发出的数据按照国家标准的GPS接收机数据输出格式(GB/T 20512-2006)进行解码。再将采集到的图像数据和GPS数据按照事先约定好的通信协议通过NRF905无线通信模块与地面基站的STM32微控制器进行通信,基站的微控制器再将数据通过内嵌的USB接口传送到上位机上。由此,实现了图像和GPS定位信息的采集、传输和上位机显示的功能。2 相关问题及设计方案 本系统大体可分为图像和GPS数据采集、无线通信以及上位机编程三部分。2.1 数据采集系统 图像数据采集需要克服数据量大、传输实时性等问题,同时,需要考虑到STM32微控制器内部数据储存容量有限[1],对图像数据需要进行分批传输。数字摄像头采集一幅480×640的图像数据量为307 200 B,而经过VC7076处理芯片进行压缩率为30%的压缩处理后,数据量可以减少为92 160 B左右[6]。STM32微控制器的串口传输速率可以达到115 200 b/s[4],而STM32F103RBT6微控制器的内部数据存储器只有20 KB,无法保存一幅完整的图像数据。由于NRF905无线发射模块每次最多发射32 B的数据,因此VC7076中接收数据只需要微控制器发送起始地址和结束地址指令即可。所以,在微控制器的软件设计中定义了两块容量为1 KB的数据存储块,并且在接收数据时使用微控制器内嵌DMA模块。初始化时,设置DMA数据为串口数据输入,这样每当微控制器的串口接收到1 B的数据,就可以通过DMA模块自动地保存到相应的地址中而不需要微控制器内部CPU的参与,这使得CPU可以空闲出来进行发送部分的处理。当一块数据接收完成后,会触发DMA中断,CPU就可以在中断中重新配置起始地址和结束地址,使得微控制器能够循环进行数据接收。在程序中,首先定义了一个用于数据接收和发送的结构体,其中的数据成员是两个容量为1 KB的存储数据块和用于指示接收和发送所用的数据块指针。数据接收的软件流程图如图2所示。 该软件程序初始定义为:struct Image_get_send{unsignedchar dat_array[2][1024];unsigned char send_flag;unsigned char get_flag;} 由于GPS接收机发出的数据以ASCII码的形式发出,并且按照GB/T 20512-2006标准进行信息编码,因而需要对从接收机接收到的数据进行解码从而得到能进行处理和识别的数据。GPS接收机采用的是Gstar GS-89模块,该模块能够检测当前位置的经度、纬度、海拔高度、标准定位时间和接收卫星数等信息。GPS接收机输出的信息是以语句的形式进行发送的,总共有5种语句,每条语句都以$开头,并以回车结束,同一语句中的不同数据之间采用逗号隔开。其中,GPGGA语句包含当前的定位信息,也是应用最广的语句,因而,对GPGGA语句的解码最重要。GPRMC语句的格式如下: $GPGGA,(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),M,(10),M,(11),(12)*hh(CR)(LF) 其中,(1)表示定位时间,(2)、(3)表示纬度,(4)、(5)表示经度,(9)表示海拔高度。对上述数据的解码是系统获取GPS数据的重点,解码的软件流程图如图3所示。2.2 无线通信系统 无人机与地面基站之间数据的传送需要使用无线通信系统来进行。系统的无线通信部分采用的是NRF905-33A无线模块,该模块的最远通信距离可达到3 km,非常适于小范围内的通信网络,而且重量轻,适于在无人机上进行携带。 NRF905-33A无线模块一次只能传送32 B,微控制器每次需要等待无线模块传送完成后才能进行下一次的数据传送。而系统中需要进行GPS和图像两种数据的传送。为了提高无线通信的速率和通信的准确性,系统采用了分时传送的方法,即利用GPS接收机每隔1 s更新一次定位数据的特性,将GPS数据的传送设定为1 s传送一次,而其他时间则进行图像数据传送。为了区分图像数据和GPS数据,在每次不同数据转换时采用了发送32个相同数据的方法与地面基站的接收机进行同步。2.3 上位机编程

    时间:2019-04-22 关键词: 数据 图像 无人机 采集系统 总线与接口

  • 自适应加权空间信息的FCM医学图像分割

    自适应加权空间信息的FCM医学图像分割

    摘 要: 提出了改进的mFCM算法,该算法引入自适应加权系数控制邻域像素对中心像素的影响程度,充分利用像素的邻域特性对Chen聚类算法的目标函数进行改进。为了实现快速聚类,该算法的开始使用快速FCM确定初始聚类中心。实验结果表明,相对于标准FCM和FCM_S1算法,改进算法既能快速有效地分割图像,又能提高对噪声的鲁棒性。关键词: FCM;空间信息;医学图像分割 医学图像分割是医学图像分析、处理等的关键技术[1-2],它是医学图像处理中极为重要的内容之一,是实现图像测量、配准、融合以及三维重建的基础,在临床诊断中也起着越来越重要的作用,分割的准确性直接影响后续任务的有效性。 FCM(Fuzzy C-Means)对模糊特征具有很强的鲁棒性[3-4],而且比硬分割能保留更多的信息。虽然传统的FCM算法在无噪声或噪声很低的图像分割中得到好的分割效果,但由于它只考虑了图像像素的灰度信息,未利用图像像素的空间信息,从而使得该算法对噪声很敏感。 近年来很多研究者在考虑像素空间信息的前提下,通过修改标准FCM聚类算法的目标函数或者隶属度函数使得图像分割的性能大大提高[5-6]。参考文献[6]通过引入一个均值滤波图像对标准FCM算法的目标函数进行修改,提高了在分割带有噪声图像时的性能,并已成功应用到MRI数据的分割中。然而,在计算中心像素的平均灰度值时,邻域内每个像素对中心像素的影响程度不同,邻域某像素与中心像素值差异性过大,则表明该邻域像素是噪声的可能性较大。 本文提出的算法MFCM(Modified Fuzzy C-Means)通过引入一个自适应加权系数,自动控制邻域像素对中心像素的影响程度,从而确定中心像素的灰度值,而不仅仅是求邻域均值。该算法的开始用FFCM确定初始聚类中心[7],收敛速度大大提高。试验结果表明,该算法相当有效,对噪声具有很强的抑制能力。 然而,通常情况下,在计算中心像素的灰度平均值时,邻域像素对中心像素的影响程度不同,当邻域某像素与中心像素差异较大时,表明该邻域像素是噪声的可能性更大。为了区别邻域像素对中心像素的不同影响度,本文引入自适应加权系数AWC(Adaptive Weighted Coefficient)对原始图像进行滤波,从而改进了均值滤波丢失边缘信息和细节模糊的缺点;同时,由于充分利用了空间信息,提高了对噪声的抑制能力。自适应加权均值滤波实现描述如下:

    时间:2019-04-17 关键词: 图像 空间 医学 自适应 总线与接口

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