智能信息感知技术 课件 第六章 智能光学图像传感技术

2024-07-231智能传感技术——第六章智能光学图像传感技术目

录22024-07-236.1光学图像传感技术基础光学图像传感器件原理与分类智能光学图像传感数据处理技术智能光学图像传感典型应用6.1光学图像传感技术基础图像传感器2024-07-233各种数码成像设备6.1光学图像传感技术基础2024-07-234图像传感器是指利用光电器件的光电转换功能，将其感光面上的光像转换为与光像成相应比例的电信号“图像”的一种功能器件。固态图像传感器是一种高度集成的半导体光电器件，在一个器件上可以完成光电信号转换、传输和处理。6.1光学图像传感技术基础6.1.1图像传感器的发展1934年光电摄像管是最早的图像传感器，

它的灵敏度、信噪比较低，

图像质量较差，

没有得到实际应用。1954年高灵敏度摄像管在成本、体积上都有很大进步，并在电视产业得到了广泛的应用。氧化铝摄像管的出现，使彩色电视摄像事业得到了一次飞跃，但由于当时技术上的原因，这种晶体管在性能上还有很大的不足。011947年 02开发出了超正析相管，在灵敏度上得到很大提高。0304 1965年20世纪末2024-07-235CMOS

和CCD

传感器相继出现，使图像传感器的发展迎来了飞跃。6.1光学图像传感技术基础2024-07-2366.1.2基础概念1.受光摄影面接受的光转换成电信号，称为光电转换。当半导体等材料受光时，随着光能的变化，材料表面电荷（电子或空穴〉的能量状态发生变化的现象，也遵循着光电效应的原理。2.信号的读出图像传感器利用光电转换的原理，根据拍摄对象在摄影面产生电荷，摄影面以像素为单位细分，只要各像素分别连接信号读出线即可取出信号。3.图像信号的传输电视机是通过扫描方式使画面发光产生图像。利用525条扫描线数与每秒六十场的隔行扫描形成图像信号。为求适当的分辨率，采用6MHz的传输带宽。反过来说，在有限的电波带宽内，为了传送视觉上看起来美观、动作顺畅的图像，必须将画面分解为线状，成为一条条的图像信号。6.1光学图像传感技术基础6.1.2基础概念4.光电转换与扫描图像传感器读出因光在摄影面上产生的电荷的机制，可由图7.5的概念图表现。至少在电视机方面，读出再生图像的图像传感器，只要满足以下两点即可：①受光的摄影面进行光电转换，产生电荷。②产生的电荷在摄影面经扫描后读出信号。2024-07-2376.1光学图像传感技术基础2024-07-2386.1.3图像传感器的分类图像传感器分为：光导摄像管光导摄像管是电视摄像机中进行光电转换的一种主要的真空光电器件，是将光的图像转换成电视信号的专用电子束管。这种摄像管又称氧化铅光导摄像管，它的工作原理与视像管大致相似，在光导摄像管(Pb)中，将光学影像转换为相应的电脉冲。光导摄像管出现于20世纪60年代，以后性能得到很大改善，广泛应用于电视摄像等方面。固态图像传感器CCDCMOS6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器CCD

（Charge

Coupled

Device

)全称电荷耦合器件，是1970年贝尔实验室的威拉德·博伊尔

(Willard

S.

Boyle

)和乔治·史密斯

(George

E.

Smith

)发明的。40年后，随着影像传感器逐渐发展成为一个年出货量达13亿颗的庞大市场，两位技术先锋也在2009年获诺贝尔物理奖。2024-07-2396.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23106.2.1CCD图像传感器CCD

具备光电转换、信息存贮和传输等功能。具有集成度高、功耗小、分辨力高、动态范围大等优点。CCD图像传感器被广泛应用于生活、天文、医疗、电视、传真、通信以及工业检测和自动控制系统。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器嫦娥2号上的CCD摄像机能够以10米的分辨力拍摄月球表面的3D图像。2024-07-23116.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器汽车工业：非接触测量机器人：计算机视觉、机械视觉2024-07-23126.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23136.2.1CCD图像传感器CCD的结构及工作原理CCD的基本功能是电荷的产生、存储、转移和输出。一个完整的CCD器件由光敏元、转移栅、移位寄存器及一些辅助输入、输出电路组成。一个MOS电容器就是一个光敏元，可以感应一个像素点，那么传递一幅图像就需要多个MOS光敏元大规模集成的器件。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23146.2.1CCD图像传感器电荷耦合摄像器(CCD)的突出特点是以电荷为信号的教体，不同于大多数以电流或电压为信号载体的器件。CCD的基本功能是电荷的存储和电荷的转移。因此，CCD的基本工作过程主要是信号电荷的产生、存储、转移和检测。CCD有两种基本类型：一种是电荷包存储在半导体与绝缘体之间的界面，并沿界面转移，这类器件称为表面沟道CCD(简称为SCCD)；另种是电荷包存储在离半导体表面一定深度的体内，并在半导体体内沿一定方向转移，这类器件称为体沟道或埋沟道器件(简称为BCCD)。下面以SCCD为例，讨论CCD的基本工作原理。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器CCD的结构及工作原理CCD的光敏单元是在P型(或N型)硅衬底上生长一层厚约120nm的氧化物SiO2层。电极SiO2多数载流子(空穴)少数载流子(电子)P-Si2024-07-2315单个MOS光敏元剖面图再在SiO2层上依次沉积金属或掺杂多晶硅电极而构成金属(M)-氧化物(O)-半导体(S)（MOS电容）。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器显微镜下的MOS电容2024-07-23166.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器+UG耗尽区(势阱)表面势2024-07-2317Vs向SiO2表面电极加正偏压，P型硅中的多数载流子(空穴)受到排斥，半导体内的少数载流子(电子)吸引到P-Si界面处来，形成一个带负电荷的耗尽区(表面势阱)。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器光电转换的实现+Vg表面势Vs势阱电子-空穴对光(光子)2024-07-23186.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器把MOS光敏元的电极每3个分成一组，依次在其上施加三个相位不同的时钟脉冲（又称控制脉冲或驱动脉冲）

1、

2、

3。

1驱动电极1、4，

2驱动电极2、5，

3驱动电极3、6。三相时钟脉冲波形2024-07-2319

1高电平，

2、

3低电平在电极1、4下面出现势阱，并

且1高存电储平了，电

2荷由。低升至高电平，电极2、5下面出现势阱，电极1、2及4、5下面的势阱互相通连，

形下成降大，势

阱仍。为高电平，1 2更多的电荷转移到电极2、5只下有势

阱2为内高。电平，信号电荷全部转移到电极2、5下的势阱中。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23216.2.1CCD图像传感器1）光信号注入当光信号照射到CCD衬底硅片上时，在栅极附近的耗尽区吸收光子产生电子-空穴对。这时在栅极电压的作用下，多数载流子（空穴）将流入衬底，而少数载流子（电子）则被收集在势阱中，形成与光强成正比的信号电荷存储起来。背面照射式注入6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-2322电压信号注入6.2.1CCD图像传感器2）电信号注入二极管位于输入栅衬底下，当输入栅加上宽度为

t的正脉冲，输入二极管PN结的少数载流子通过输入栅下的沟道注入

1电极下的势阱中。注入电荷量Q

I

D

t6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器电荷的输出OG为输出栅，当加上反相偏压时，转移到终端的电荷在时钟脉冲作用下移向输出二极管，被二极管的PN结所收集，在负载RL上形成脉冲电流I0。输出脉冲电流的大小与信号电荷的大小成正比，并通过负载电阻转换为信号电压U0输出。2024-07-23236.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23246.2.1CCD图像传感器1.电荷耦合摄像器件的基本工作原理CCD的电极结构CCD电极的基本结构应包括转移电极结构、转移沟道结构、信号输人单元结构和信号检测单元结构。这里主要讨论转移电极结构。最早的CCD转移电极是用金属(一般用铝)制成的。由于CCD技术发展很快，到目前为止，常见的CCD转移电极结构不下20种，但是，它们都必须满足使电荷定向转移和相邻势阱耦合的基本要求。三相CCD：三相单层铝电极结构，三相电阻海结构，三相交叠硅栅结构。二相CCD：二相硅-铝交叠栅结构，阶梯状氧化物结构，注入势垒二相结构。还有四相CCD，体沟道CCD等等。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23256.2.1CCD图像传感器3)电荷的检测在CCD中，有效地收集和检测电荷是一个重要问题。CCD的重要特性之一是信号电荷在转移过程中与时钟脉冲没有任何电容耦合，而在输出端则不可避免。因此，选择适当的输出电路，尽可能地减小时钟脉冲对输出信号的容性干扰。目前的CCD输出电荷信号的方式主要是称为电流输出方式的电路。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23266.2.1CCD图像传感器（4）电荷耦合摄像器件CCD摄像器件不但具有体积小、重量轻、功耗小、工作电压低和抗烧毁等优点，而且在分辨率、动态范围、灵敏度、实时传输和自扫描等方面的优越性，也是其他摄像器件所无法比拟的。A．工作原理电荷耦合摄像器件就是用于摄像或像敏(或光敏)的CCD，又简称为ICCD，它的功能是把二维光学图像信号转变成一维以时间为自变量的视频输出信号。6.2光学图像传感器件原理与分类CCD图像传感器从结构上可分为两类：一类是用于获取线图像的线阵型CCD图像传感器，主要用于产品外部尺寸非接触测量、产品表面质量评定、传真和光学文字识别等方面；另一类用于获取面图像的面阵型CCD图像传感器，主要用于摄像领域。2024-07-23276.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23286.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器1）线型CCD摄像器件的两种形式单沟道线阵CCD单沟道线阵CCD由光敏阵列，转移栅，CCD模拟移位寄存器和输出放大器等单元构成。当转移栅上的电位为高电平时，光敏区和模拟移位寄存器沟通，而转移栅上的电位为低电平时，二者隔离。二者隔离时光敏区进行光电注入，像元在不断地积累电荷，有时将像元积累电荷的这段时间称为光积分时间。转移栅电极电压为高电平时，光敏区所积累的信号电荷将通过转移栅转移到CCD模拟移位寄存器中。通常转移栅电棚高电平的时间很短，为低电平的时间很长，因而光积分时间要远远超过转移时间。在光积分时间里，CCD模拟移位寄存器在三脉冲驱动输出CCD移位寄存器2024-07-2329相交叠脉冲的作用下，将信号电荷一位位地移出

光栅器件在光积分时间形成时序信号(或称视频信号)

。转移栅6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器1）线型CCD摄像器件的两种形式单沟道线阵CCD光敏单元转移栅CCD

移位寄存器

输出时钟时钟2024-07-23306.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器1）线型CCD摄像器件的两种形式双沟道线阵CCD它具有两列CCD模拟移位寄存器A与B，分列在像敏阵列的两边。当转移栅A与B为高电位(对于N沟道器件)

时，光敏阵列势阱里积存的信号电荷包将同时按箭头指定的方向分别转移到对应的模拟移位寄存器内；然后在驱动脉冲的作用下分别向右转移；最后经输出放大器以视频信号的方式输出。2024-07-23316.2光学图像传感器件原理与分类光敏单元转移栅A转移栅B2024-07-23326.2.1CCD图像传感器1）线型CCD摄像器件的两种形式双沟道线阵CCDCCD

移位寄存器

A输出

A输出BCCD

移位寄存器B6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器1）线型CCD摄像器件的两种形式(a)

MOS式2024-07-2333(b)

光积储式(c)

分离式(c)

分离式6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器1）线型CCD摄像器件的两种形式线阵CCD外形2024-07-23346.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23356.2.1CCD图像传感器2）面阵CCD按照一定的方式将一维线型CCD的像元及移位寄存器排列成维阵列，即可以构成二维面阵CCD。由于排列方式不同，线转移式帧转移式行间转移式等。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器2）面阵CCD线转移式由行扫描电路、垂直输出寄存器、感光区和输出二极管组成。行扫描电路将光敏元件内的信息转移到水平(行)方向上，由垂直方向的寄存器将信息转移到输出二极管。输出信号由信号处理电路转换为视频图像信号。2024-07-23366.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器2）面阵CCD帧转移式图像成像到光敏元面阵，当光敏元的某一相电极加有适当的偏压时，光生电荷将被收集到这些光敏元的势阱里，光学图像变成电荷包图像。当光积分周期结束，信号电荷迅速转移到存储器面阵，然后再从存储区逐行地将信号电荷通过输出寄存器转移到输出端输出一帧信息。2024-07-23376.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器2）面阵CCD帧转移式图像成像到光敏元面阵，当光敏元的某一相电极加有适当的偏压时，光生电荷将被收集到这些光敏元的势阱里，光学图像变成电荷包图像。当光积分周期结束，信号电荷迅速转移到存储器面阵，然后再从存储区逐行地将信号电荷通过输出寄存器转移到输出端输出一帧信息。2024-07-23386.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器2）面阵CCD行间转移式光敏单元与垂直转移寄存器交替排列。在光积分期间，光生电荷存储在感光区光敏单元的势阱里。当光积分时间结束，转移栅的电位由低变高，信号电荷进入垂直转移寄存器中。随后，一次一行地移动到输出移位寄存器中，然后移位到输出器件，在输出端得到与光学图像对应的一行行视频信号。2024-07-23396.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器2）面阵CCD面阵CCD能在x、y两个方向都能实现电子自扫描，可以获得二维图像。2024-07-23406.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器（1）光电转换特性存储于CCD像元中的信号电荷包是由人射光子被硅衬底材料吸收，并被转换成少数载流子(反型层电荷)形成的，因此，它具有良好的光电转换特性。它的光电转换因子γ可达到99.7%以上。41（2）光谱效应CCD接收光的方式有正面光照与背面光照两种。由于CCD的正面布置着很多电极，电极的反射和散射作用使得正面照射的光谱灵敏度比背面照射时低。由图可见，背面光照方式比正面光照的光谱响应要好得多。采用硅衬底的ICCD，它的光谱响应范围为0.3~1.1μm，平均量子效率为25%，绝对响应K为0.1~0.2（A/W）0.20.4

0.60.81.0

1.210%100%50%背面光照2024-07-2310

110K/(

A

/

W

)

/

mICCD

的光谱效应6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-2342噪声的种类噪声电平（电子数）400输出噪声1000100转移噪声SCCD400总均方根载流子变化SCCD1150BCCD570200，

=0.25pF噪声源大小代表值（均方根载流子数），光子噪声100，

=1000，

=暗电流噪声100，

=1%光学胖0噪声100，

=10%电子胖0噪声400100，=0.1pF（=

）俘获噪声400，SCCD输出噪声，BCCD均为2000次转移6.2.1CCD图像传感器（3）动态范围CCD图像传感器的动态范围定义为像元的势阱中可存储的最大电荷量和噪声决定的最小电荷量之比。下面分别介绍势阱可存储的最大电荷量与噪声等效信号电荷量。当将噪声的度量采用等效电子数的方式时，CCD转移单元的平均噪声如图6.12-(a)所示与图像传感器有关的噪声如图6.12-(b)。ab6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器暗电流在正常工作的情况下，MOS电容处于未饱和的非平衡态。随着时间的推移，由于热激发而产生的少数载流子使系统趋向平衡。因此，即使在没有光照或其他方式对器件进行电荷注人的情况下，也会存在不希望有的暗电流。众所周知，暗电流是大多数摄像器件所共有的特性，是判断一个摄像器件好坏的重要标准，尤其是暗电流在整个摄像区域不均匀时更是如此。分辨率分辨率是图像传感器的重要特性。常用调制模传递函数MTF来评价。像元位数越高的器件具有更高的器件具有更高的分辨率。2024-07-23436.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器2.典型线阵CCD图像传感器（1）TCD1209D的基本结构TCD1209D为典型的二相单沟道型线阵CCD图像传感器，其基本结构、工作原理及驱动电路等都具有典型性。该器件为2048像元的器件，采用单沟道结构形式，目的是为了提高器件的像元不均匀度和动态范围等特性。TCD1209D的原理结构如图6.13所示。从原理结构图可以看出，TCD1209D是只有一个转移栅和一个模拟移位寄存器的单沟道型线阵器件。2024-07-23442D3D13D14···D30D31S1S2S3光电二极管S2047S2048D32D33D34····D38D39转移栅CCD模拟移位寄存器信号输出单元562OD

3OS

121CP18RS17CR2BCR1CR2GND22

SH6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23456.2.1CCD图像传感器2.典型线阵CCD图像传感器（1）TCD2019的基本工作原理脉冲SH驱动脉冲CRI和CR2、复位脉RS和缓冲控制脉冲CP等5路脉冲构成。转移脉冲SH的高电平期间，驱动脉冲CR1必须也为电平，而且必须保证SH的下降沿落在CR1的高电平上，这样才能保证光敏区的信号电荷并行地向模拟移位寄存器的CRI电极转移。完成信号电荷的并行转移后，SH变为低电平，光敏区与模拟移位寄存器被隔离。在光敏区进行光积累的同时，模拟移位寄存器在驱动脉冲CR1和CR2的作用下，将转移到模拟移位者存器的CRI电极里的信号电荷向左转移，在输出端得到被光强调制的的光量的情况下列脉冲输出。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23466.2.1CCD图像传感器2.典型线阵CCD图像传感器（3）TCD1209D的特性参数①光谱响应特性。TCD1209的光谱响应的峰值波长为550nm，短波响应在400pm处大于70%(实践证明该器件在300nm处仍有较好的响应)，光谱响应的长波限在1100nm处。响应范围远远超出人眼的视觉范围。②像元不均匀性。该器件像元不均匀性的典型值为3%，是双沟道线阵CCD器件所无法达到的。③灵敏度。其饱和曝光量SE仅为0.06（lx*s）。④动态范围。动态范围DR定义为饱和曝光量与信噪比等于1时的曝光量之比。其DR=2000。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.1CCD图像传感器3.典型面阵CCD图像传感器（1）DL32型面阵CCD1）结构DL32型面阵CCD为N型表面沟道、三相三层多晶硅电极、帧转移型面阵器件。该器件像区、存储区、水平移位寄存器和输出电路等四部分构成，如图6.14所示。像敏区和存储区均由256x320个三相CCD单元构成，水平位寄存器由325个三相交叠的CCD单元构成。其输出电路由输出栅OG、补偿放大器和信号通道放大器构成。像敏区2024-07-2347存储区水平移位寄存器输出栅信号通道放大器补偿放大器CRVA1CRVA2CRVA3VB1CRCRVB

2CRVB3CRH

1CRH

2CRH

3OG

ODOSOS

'RD

RSDL32型面阵CCD结构图6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23486.2.1CCD图像传感器3.典型面阵CCD图像传感器2）工作原理DL32型面阵CCD为N型表面沟道、三相三层多晶硅电极、帧转移型面阵器件。该器件像区、存储区、水平移位寄存器和输出电路等四部分构成，如图6.14所示。像敏区和存储区均由256x320个三相CCD单元构成，水平位寄存器由325个三相交叠的CCD单元构成。其输出电路由输出栅OG、补偿放大器和信号通道放大器构成。3）DL32型面阵CCD的光电特性光谱响应范围为0.40~1.1μm，其短波长受窗口材料和P型硅片对光的吸收特性的限制，长波长受材料的禁带宽度的限制。光谱响应的峰值在近红外0.86μm。其动态范围在100~500之间，饱和曝光量为0.025，像元的不均匀性小于16%，为一般水平的面阵CDD器件。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23496.2.1CCD图像传感器3.典型面阵CCD图像传感器（2）TCD5130AC面阵CCDTCD5130AC是一种帧转移型面阵CCD。它常被用于三管彩色CCD电视摄像机中。它的有效像元数为754(H)*583(V)；像元尺寸(长﹡高)为12.0μm*11.5μm；像敏面积为9.05mm*6.70mm，一般存器的将它封装在24脚的扁平陶瓷管座中。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器CMOS（互补金属-氧化物-半导体）图像传感器出现于1969年它是一种传统的芯片工艺方法将光敏元件、放大器、A/D转换器、存储器、信号处理器和计算机接口电路等集成在一块硅片上的图像传感件，这种器件的结构简单、处理功能多、成品率高和价格低廉，有着广泛的应用前景。早期CMOS采用“无源像敏元”，灵敏度低，占空比小，相应速度慢。1989年后，“有源像敏元”出现，加入信号放大和处理电路，提高了光电灵敏度，降低了噪声，扩大了动态范围，使其接近CCD的性能。而功能、功耗、尺寸和价格有明显优势。CMOS图像传感器主要由光电二极管MOS场效应管、MOS放大器与MOS开关等电路集成。本节讲述CMOS成像器件的结构和工作原理；讨论CMOS图像传感器的主要性能参数及其提高的方法；最后介绍些典型CMOS图像传型CMOS数码照相机等产品。感器2024与-07-典23506.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器1. CMOS成像器件的原理结构（1）CMOS成像器件的组成51像元列像元行Y地址列放大器多路模拟开关X地址同步控制电路时序脉冲电路接口电路预处理电路A/D转换器CMOS成像器件的原理框图2024-07-23在CMOS图像传感器的同一芯片中，还可以设置其他数字处理电路。例如，可以进行自动曝光处理、非均匀性补偿、白平衡处理、γ校正、黑电平控制等处理。甚至于将具有运算和可编程功能的DSP器件制作在一起，形成具有多种功能的器件。典型CMOS成像器件由光敏阵列和辅助电路构成。光敏阵列：完成光电转换的功能辅助电路：完成驱动信号的产生，光电信号的处理、输出等任务。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-2352场效应管开关列选择线输出6.2.2CMOS图像传感器1. CMOS成像器件的原理结构（2）CMOS成像器件的像元结构像元结构实际上是指每个成像单元的电路结构，它是CMOS图像传感器的核心组件。这种器件的像元结构有两种类型，即被动像元结构和主动像元结构。前者只包含光电二极管和地址选通开关两部分，如左图。其中像元图像信号的读出时序如右图。行选择线复位脉冲采样信号光电信号积分CMOS像元结构图像信号的读出时序图6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-236.2.2CMOS图像传感器1. CMOS成像器件的原理结构（2）CMOS成像器件的像元结构主动像元结构是当前得到实际应用的结果。它与被动像元结构的主要区别是，在每个像元都经过放大后，才通过场效应管模拟开关传输，所以固定图案噪声大大降低，图像信号的信噪比却显著提高。主动式像元结构的基本电路如图所示6.9，图6.10所示为上述过程的时序图。U复位线行选通线光电二极管列选通线I复位 光电二极管输出UUtt53主动式像元结构图主动式像元时序图6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器1. CMOS成像器件的原理结构（3）CMOS图像传感器的工作流程CMOS图像传感器的典型工作流程共9个步骤，如右图所示：2024-07-2354初始化设置YR启动行读出Y=1026？用同步信号复位YL启动列输出程序设置列寄存器从X=0到Xmax整个面(X,Y)下一行YNXCMOS图像传感器工作流程图6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器2.

CMOS图像传感器的性能指标表征CMOS图像传感器的性能指标参数与表征CCD的性能指标参数基本上是一致的；而且近年来，CMOS成像器件取得了重大进展，其性能与CCD接近。2024-07-2355(1)光谱响应和量子效率CMOS成像器件的光谱效应和量子效率取决于它的像元（光电二极管）。图6.12所示为CMOS图像传感器的光谱响应特性曲线。由图可见，其光谱范围为350～1100nm，峰值响应波长为700nm附近，峰值波长响应度达到0.4A/W。10000.50.40.30.20.10.010%20%30%50%60%70%光电二极管40%像元列阵响应/(A/W)400 500 600 700 800 900CMOS像元光谱响应特性曲线6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23566.2.2CMOS图像传感器2.

CMOS图像传感器的性能指标（2）填充因子填充因子是光敏面积对全部像敏面积之比，它对器件的有效灵敏度、噪声、时间响应、模传递函数MTF等的影响很大。因为CMOS图像传感器包含有驱动、放大和处理电路，它会占据一定的表面面积，因而降低了器件的填充因子。被动像元结构的器件具有的附加电路少，它的填充因子会大些；大面积的图像传感器结构，光敏面积所占比例会大一些。提高填充因子，使光敏面积占据更大的表面面积，是充分利用半导体制造大光敏面图像传感器的关键。一般而言，提高填充因子的方法有以下两种。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器2.CMOS图像传感器的性能指标（2）填充因子1）采用微透镜法如图6.13所示，在CMOS成像器件的上方安装有一层矩形的面阵微透镜，它将入射到像元的全部光线都汇聚到各个面积很小的光敏元件上，所以填充因子可以提高到90%。此外，由于光敏元件面积减小，提高了灵敏度，降低了噪声，减小了结电容，提高了器件的响应速度，所以这是一种很好的提高填充因子的方法，它在CCD上已得到成功应用。图6.13微透镜的作用2024-07-23576.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器2.

CMOS图像传感器的性能指标（2）填充因子2）采用特殊的像元结构图6.14所示为一种填充率较高的CMOS图像传感器的像元结构，它的表面有光电二极管和其他电路，二者是隔离的。在光电二极管的N+区下面增加了N区，用于接收扩散的光电子；而在电路N+的下面设置一个P+静电阻挡层，用于阻挡光电子进入其他电路中。N+NN-无关电路 无关结2024-07-2358光电二极管P+e-e-e-P+衬底A截面 B截面图6.14高填充率的CMOS像元结构6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23596.2.2CMOS图像传感器2.CMOS图像传感器的性能指标（2）填充因子2）采用特殊的像元结构在像元结构中，表层的光电二极管、电路及阻挡层均很薄，且是透明的，入射光透过后到达外延的光敏层，所产生的光电子几乎可以全部扩散到光电二极管中。尽管光电二极管的表面积不大，但光敏表面积却是整个像元的表面积，所以等效填充因子接近于100%。填充因子不可能达到100%的原因：①在电路层中有光陷阱，限制了光的透过率，对于短波长光线，影响更大些；②表层有反射作用；③存在光电子复合现象。这种结构也有缺点。即存在窜音现象。因为有阻挡层，光电子也会较容易地扩散到相邻的像元中，从而使图像变得模糊。在高填充率的像元结构中，光电二极管的尺寸很小，结果提高了灵敏度，降低了噪声并提高了器件的工作速度。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器2.

CMOS图像传感器的性能指标（3）输出特性与动态范围CMOS成像器件可以有4种输出模式：线性模式、双斜率模式、对数特性模式和γ校正模式。它们的动态范围相差很大，特性也有很大的区别。图6.15所示为4种输出模式的曲线。2024-07-236010.90.80.70.60.50.40.30.20.1014321.线性输出模式2.双斜率输出模式3.对数输出模式4.γ校正输出模式发光强度或曝光量信号反射传输率6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器2.

CMOS图像传感器的性能指标（3）输出特性与动态范围线性输出模式线性输出模式的输出与光强成正比，适用于要求进行连续测量的场合。它的动态范围最小，而且在线性范围的最高端信噪比最大。在小信号时，因噪声的影响增大，信噪比很低。对数输出模式对数输出模式的动态范围非常大，可达几个数量级，使得无需对照相机的曝光时间进行控制，也无需对其镜头的光圈进行调节。双斜率输出模式双斜率输出模式是一种扩大动态范围的方法。它采用两种曝光时间，当信号很弱时采用长时间曝光，输出信号曲线的斜率很大；而当信号很强后，改用短时间曝光，曲线斜率便会降低，从而可以扩大动态范围。

校正模式这种模式也使输出信号的增长速度逐渐减缓。2024-07-23616.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23626.2.2CMOS图像传感器3.与CCD图像传感器特征的比较从感光产生信号的基本动作来看，CMOS图像传感器与CCD图像传感器相同，但是从摄影面配置的像素取出信号的方式与构造来看，两者却有很大的差异。加上CCD使用其他与LSI相差甚远的制造工艺，CMOS图像传感器的制造则是基于CMOSLSI造工艺。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23636.2.2CMOS图像传感器3.与CCD图像传感器特征的比较（1）信号读取过程的比较CCD首先通过积分在光栅的势阱下积累电荷包，而后通过光栅、转移栅在不同时刻取高低电平，以沟通和阻断光栅势阱和模拟移位寄存器电极下的势阱，最终使电荷包转移至模拟移位寄存器内。在驱动时序的作用下，信号电荷在模拟移位寄存器中以同样的方式串行输出。为了避免转移中可能引起的信号损失，整个过程中光栅、转移栅和模拟移位寄存器的驱动脉冲遵循严格的时序。在CMOS图像传感器中，各MOS晶体管在水平和垂直控制脉冲下起着开关作用。光敏元的垂直开关依次接通，给光敏二极管加上偏压；光入射到光敏二级管上，产生电子—空穴对，将已被偏压充电的结电容放电，形成与入射光信号成比例的电信号；垂直和水平移位寄存器依次选通感光阵列中的每一行和列，从而读取各光敏元的电信号。上述接通偏压的过程也是电信号的读取的过程，因而信号的读取速度较高。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23646.2.2CMOS图像传感器3.与CCD图像传感器特征的比较（2）集成性比较CCD的结构决定其与CMOS电路难以兼容。目前，绝大部分CCD的驱动电路尚未集成在同一芯片内。CMOS图像传感器同VLSI之间具有良好的亲和性，使它可以把驱动、信号处理等电路集成在一块芯片内，从而大大缩小了成像系统的体积和重量。这一点对于日益得到广泛应用的微型成像系统尤其重要。随着微加工技术的不断发展，系统的集成度将不断提高。例如：在美国斯坦福大学(StanfordUniversity)利用0.18μm技术开发出的CMOS图像传感器中，每个光敏元都集成有A/D和8bitDRAM内存，显示了可以将更多新功能集成到CMOS图像传感器中的美好前景。(3)综合比较与CCD比较，CMOS图像传感器还有功耗、价格上的优势。需要强调的是：CCD在灵敏度、信噪比和成像质量等方面均优于CMOS图像传感器，这也是目前大部分高端固体摄像器件仍采用CCD的原因。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23656.2.2CMOS图像传感器4.典型CMOS图像传感器本节以FillFactory公司的IBIS4

SXGA型CMOS成像器产品为例，介绍典型的CMOS图像传感器。这是彩色面阵CMOS成像器件，但也可以用作黑白成像器件。它的特点是：像元尺寸小、填充因子大、光谱响应范围宽、量子效率高、噪声等效光电流小、无模糊现象、有抗晕能力和可做取景控制等。（1）成像器件的原理结构SXGA型CMOS成像器件的原理结构如图6.16所示，它是CMOS图像传感器的主要组成部分。从结构形式上看，它与图6.6所示的CMOS图像传感器结构基本相同，只是在移位寄存器与像元阵列之间，添加了Y向复位移位寄存器、复位和读出的行地址指示器（地址指针）。Y向复位移位寄存器用于对各像元进行复位，以清除帧与帧之间信号影响。6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器4.典型CMOS图像传感器（1）成像器件的原理结构SXGA型CMOS成像器件像敏区的结构如图6.17所示，它与图6.6的结构、工作原理都是相同的。该器件的像元总数是1286×1030个，其中在每行和每列的起始及末尾各有3个虚设单元。该器件的像元结构属于主动像元结构，每个像元都带有3个场效应管放大器。2024-07-2366

像元阵列1286×1030行读出地址指针列放大器X向移位寄存器行复位地址指针Y向复位移位寄存器X向读出移位寄存器驱动脉冲YR同步脉冲YR驱动脉冲X

同步脉冲X驱动脉冲与同步脉冲YLY读出移位寄存器X向移位寄存器图6.16

SSXGA型CMOS成像器件的原理结构图6.17

SXGA像敏区结构6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器4.典型CMOS图像传感器（2）输出放大器图6.20所示为SXGA型CMOS成像器件输出放大器电路原理图，它主要由三部分组成：增益可调的放大器、钳位器和偏压调节电路。2024-07-2367图6.20输出放大器电路原理图6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.2CMOS图像传感器4.典型CMOS图像传感器（2）输出放大器输出放大器的输出/输入特性曲线如图6.21所示。它的工作条件是：偏压2V，这是A/D转换器的最低限；钳位电路未起到作用；输出信号在0~5V；按输入1.2V，它对应的输出为2V。图中3条曲线对应放大器不同增益，其中增益3的曲线是典型的输出/输入曲线。2024-07-2368654321045输出电压(V)1231 2 3输入电压(V)图6.21输出/输入特性曲线6.2光学图像传感器件原理与分类6.2.3红外CCD图像传感器在面阵CCD图像传感器和红外探测器阵列技术基础上发展起来的新一代固体红外摄像阵列（IRCCD）的目标主要是军事应用，如夜视、跟踪、制导、红外侦查和预警等。它是现代防御技术的关键性高科技之一。目前，IRCCD主要集中于InSb、Hg_(1-x)Cd_xTe为代表的本征窄带半导体材料，以PtSi为代表的硅化物和以Si：Ga，Si：Bi，Si：As为代表的非本征硅材料。红外电视摄像系统常分为主动红外电视摄像系统与被动红外电视摄像系统两种。摄像机控制器监视器红外光源2024-07-23691.主动红外电视摄像系统主动红外电视摄像系统由红外照明光源、红外摄像器件、摄像机及光源控制器、监视器等几部分组成，工作原理如图6.22所示。6.2光学图像传感器件原理与分类2024-07-23706.2.3红外CCD图像传感器2.被动红外电视摄像系统被动红外电视摄像系统不需要红外照明，是依靠目标本身发出的红外辐射实现摄像的系统。红外摄像系统使用CCD图像传感器以后，有以下几个方面的好处：①红外摄像系统采用CCD后，可以利用集成电路工艺将其成本降低：②可以不用或少用机械扫描机构，并简化探测器的封装，因而使系统的体积减小，重量减轻：③可以使用较多的探测器，改进探测器的性能，减小光学系统的尺寸。目前波长在1μm以内的近红外CCD摄像机已经被广泛应用于夜间监控系统、红外望远系统和森林火灾报警系统中。6.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.1图像质量优化方法1.图像去噪现有的图像去噪方法基本可以分为空间域去噪方法、频域去噪方法、基于偏微分方程的去噪方法，本节介绍了一些常用的图像去噪方法。（1）空间域去噪方法1）算数均值滤波算术均值滤波是将图像中的一个像素及其领域中所有像素的灰度平均值赋予领域中心像素，从而达到平滑的目的。滤波器由如下表达式：12024-07-2371f

'(x

,y

)g(x

,y

)

m

n

(i

,j

)

S6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23726.3.1图像质量优化方法1.图像去噪（1）空间域去噪方法2）中值滤波中值滤波是一种空域非线性滤波，处理方法是将以待处理元素为中心的领域中的所有像素的灰度值排序并将中值赋给待处理像素。通常被选择的领域被称为模板或窗口，模板的大小和形状对滤波效果具有很大的影响，常见的模板形状有正方形、十字形、圆形等，模板的大小有3或5。滤波时逐渐调整模板的形状和大小，直到具有满意的效果为止。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23736.3.1图像质量优化方法1.图像去噪（2）小波去噪波小波去噪的基本原理是将原图像通过小波变换在小波域中对含噪的小波系数进行去噪，然后经过逆变换得到滤除噪声后的原始信息。小波去噪方法主要有小波模极大值方法、小波阈值算法。下面详细介绍下小波模极大值方法：1）对含有噪声的信号进行离散二进小波变换，分解尺度应满足在最大尺度时噪声的模极大值个数小于信号的模极大值个数且不损失信号重要的奇异点。一般情况下选择4或5。2）在最大分解尺度（设为4）上选取一阈值，若模极大值的幅度大于该阈值则保留，若小于则删除该模极大值点，最后得到新的模极大值点。3）在尺度为k-1(k=4,3)上需找尺度为k上小波变换模极大值点的传播点，即保留由信号产生的即致电，去除由噪声引起的极值点。4）把k=1时的极值点都置为0，然后把k=2时的极值点复制上去。5）将每一尺度上保留下来的极值点利用适当的重构方法对信号进行恢复。6.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.1图像质量优化方法1.图像去噪（3）基于偏微分方程的图像去噪方法常见的有P-M模型、TV模型，本文主要详细论述TV模型。TV模型是1992年由Rudin等人突出来的，目前被成功的应用。TV模型去噪原理：最小化全变差。图像u的全变差定义：TV(u

)

u

d

上述公式经过一系列变换，从而可以得出结论：全变差最小的可以抑制噪声。2024-07-23746.3智能光学图像传感数据处理技术算法简单，计算快。图像模糊。2024-07-23756.3.1图像质量优化方法1.图像去噪（4）去噪方法比较算术均值滤波 中值滤波运算简单、易于实现、效率高、去噪效果好。破坏几何结构小波模极大值依赖小。速度慢，分解尺度难选择。TV去噪方法保持图像边缘。假边缘。6.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.1图像质量优化方法2.图像去模糊图像的模糊过程可以用清晰图像与点扩散函数的卷积的形式来表示，针对不同因素造成的图像模糊，点扩散函数k的结构也不同。造成图像模糊的因素主要有散焦模糊、线性运动模糊、复杂模糊几种。（1）维纳滤波算法维纳滤波也被称为最小均方误差滤波，其基本思路是使得估计出的清晰图像与原始模糊图像的均方误差最小。该算法是一种基于图像频域的方法，可以用下式所示的数学模型来表示。2024-07-23766.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.1图像质量优化方法2.图像去模糊(2)

RL(Richardson-Lucy)滤波算法基于RL滤波[19]的图像复原算法假设模糊图像的噪声分布服从一个泊松分布，在卷积核和模糊图像已知的情况下，待恢复清晰图像的概率分布也符合一个泊松分布，该分布可以用下式来表示。通过求解使得该分布取得最大值的图像得到复原图像。2024-07-23776.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.1图像质量优化方法2.图像去模糊(3）总变分算法总变分是基于正则化的图像去模糊算法中最经典的一种，该类算法通过抑制图像的梯度变化的总和来达到恢复图像的目的。其具体的数学模型如下:该算法结构简单、求解快速、效果良好，自从提出后获得了很好的应用，是基于正则化的图像复原算法中最具有代表性的一种。2024-07-23786.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23796.3.1图像质量优化方法3.图像HDR高动态范围技术由于能够提供更多亮度和细节信息，近年来已逐渐成为国内外热点研究领域。主要从高动态范围成像、合成以及显示等方面论述，对主要研究算法总结并分析其优缺点。（1）HDR成像技术前获取HDR图像的方法主要为先通过调节曝光参数得到一系列曝光度不同的LDR图像，然后采用图像融合技术将LDR图像序列合成一幅HDR图像。现有的LDR图像获取方式主要分为同时曝光与分时曝光两种。6.3智能光学图像传感数据处理技术806.3.1图像质量优化方法3.图像HDR（2）HDR内容合成技术在拍摄图像、尤其是视频时，很可能会发生相机运动或场景中物体运动的情况，因此在得到LDR图像序列之后，需要使用图像配准技术进行补偿。Ward等提出了一种基于像素值的中值门限位图匹配法，采用均值二值化图像进行配准。这种方法计算快速，适合实时对相机运动进行补偿。Lowe于1999年提出了著名的尺度不变特征变换（Scale-invariant

feature

transform，SIFT）算法，并在2004年对这一算法进行完善。Tomaszewska和Mantiuk等基于SIFT算法提出了针对多曝光图像序列的配准算法。该算法可有效避免在HDＲ帧合成过程中由于运动产生的模糊现象。Guthier等提出了一种利用直方图进行配准的算法，这种算法拓展了Ward的方法，并使用图形处理单元(GPU)进行并行计算，加快了运算速度，但对旋转运202动4-07处-23理效果不理想。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23816.3.1图像质量优化方法3.图像HDR（2）HDR内容合成技术高动态范围成像（HighDynamic

Range

Imaging，简称HDRI或HDR）。若在图像融合之前没有完全消除物体运动带来的影响，在最终合成的HDR图像上会产生一种被称为“鬼影”的伪像，如图所示。为去除“鬼影”，Reinhard

等提出依据像素局部方差找到鬼影区域，之后结合直方图在LDR图像序列中找到对该区域曝光理想的参考图像对该区域进行填补。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23826.3.1图像质量优化方法3.图像HDR（2）HDR内容合成技术得到不同曝光度的LDR图像序列并进行配准后，通过图像融合可得到HDR图像。Debevec提出通过恢复相机响应函数得到场景亮度分布的方法，然后通过简单的权重函数得到场景中完整的辐射照度。Goshtasby首先提出了对多曝光图像进行分块的图像融合算法。首先将图像分割成一定数量的块，根据预先设定的曝光质量价指标对每块图像进行评价，再将曝光最佳的块拼接起来。Mertens等提出了一种基于塔形变换的融合算法。该算法将图像分解为多层空间分辨率不同的子图像，并对每层分配不同的权重进行融合。这种算法可以同时兼顾图像的整体以及细节信息，得到多尺度、多分辨率的融合结果。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23836.3.1图像质量优化方法3.图像HDR（3）HDR显示技术经过图像配准、图像融合以及鬼影去除之后，曝光度不同的LDR图像序列被合成为一帧HDR。显示HDR图像或视频有两种方式。一种是将获取的HDR视频经过一定的压缩再显示到普通显示器上。色调映射(Tone

Mapping)技术可以将自然场景的高动态范围映射变换到普通显示器的动态范围之内，使之能够在普通显示器上显示。另一种方式是在真正的高动态范围显示器上显示。要求显示器的动态范围不小于HDR视频的动态范围，这样不必经过压缩可直接将HDR视频在显示器上播放。近年来已有许多学者提出了针对以上两种方式的软、硬件方案。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23846.3.1图像质量优化方法4.图像自动对焦自动对焦是指通过调节镜头组和探测器之间的位置从而在图像探测器（如可见光CCD

或红外探测器）上获得清晰图像的过程。自动对焦可以从不同的角度做出不同的分类。从应用范围、应用时间来分，可分为传统自动对焦、焦点检测自动对焦和数字自动对焦。传统自动对焦方法有测距法、像偏移法；焦点检测自动对焦方法有反差检测法（对比度法）、相位差检测法，该方法能够适应各种变焦镜头且拍摄距离大。基于数字图像处理的自动对焦方法主要大致可分为两类:

离焦深度法和对焦深度法。它的核心问题主要是图像清晰度的评价、对焦窗口的选择以及对成像目标/变焦镜头/图像探测器的反馈控制。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23856.3.1图像质量优化方法4.图像自动对焦（1）图像清晰度评价对焦评价函数的基本要求是：①单峰函数，且对同一成像目标的一系列图像求其曲线，其最大值恰好对应最清晰的图像；②函数在峰值两侧分别单调上升和单调下降；③函数在峰值两侧的斜率绝对值应该比较大;④有较高的信噪比。对焦评价函数可分为以下几类：①频域函数，常用的有离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换等；②灰度函数，常用的有绝对方差算子、Roberts梯度算子、灰度差分之和算子、Variance算子和灰度变化率之和算子等；③信息熵函数，根据香农信息论可知，熵最大时信息量最多，对于二维图像而言就是熵最大时图像最清晰；④统计学函数。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23866.3.1图像质量优化方法4.图像自动对焦（2）搜索算法基于图像处理的自动对焦系统中的另一个关键技术是搜索算法。搜索算法应当合理，尽量避免重复搜索或搜索失败。目前常见的几种方法有：函数逼近法、Fibbonacci搜索法、爬山搜索算法等。6.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.2图像的语义分割图像语义分割是像素级别的图像识别和理解，即依据图像所含语义信息对每个像素进行分类标注，将图像分割为语义含义相同的若干区域，并使用不同的颜色标记不同区域，以此将每个区域的类别标注结果可视化。目前语义分割技术已经发展的较为成熟，在自动驾驶、医学图像分析、增强现实等实际场景中应用广泛。图

FCN

网络架构2024-07-23876.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23886.3.2图像的语义分割1.图像语义分割的方法2014年Long等人[25]提出了全卷积网络（FullyConvolutionalNetworks，简称

FCN），架构如图所示。FCN将图像级的分类网络拓展为像素级分类网络，并且实现了端到端的网络训练，是将深度神经网络应用于图像语义分割的开山之作。本节介绍了其中的代表性方法，依据技术理念的区别将其分为六类：基于空洞卷积的方法、基于编解码的方法、基于特征融合的方法、基于

RNN

的方法、基于注意力机制的方法、基于

GAN的方法。然后分析和总结了每类方法的优缺点以及其中典型算法的技术特点，如表所示。6.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.2图像的语义分割1.图像语义分割的方法2024-07-23896.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.2图像的语义分割1.图像语义分割的方法2024-07-23906.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.2图像的语义分割2.图像语义分割常用数据集本小节整理了常用的大型公共数据集，并对各个数据集的基本信息、主要应用场景进行了汇总，如表所示。4-07-23 920216.3智能光学图像传感数据处理技术6.3.2图像的语义分割2.图像语义分割常用数据集本小节整理了常用的大型公共数据集，并对各个数据集的基本信息、主要应用场景进行了汇总，如表所示。2024-07-23926.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23936.3.2图像的语义分割3.图像语义分割常用评价指标目前学术界通常从运行时间、内存占用、准确度三方面衡量语义分割算法的性能，因准确度最具客观性和公正性，所以本节着重介绍图像语义分割准确度的评价指标。主要包括像素准确率（Pixel

Accurary，PA）、交并比（Intersection

Over

Union,IoU）、平均交并比（mean

Intersection

OverUnion，mIoU）等。其中平均交并比mIoU简洁且代表性强，是图像语义分割实验评测中最常用的指标。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23946.3.3图像目标检测与识别1.目标检测与识别目标检测与识别是指从一幅场景（图片）中找出目标，包括检测（where）和识别（what）两个过程。任务的难点在于待检测区域候选的提取与识别，所以，任务的大框架为：①首先建立从场景中提取候选区的模型②然后识别候选区的分类模型③最后精调分类模型的参数和有效候选框的位置精修目标检测与识别在生活中多个领域中有着广泛的应用，它是将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，若存在目标则确定目标的位置，识别目标是一种计算机视觉任务。6.3智能光学图像传感数据处理技术2024-07-23956.3.3图像目标检测与识别2.图像分类图像目标类别检测是目标分类的一个子问题。目标分类可以分为3个层级：（1）图像级，即确定图像中是否有相关的目标对象，如图像分类、图像注释技术。（2）区域级，即确定图像中某个区域含有某类目标，即本文所述的图像目标类别检测。（3）像素级，即确定图像中各像素归属于哪类目标对象。像素级分割也分为类别级目标分割和语义分割两类。类别级目标分割与语义分割的主要区别是，语义分割要求将图像中的所有目标包括背景都分割出来并确定其类别，而目标分割仅需要分割感兴趣的目标并分类。根据目标对象的可形变能力，目标可以分为两类：（1）结构类，例如瓶子、建筑、人体、马等，它们具有接近的形状和大小。（2）非结构类，例如天空、草地、云朵等，这类对象没有固定的形状和大小。6.3智能光学图像传感数据处理技术想：结回966.3.3图像目标检测与识别3.图像目标检测与识别的七种方法随着时代的发展和技术的