1 FPN噪声介绍 FPN噪声(Fixed Pattern Noise)简称固定模式噪声,根据FPN噪声形成机制,分为行FPN和列FPN.行FPN: 在基于模拟域累加实现的TDI-CMOS图像传感器中.由于模拟累加器电路中存在寄 生电阻和电容,电路失配会导致输出图像在TDI(时间延迟积分)扫描方向(即“沿轨”方向) 亮度不均匀,且呈周期性衰减,突出表现为周期性横条纹.列FPN:传感器列并行读出电路(模拟累加器和ADC(模数转换器)等)的系统结构由于 工艺偏差很容易出现列与列之间的失配,从而导致输

Hi3516EV300芯片特点: 处理器内核 ARM Cortex A7@ 900MHz,32KB I-Cache,32KB D-Cache /128KB L2 cache 支持 Neon 加速,集成 FPU 处理单元 视频编码 H.264 BP/MP/HP,支持 I/P 帧 H.265 Main Profile,支持 I/P 帧 MJPEG/JPEG Baseline 编码 视频编码处理性能 H.264/H.265 编码可支持最大分辨率为 2688x1520,宽度最大 2688 H.264/H

什么是ISP,他的工作原理是怎样的? ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是:扣暗电流(去掉底电流噪声),线性化(解决数据非线性问题),shading(解决镜头带来的亮度衰减与颜色变化),去坏点(去掉se

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

摄像头ISP系统原理(下) l  WDR(Wide Dynamic Range)------宽动态 动态范围(Dynamic Range)是指摄像机支持的最大输出信号和最小输出信号的比值,或者说图像最亮部分与最暗部分的灰度比值.普通摄像机的动态范围一般在1:1000(60db)左右,而宽动态(Wide Dynamic Range,WDR)摄像机的动态范围能达到1:1800-1:5600(65-75db). 宽动态技术主要用来解决摄像机在宽动态场景中采集的图像出现亮区域过曝而暗区域曝光不够的现象.

ALD技术,相机去噪,图像传感器 1. 作为镜片的防反射涂层技术被关注的ALD(atomic layer deposition)的引入趋势. (a)为什么需要一种新的防止反射的涂层技术? ALD被认为是最有前途的防止反射的涂层技术吗? 原子层沉积(ALD)是将物质以单原子膜形式一层一层镀在基底表面的技术.原子层沉积是化学气相沉积(CVD)的一种,是一种新型薄膜沉积技术,具有成膜均匀性极优.成膜密度极好.薄膜纯度高.台阶覆盖性优.可低温沉积等优点,可以广泛应用在微纳电子.纳米材料制造领域,全球多个

ISP算法高水平分析(下)  十．LSC(Lens Shade Correction)------镜头阴影矫正 Lens Shading指画面四角由于入射光线不足形成的暗角,同时,由于不同频率的光折射率差别,导致 color shading.因此需要镜头影音校正(Lens Shading Correction).lens shading分为两种 luma shading( 亮度阴影)和 color shading (色彩偏差). 矫正方法 Shading的矫正方法目前主流有两种:一种是同心圆法,

Bayer RGB和RGB Raw 对于SENSOR来说,Bayer RGB和RGB Raw两者的图象结构都是BG/GR的(Bayer pattern说的是COLOR FILTER的结构, 分为两种:STD Bayer pattern 与Pair pattern,其中STD Bayer pattern的结构是BG/GR的,而Pair Pattern顾名思义是指BGBG/GRGR的结构,即以四行为一个单位,前两行是BG的结构,后两行是GR的结构,这种结构是美光专门为此申请了专利的,主要是在输出TV

文章英文原网址: http://www.gamasutra.com/blogs/BrianKehrer/20160125/264161/VR_Distortion_Correction_using_Vertex_Displacement.php 利用顶点位移的VR畸变校正 2016年1月29日 Brian Kehren著 在VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求.我们通过把顶点转化为“镜头空间”,删除了需要全屏渲染的纹理,这样就可以大规模提高手机性能. 下面的技术使用谷歌的Card

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN

FPN就是所谓的金字塔结构的检测器,(Feature Pyramid Network) 把FPN融合到Faster rcnn中能够很大程度增加检测器对全图信息的认知, 步骤如图所示: 1.先将图像送入底层网络中得到一个feature map,可以用resnet等 网络 2.图中的1,2,3层即为预训练网络得到的特征,之后采取的操作是对于2层进行1*1的降维操作,然后与3层的结果进行相加,得到5层,这就是FPN的操作. 3.对于6层是一样的操作,然后对于得到的4,5,6层进行RPN操作得到regi

VR开发的最大挑战之一是对高帧率与高分辨率结合的要求.我们通过把顶点转化为“镜头空间”,删除了需要全屏渲染的纹理,这样就可以大规模提高手机性能. 下面的技术使用谷歌的Cardboard Unity SDK进行开发,应用于Cardboard Design Lab(CDL),然而,利用透镜畸变效果,给与适当的失真系数去构成顶点着色器,并且SDK允许禁止渲染纹理,这样同样的方法可以适用于任何VR系统. Google公司的Cardboard Design Lab,在Google Play这个场景中可能使

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并

转自:https://blog.csdn.net/xiaoyouck/article/details/77206505 介绍镜头阴影校正(Lens Shading Correction)是为了解决由于lens的光学特性,由于镜头对于光学折射不均匀导致的镜头周围出现阴影的情况. shading可以细分为luma shading和color shading: luma shading: 由于Lens的光学特性,Sensor影像区的边缘区域接收的光强比中心小,所造成的中心和四角亮度不一致的现象.镜头本

转自:https://blog.csdn.net/xiaoyouck/article/details/72824534 介绍黑电平(Black Level Correction)也就是黑色的最低点,以8bit数据来说,指在经过一定校准的显示装置上,没有一行光亮输出的视频信号电平.定义图像数据为0时对应的信号电平. 原因那么为什么要进行黑电平校正呢?原因如下: CMOS传感器采集的信息经过一系列转换生成原始RAW格式数据.以8bit数据为例,单个pixel的有效值是0~255,但是实际AD芯片(模

Marlin 溫度 sensor 校正 使用 Type-K 溫度計 將探針綑綁在加熱頭側面 開啟Marlin-Marlin_v1\Marlin\thermistortables.h 要修改的溫度對應表在第10行 const short temptable_1[][2] PROGMEM = { 這行之後 將機器溫度設定到40度,待溫度穩定後,用Type-K溫度計測量到的溫度,取代表中的40度. 再依序測量45度~300度的實際溫度. 全部測量完後,利用40.45度兩組資料的斜率,回推0度到35度之

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度

对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常

多尺度的object detection算法:FPN(feature pyramid networks). 原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确:高层的特征语义信息比较丰富,但是目标位置比较粗略.另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式,但是一般是采用融合后的特征做预测,而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的. 下图FIg1展示了4种利用特征的形式: (a)图像金字塔,即将图像做成不同的scal

class-aware detector 和 class-agnostic detector:https://blog.csdn.net/yeyang911/article/details/68484486 既解决多尺度,又解决小物体 1.实现的细节:rpn阶段用了5个stage,fast阶段只用了4个stage,也就是p6这个stage只用来提取anchor,不参与分类和定位.github上这个代码,反卷积升维前还使用了1*1卷积,原论文中并没有提到这个.每个p阶段生成rpn的时候要跟fast