基于CMOS工艺的无线图像传感器网络综述

无线传感器网络是无线通讯技术、网络技术、传感器技术交叉融合的新兴产物。无线传感器网络具备小型化、智能化、网络化和能够无线通讯等特点,能够满足人们在生产生活、科学研究、军事、医疗等众多领域对于实时信息获取的需求。由于人类获取信息的80%以上是通过视觉获取的,因此,无线图像传感器网络作为人类获取视觉图像信息的重要工具在无线传感器网络中占有重要的地位。无线图像传感器网络要想实现小型化、智能化、集成化等要求,采用与标准CMOS工艺兼容的CMOS图像传感器技术将是最为理想的选择。随着CMOS图像传感器工艺和设计水平的进步,CMOS图像传感器在成像质量、生产成本、小型化、智能化等方面显示出巨大的优势,同时由于与VLSI电路兼容的天然特性,基于CMOS图像传感器的无线图像传感器网络拥有巨大的发展潜力和广阔的市场前景。基于CMOS的无线图像传感器网络目前呈现多元化的发展趋势,高分辨率、高速、低功耗、智能化等方向是基于CMOS的无线图像传感器网络未来发展的方向。     

混合增强视觉认知架构及其关键技术进展

智能视觉系统虽然在大规模信息的特征检测、提取与匹配等处理上具备一定优势，但是在深层次认知上仍存在不确定性和脆弱性，尤其是针对视觉感知基础上的视觉认知任务，相关数理逻辑和图像处理方法并未实现质的突破，智能算法难以取代人类执行较为复杂的理解、推理、决策和学习等操作。为助力智能视觉感知和认知技术的进一步发展，本文总结了混合增强智能在视觉认知领域的应用现状，给出了混合增强视觉认知的基本架构，并对可纳入该架构下的应用领域及关键技术进行了综述。首先，在分析智能视觉感知内涵和基本范畴的基础上，融合人的视觉感知与心理认知，探讨混合增强视觉认知的定义、范畴及其深化过程，对不同的视觉信息处理阶段进行对比，进而在分析相关认知模型发展现状的基础上，构建混合增强视觉认知的基本框架。该架构不仅可依靠智能算法进行快速地检测、识别、理解等处理，最大限度地挖掘"机"的计算潜能，而且可凭借适时、适当的人工推理、预测和决策有效增强系统认知的准确性和可靠性，最大程度地发挥人的认知优势。其次，分别从混合增强的视觉监测、视觉驾驶、视觉决策以及视觉共享等4个领域探讨可纳入该架构的代表性应用及存在的问题，指出混合增强视觉认知架构是现有技术条件下能够更好地发挥计算机效能、减轻人处理信息压力的方式。最后，基于高、中、低计算机视觉处理技术体系，分析混合增强视觉认知架构中部分中高级视觉处理技术的宏观、微观关系，重点综述可视化分析、视觉增强、视觉注意、视觉理解、视觉推理、交互式学习以及认知评估等关键技术。混合增强视觉认知架构有助于突破当前视觉信息认知"弱人工智能"的瓶颈，将有力促进智能视觉系统向人机深度融合方向发展。下一步，还需在纯粹的基础创新、高效的人机交互、柔性的连接通路等方面开展更加深入的研究。     

基于多分类器融合的多视角目标检测算法

在视觉感知获得图像视觉信息的基础上,提出了一种自底向上的视觉搜索与自顶向下的语义判定相联系的模型,该模型使图像区域和图像块与图像语义和图像类别之间建立感知联系,模拟注意焦点的移动,通过动眼扫描和搜索图像区域,对感兴趣的内容进行索引和存储,并在任务事件的驱动下进行联想,使图像理解融入了视觉感知和语义解释两个方面,符合人类的认知规律。     

全景视觉系统发展与应用

全景视觉系统具有视场范围大的特点,并且系统结构种类繁多,各有特色,已广泛应用在机器人导航、空间探测、视频监控、虚拟现实、环境感知技术等民用或军用领域;全景视觉系统由全景视觉光学成像系统、图像传感器、图像处理系统和输出图像显示等组成;文章主要从全景视觉成像角度对全景视觉系统进行分类,并详细介绍了每一类的全景成像原理、发展现状和应用情况,最后对每种类型全景视觉系统的优缺点给予分析总结。     

基于CT切片的人脸三维重建

人类感知外界信息,80%是通过视觉得到的。三维重建一直是计算机视觉领域最热门的研究方向之一。研究了基于医学图像的三维重建,从一系列二维断层医学图像中重构出三维实体,以便满足医学应用。     

基于视觉颜色感知——光学相似的图像去雾方法

针对雾霾环境影响致使户外获取的图像质量严重下降问题，提出了一种基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾方法。充分利用人眼感知颜色的视觉机理，结合图像的相似性原理，构造了光学相似度函数，建立了新的基于视觉颜色感知—光学相似的图像去雾模型并设计相关算法，进而进行仿真验证。仿真实验结果表明，提出的方法在对有雾图像清晰化处理过程中效果明显，并与现有的图像去雾方法在主观视觉和客观量化方面进行图像去雾效果对比，进一步表明提出的方法在清晰化含雾图像处理中取得了较好的效果。     

用于输送带纵向撕裂检测的新型视觉传感器

针对现有输送带纵向撕裂视觉检测存在采集图像不清晰的问题,提出了一种基于红外与可见光图像融合的新型视觉传感器。该视觉传感器采用分光棱镜将从同一镜头入射的同轴光分别投射至红外CCD和可见光CCD,红外CCD和可见光CCD同时采集目标同一点的红外图像和可见光图像,利用像素级融合方法获得融合图像。实验结果表明,该视觉传感器所采集的融合图像具有清晰的撕裂信息和详细的背景信息,满足输送带图像高质量采集的要求。     

基于 ARM 嵌入式操作系统的图像处理*

无人清扫机器人是通过感知外界环境信息,传输到主控制器,实现自我决策并进行自主导航和壁障的。针对这个情况,论文通过A RM嵌入式操作系统和视觉检测系统对所拍摄图像进行边缘检测。以微控制器S3C2440为核心通过可输出标准的数字图像信号OV7670图像传感器对图像进行采集、通过邻域平均法对图像进行预处理和通过Sobel算子对图像边缘进行检测,为了进一步提高视觉检测系统的实时性和可靠性,在ARM上移植了嵌入式Red Hat 9．0 Linux操作系统,并通过U‐boot对bootloade进行移植,作为嵌入式操作系统中一段启动代码,起到引导加载启动程序的任务。在嵌入式Linux操作系统中,完成了视觉系统中邻域平均法图像预处理和Sobel边缘检测算子的软件设计。最后通过系统的软硬件调试,实时的显示出所拍摄图像的边缘,为无人清扫机器人提供了视觉信息。     

基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价*

尽管SSIM(Structural Similarity)图像质量评价算法结构简单,评价性能优于一般客观评价算法,但该算法没有考虑人类视觉系统HVS(human visual system)对视觉感知的影响,且其算法定义中对“结构信息”的表述过于简单,并不能完全描述自然图像的结构信息。在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知（Visual Perception）函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM（Visual Perception and Gradient based SSIM, VI_GSSIM）。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模,同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。     

视觉计算--人类感知能力的延伸

从２０世纪５０年代开始,计算机开始被作为实现人工智能和人类感知的工业,借助计算机,人类第一次可以像借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。从６０年代初开始,围绕计算机视觉进行了大量的研究。本文回顾了近４０年来计算机视觉研究的进展情况,对其中一一些重要进展包括立体视觉、从各种线索恢复开头以及运动分析主主动视觉等主流技术和方法进行了综述,对计算机视觉技术的主要应用进行了概括。在分析了这     

脉冲视觉研究进展

视频是视觉信息处理的基础概念,传统视频的帧率只有几十Hz,不能记录光的高速变化过程,成为限制机器视觉速度的天花板,其根本原因在于视频概念脱胎于胶片成像,未能发挥电子和数字技术的潜力。脉冲视觉模型通过感光器件捕获光子,累积能量达到约定阈值时产生脉冲,形成脉冲的时间越长,表明收到的光信号越弱,反之光信号越强,据此可估计任意时刻的光强,从而实现连续成像。采用普通器件,研制了比影视视频快千倍的超高速成像芯片和相机,进而基于脉冲神经网络实现了超高速目标检测、跟踪和识别,打破了机器视觉提速依赖算力线性增长的传统范式。本文从脉冲视觉模型表达视觉信息的生物学基础和物理原理出发,介绍了脉冲视觉原理的软件模拟器及其模拟真实世界光子传播的计算过程,描述了基于脉冲视觉原理的高灵敏光电传感器件及芯片的工作机理和结构设计、基于脉冲视觉的影像重建原理以及脉冲视觉信号与普通图像信号融合的计算摄像算法与计算摄像系统,介绍了基于脉冲神经网络的超高速运动目标检测、跟踪与识别,通过对比国际国内相关研究内容和发展现状,展望了脉冲视觉的发展与演进方向。脉冲视觉芯片和系统在工业(高铁、电力和轮机等不停机监测,智能制造高速监视等)、民用(高速相机、智能交通、辅助驾驶、司法取证和体育判罚等)以及国防(高速对抗)等领域都具有巨大应用潜力,是未来值得重点关注和研究的一个重要方向。     

健康服务机器人室内导航视觉传感器研究与开发*

针对健康服务机器人室内导航的应用需求,设计出一种基于STM32F429的嵌入式导航视觉传感器,内嵌500万像素CMOS图像传感器和拥有高性能无线SOC的ESP8266,此次开发的视觉传感器,不是一般的CMOS图像传感器,而是综合了图像感知,图像处理,无线通信,节电唤醒等等功能于一体的智能化微型装置,即眼睛加大脑。经测试,本导航视觉传感器能够以每秒3次的速度向服务机器人发送位置,完全满足室内移动机器人的移动需求。     

CMOS图像传感技术及其在影像产品中的应用

随着超大规模集成技术的发展，CMOS图像传感器显示出强劲的发展趋势。CMOS图像传感器具有在单芯片内集成时序和控制电路、A／D转换、信号处理等功能。本文介绍了CMOS图像传感器的结构和工作原理，并与CCD图像传感器进行比较，综述了CMOS图像传感器的最新进展及其在影像产品中的应用。     

CMOS图象传感器发展状况

比较了CMOS图象传感器与CCD图象传感器的优缺点,分析了C MOS图象传感器的结构、研制现状、应用及市场前景。指出了随传感器技术的发展,CMOS图 象传感器可以代替CCD图象传感器,并预见了其发展趋势。     

基于压缩感知的低功耗高效率CMOS图像传感器设计

提出一种基于压缩感知的低功耗高效率CMOS图像传感器(CIS)设计.在这种压缩感知CIS中,帧存储、帧差求解和帧压缩等过程分别集成于像素级、列级和芯片级电路中,实现了图像传感过程和图像压缩过程的融合.这种融合提高了CIS在功耗、传输带宽和输出数据等方面的效率.所提出的CIS设计已采用Global Foundries 0...     

基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现

为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。     

基于ARM9的CMOS图像采集系统的设计与实现

采用32位ARM微处理器、CMOS图像传感器和CPLD为核心器件,设计实现面向机器视觉领域的CMOS图像采集系统,主要功能模块有SDRAM存储单元、图像采集单元、以太网传输模块、UART串口通信模块、Flash模块、电源模块等;与传统的"图像采集卡-PC-终端控制设备"模式的机器视觉系统相比,具有体积小、成本低、功耗低、实时性强、设计灵活等优点。实验测试结果表明,该图像采集系统硬件平台方案设计合理、可行,具有实际参考价值。该系统可应用于视频图像监控、图像自动检测、医疗及军事检测等场所,具有良好的应用前景。     

内河水路交通流参数视觉测量系统

内河水路交通流参数获取是当前发展内河水路交通智能的关键问题之一。提出一种基于视觉测量的水路交通流参数获取方法,采用视觉传感器获取航道全景图像,提取感兴趣对象（船舶）,建立视觉测量模型,获取多视角下船舶几何特征参数,建立CCD视觉传感器获取图像信息和基于知识库的广义传感器信息融合模型,计算和决策水路交通参数,如船舶吨位、船舶类型、船舶速度、航道占有率、通航密度、船舶安全状态评估等重要水路交通基础参数,为航运交通管理部门进行水路交通管理、规划和决策提供依据。实验结果表明,系统可实现对水路交通流参数的可靠获取,满足工程应用要求。     

基于视觉与电弧多信息传感的焊缝跟踪算法

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展,人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究,而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法,采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIG)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输,并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息,电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息,将两种传感器得到的冗余信息和互补信息在特征层下进行融合实现焊接过程横向和高度的纠偏控制。冗余信息的融合可以实现视觉传感的图像去噪,而互补信息的融合可以进一步提高焊缝跟踪的精度。实验结果表明,所提算法能够较好地提高焊接的质量,从而也验证了算法的有效性和合理性。