双目定位在数码相机图像标定中的应用

数码相机定位是计算机图形学中的一个重要课题,在图像处理等方面有着广泛的应用,对数码相机进行合理建模分析,并利用双目视觉原理对图像进行标定,最后例证了此方法的有效性和精确性。     

面向3DTV的高分辨率摄像机阵列设计与实现

当前摄像机阵列采集的视频分辨率与帧率普遍不高,还不能满足制作高质量3DTV节目的需要。设计与实现了一种高分辨率摄像机阵列,可以依据应用需要,自由配置为27fps帧率1280×1024分辨率,或93fps帧率640×480分辨率两种模式。讨论了该摄像机阵列的总体结构设计、摄像机单元设计、同步控制机制与实时存储技术等。     

基于视觉的增强现实技术研究综述

增强现实技术是当前计算机视觉领域中的热点问题之一,本文系统综述了基于视觉的增强现实 技术的研究现状．首先,对基于视觉的增强现实技术的研究现状进行了概述;其次,详细地阐述了该领域目 前出现的新技术,包括三维注册技术、摄像机标定技术、跟踪技术、虚实光照的一致性以及AR 实空间建模技 术,继而论述了该领域在研究中存在的问题,并对该领域中需要进一步解决的问题进行了讨论;最后,对增 强现实技术的进一步研究进行了展望．     

数值协处理器微码电路的分析与检测

主要讨论用于完成数值协处理器各种运算的微码电路。简单介绍微码电路在协处理器中的重要性,具体介绍微程序控制模块的工作原理,微码电路的微码地址产生、微程序和微子程序的调用、四阈值微码的译码及微码电路的检测电路。     

嵌入式高分辨率图像采集系统的设计与实现

随着信息技术的发展,人们对图像采集系统图像分辨率的要求也越来越高,针对图像采集系统对图像精度的要求,提出了在3．5英寸嵌入式单板机平台上使用高分辨率数码相机采集现场图像数据并通过Internet传输到远程终端的设计方案,实现了高分辨率图像数据的自动获取和实时传输及显示,并具体给出了图像采集单元的软件实现和远程监控端的软件实现方法。     

eBoat300数码相机TWAIN驱动的设计

TWAIN协议是静态图像系统中图像获取设备与应用程序间的通信接口。文中结合佛山汇星阪田电子公司的e-Boat系列数码相机的开发,对数码相机图像采集TWAIN接口进行了分析。介绍了数码相机图像采集TWAIN接口的体系结构和工作机制,提出了TWAIN驱动程序的框架,通过Visual C .Net编写程序在数码相机SDK基础上实现了e-Boat300数码相机TWAIN驱动程序的设计和开发。试验证明,该框架能够很好地满足一般数码相机的TWAIN驱动设计要求。     

生物／化学微传感器技术和应用（二）

本文综述了生物／化学微传感器的技术和应用,详细描述了起源于半导体技术的标准工艺流程和制造三维机械结构的特殊微细机加工工艺,给出了基本化学传感器原理和对应的化学／生物传感器应用实例,最后提出了单片集成化学／生物微传感器系统,包括单一芯片上传感器结构和运转电路。     

基于时间域读出的大动态范围CMOS图像传感器

设计了一款基于时间域读出的大动态范围CMOS图像传感器。传感器基于一种新型的结构,其可在时间域下探测高输入光强,在模拟域下探测低输入光强。该设计在传统电容反馈式跨阻放大器(CTIA)的基础上,新增了时间域测量电路,在不改变原有积分过程的同时可实现连续的大动态范围。基于0.35μm,5V-CMOS工艺进行了256×1线列CMOS图像传感器流片,光电二极管面积为22.5μm×22.5μm,并对器件的光电特性进行了后仿真验证。仿真测试结果表明,基于时间域读出的图像传感器可实现96dB的大动态范围,且时间域和模拟域的两路输出信号可同步输出,功耗为7.98mW。     

基于标准CMOS工艺的片上太阳敏感器研究

微纳卫星对于载荷的苛刻要求使得太阳敏感器的微型化研究具有重要意义。为了解决光学器件和处理电路的集成兼容问题,文章基于标准CMOS工艺提出一种新型片上太阳敏感器,以金属走线层构建微型墙结构,两侧均匀分布pn结构成光电传感器,通过检测两侧光电流比例解算出入射光角度。文章从工艺实现、模型建立、数值仿真和实验测试等方面验证了器件的合理性和可行性。最终,片上太阳敏感器阵列芯片质量为1.5g,尺寸为304.2mm³,检测精度为±1.6°,视场范围为80°,可满足微型化需求。     

Semantic Plane-Structure based motion detection with a nonstationary camera

This paper presents a novel method to accurately detect moving objects from a video sequence captured using a nonstationary camera. Although common methods provide effective motion detection for static backgrounds or through only planar-perspective transformation, many detection errors occur when the background contains complex dynamic interferences or the camera undergoes unknown motions. To solve this problem, this study proposed a motion detection method that incorporates temporal motion and spatial structure. In the proposed method, first, spatial semantic planes are segmented, and image registration based on stable background planes is applied to overcome the interferences of the foreground and dynamic background. Thus, the estimated dense temporal motion ensures that small moving objects are not missed. Second, motion pixels are mapped on semantic planes, and then, the spatial distribution constraints of motion pixels, regional shapes and plane semantics, which are integrated into a planar structure, are used to minimise false positives. Finally, based on the dense temporal motion and spatial structure, moving objects are accurately detected. The experimental results on CDnet dataset, Pbi dataset, Aeroscapes dataset, and other challenging self-captured videos under difficult conditions, such as fast camera movement, large zoom variation, video jitters, and dynamic background, revealed that the proposed method can remove background movements, dynamic interferences, and marginal noises and can effectively obtain complete moving objects.© 2017 ElsevierInc.Allrightsreserved.