高清成像芯片的发展现状及前景

<正>目前数码技术、半导体制造技术以及网络的高速发展,数码产品的市场以惊人的速度在增长,组成视讯、影音产品的关键零部件——图像传感器(Sensor)就成为当前以及未来业界重点关注的对象。图像传感器主要有CCD和CMOS两种芯片,而在我们目前的高清安防视频监控领域,CMOS芯片产品已经被大量应用至各式各样的产品。图像传感器的发展及应用眼睛是人的视觉图像来源,而图像传感器就是视频采集设备的图像接受装置。图像传感器按形态分类     

安森美半导体提升增强CCD图像传感器的近红外技术性能

正【本刊讯】近日,安森美半导体宣布推出采用提升CCD图像传感器的近红外灵敏度的技术,增强存严格要求的工业应用中的成像性能。据悉,800万像素(MP)KAI-08052图像传感器是安森美半导体CCD产品阵容中首款采用该新技术的器件,提供的近红外(NIR)波长灵敏度达公司标准的Interline TransferCCD像素设计的两倍。此增强的灵敏度对以下应用非常关键如科学和医疗成像等应用中在NIR波长中取样发光或发出荧光;或在机器视觉和智能交通系统(ITS)中,NIR照明     

图像传感技术在安防中的应用及发展趋势

<正>图像传感技术应用非常广泛,凡是视频应用领域都需要图像传感技术。我们首先要明确一个基本概念,安防监控的意义在于侦破和预防犯罪,有别于消费类产品更注重视觉体验。因此,笔者专门针对安全防范领域对图像传感技术的应用特点和发展趋势进行介绍。从安防监控的核心价值来说,摄像机按顺序要解决以下三个问题:一要能看得见,二要能看得清,三要能看得舒服漂亮。所以引发出图像传感器     

技术

<正>安森美半导体推出最新高性能图像传感器AR0521【本刊讯】在美国最大的致力于安防行业的展会ISC West本月在拉斯维加斯举行。近30000个安防领域的专业人士参与,该活动提供了一个增强认知的聚会点和可以共享最新技术的好处。展会协作学习的环境支持不断设计更先进、更利于终端应用不断增长的数量和多样化的方案。安森美半导体处于安防和监控成像技术的前沿,其针对该领域的最新的数字图像传     

红外图像传感器技术及其在公共安全中的应用

引言 随着军用光电等高新科学技术的发展,以及经济与民用公共安全发展的需要,特种图像传感器技术已广泛地转为民用。所谓特种图像传感器,即能采集或拾取人们视觉看不见的特殊图像,如红外、紫外、x射线等特殊频段的图像传感器。     

中国芯,中国梦——图像传感器之路

<正>视频监控网络高清的高速发展使得720P,1080P的市场迅速升温,尤其是以最常用1/3英寸靶面的图像传感器,国内外参与竞争的品牌型号多达十余种,市场需求的虽快速发展,但也跟不上供应商的产品供给增速,由于专业的安防产业应用数量增长幅度有限,因此这类图像传感器的价格一路下跌,除领头的日本欧美企业由于技术效果优势保持     

腾龙对应3.1μm像素间距图像传感器定焦镜头上市

<正>本刊讯近日,腾龙宣布一款对应3.1μm像素间距图像传感器的超高性能1.1"工业用定焦镜头M111FM50全新上市。据悉,制造设备、基板SMT设备及各类检测设备等一系列工业应用使用的百万像素摄像机,目前正大幅地向更高像素发展。目前市场上存在针对各种用途而设计的镜头产品,用户可根据自身需求进行多样化的选择。其中就有一部分设备对图像精细度有着非常高的要求,例如制造设备、基板检测     

用单同轴电缆传输高清与多路视频的技术

<正>引言随着图像传感器技术的发展,低成本的高像素传感器越来越多地应用于安防监控摄像机,因而720P、1080P的高清摄像机已不再是高不可攀的奢侈品。随着数字技术的发展,百万高清监控系统已日臻成熟,它对整个监控行业的发展起到了极大     

高校学生组织CIS导入成效调查

CIS英文全称Corporate Identity System,译称企业形象识别系统。现今发展演进成为包括理念识别(MI)、行为识别(BI)、视觉识别(VI)三大系统的CI体系。CIS给现代企业的内部管理、外部形象树立等方面带来了极大的帮助。近几年,高等院校学生组织迅速发展,如何提供有效的管理机制为其提供相应的支持,如何借助"CI"这一在企业管理领域中应用成熟的的战略体系帮助其解决管理水平较低下,内部凝聚力不足、对外竞争力不强的通病,已成为教育界关注的话题之一。本文以湘潭大学学生社团联合会CIS导入为例,在实证调查的基础上,对该问题提出了建议。     

CMOS与CCD的灵敏度比较

<正>CMOS和CCD是两种不同的光电转换技术,两者也经历了不同的技术发展阶段。当前CMOS图像传感器科技发展迅猛,整个安防领域从Sensor端开始竞争白热化,在Ipcam、模拟高清的噱头效应下,已经很少有人关注CCD,这从绝大多数安防企业不再向Sony下计划,以及传闻Sony计划停产CCD就能看出端倪。但从CMOS和CCD的比较而言,了解两者之间的差异,在琳琅满目的传感器应用方案面前,根据实际应用进行选择,选对方案,有很重要     

基于WinCE的ARM视频监控系统解析

设计一种嵌入式系统,以WinCE操作系统和ARM硬件平台为核心实现对现场的实时监控;通过无线网络把视频图像传输到主机端,以实现分析、存储及显示等功能。数字视频监控系统是以计算机或嵌入式系统为中心、视频处理技术为基础组建的一种新型监控系统,系统采用符合图像数据压缩的国际标准,综合利用图像传感器、计算机网络、自动控制和人工智能等技术。由于数字视频监控系统对视频图像进行了数字化,所以与传统的模拟监控     

“感知”未来医疗及电源管理的技术支持

正走向互动的时代已经来临,使可穿戴式医疗/健康设备如火如荼,推动了MEMS(微电机系统)传感器更将借势"感知"未来,尤其是医疗/健康类产品强势领先。现今的智慧医疗/健康设备要求将智能集成,逻辑和定制软件组合在一个平台上支持更加智能、与众不同的传感应用。近年MEMS技术发展迅速、应用广泛,     

Aptina:提升成像品质,助力高清技术发展

<正>CPSE安博会是各种安防新技术比拼的竞技场。我们可喜地看到,视频监控上游芯片供应商也不甘只做幕后英雄,加入到安博会的行列,全球领先的CMOS图像传感器解决方案供应商Aptina就是其中之一。这已经是Aptina第二次参加CPSE安博会。此次Aptina携最新图像传感器解决方案亮相安博会,引起观众尤其是众多视频监控厂商的极大关注。安博会期间,Aptina举行了新闻发布会。Aptina业务拓展高级经理Cliff Cheng、工业和汽车事业部首席技术官(CTO)Mike     

高感光度图像传感器解决方案功能强大

前不久，Aptina公司发布MT9V136高感光度图像传感器解决方案。这款传感器采用更完善的全集成式单芯片系统芯片（SOC）设计，能提供出色的低照度性能，超出人们对CCD传感器的预期需求，而且在夜视环境下还具有优异的近红外（NIR）响应性能。     

Photoshop的应用

Photoshop作为功能强大的图形图像处理软件在世界范围内得到了广泛使用,它集图像扫描、编辑修改、图像制作、图像合成及图像输入输出等于一体,为创作设计人员提供了无限的创意空间。把Photoshop应用到刑事技术的图像处理中,也能获得非常理想的效果,并且操作简单。1　对模糊图像     

高清智能摄像机分析

<正>随着高清视频监控技术的高速发展,客户对于视频监控产品的要求也不断提升,要求功能更完善、工作更稳定、图像更清晰,应用更智能。系统如何智能提取一个人的面部特征?如何搜索行驶车辆的牌照?在拥挤喧闹的火车站、体育场馆、广场等开阔区域,如何智能搜索人物范围?高清智能分析类产品成为安防发展的重要趋势。     

美国艾尔康:技术驱动市场 领航高分辨率数字摄像机

<正>美国艾尔康视频有限公司专注于百万像素的技术,作为行业的领跑者,获得专利的图像处理技术,这样能以低成本获得较高性能的百万像素图像。MegaVideo和MegaDome2TM系列包括130、200、300、500和1000万像素的H.264以及M-JPEG单传感器和双传感器摄像机解决方案。百万像素全景摄像机(SurroundVideo)系列,8百万像素,2千万像素和4千万像素包含4个百万像素H.264和MJPEG180度和360度全景设置摄像机解决方案。     

大鼠脑细胞DNA含量与死亡时间关系的图像分析

应用计算机图像分析技术 ,测定 15只大鼠死后 48h内不同时间点大鼠脑细胞核DNA含量的面积(Area)、等效直径 (Mean Dia ,MD)、异形指数 (Indexofdensity ,ID)、平均光度 (Averageopticaldensity ,AOD)、积分光度 (Integralopticaldensity ,IOD)、密度变化数 (L Den Coe ,LDC)和平均灰度 (Averagegray ,AG)等七项参数的变化值。结果证明 ,在大鼠死亡后 2 8h内 ,其脑细胞核DNA降解速率与PMI具有一定相关性。将每个参数的测量值进行多项式运算 ,获得了更能体现DNA降解趋势的二项式回归方程。其结果表明 ,应用计算机图像分析技术 ,测量机体死后DNA含量变化 ,将会成为推断PMI精确、客观的新方法。     

基于深度学习的指纹自动识别技术

本文从学科领域入手,对指纹自动识别技术在发展过程中受人工智能技术影响所产生的新变化进行简述。指纹识别技术作为一种计算机应用技术,其发展与计算机科学的新技术密切相关。人工智能技术,特别是基于深度学习的图像技术的发展使指纹识别算法开启了全新的模式。本文将人工智能在指纹领域的发展分成三个阶段,并对当前所处的第二阶段的发展趋势进行了分析。基于深度学习的指纹识别技术使用图像特征而不是传统细节点特征的方式,改变了法庭科学领域对指纹识别的认知。本文重点对深度学习技术在指纹识别方面的应用模式和典型的技术方法进行了论述,给出了基于深度学习的指纹识别技术方案图,对技术方案中的网络模型设计等重要步骤逐一进行了说明,提出了图像处理、降维等几个需要重点攻坚的技术环节。对现有的可为指纹识别借鉴使用的深度网络模型进行了介绍,如:卷积神经网络、自编码器网络。最后对人工智能指纹识别算法与传统算法的性能进行了对比。     

摄像机图像处理技术原理及应用

正随着视频技术的飞速发展,视频监控从早期的模拟时代步入了数字高清时代,清晰、真实的高质量图像效果的重要性不言而喻。作为视频监控的"眼睛",监控摄像机用图像传感器(sensor)将自然界中的光信号先转换成数字信号,并在芯片上对采集到的原始数字信号做一系列图像处理,再通过图像编码、传输、解码最终给用户显示出来。其中对sensor输出的原始信号进行处理获得真实、清晰的图像过程一般称作图像处理技术