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Enregistrement W4214841991 · doi:10.1109/jssc.2022.3149916

A 30-fps 192 × 192 CMOS Image Sensor With Per-Frame Spatial-Temporal Coded Exposure for Compressive Focal-Stack Depth Sensing

2022· article· en· W4214841991 sur OpenAlexafffund
Yi Luo, Shahriar Mirabbasi

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHuawei Technologies
Mots-clésPixelFrame (networking)Compressed sensingDiagonalCMOSFrame rateComputer scienceMathematicsAlgorithmArtificial intelligenceElectrical engineeringEngineeringGeometryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we present a CMOS image sensor (CIS) for coded-exposure-based compressive focal-stack imaging. The proposed CIS has a pixel design, which includes two capacitive trans-impedance amplifiers (CTIAs) and a static random access memory (SRAM), and is capable of per-frame exposure encoding with adjustable spatiotemporal resolutions. A proof-of-concept CIS prototype with a 192 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\times $ </tex-math></inline-formula> 192 pixel array is designed and fabricated in a 0.13- <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\mu \text{m}$ </tex-math></inline-formula> CMOS process with a pixel size of 12.6 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\times $ </tex-math></inline-formula> 12.6 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\mu \text{m}^{2}$ </tex-math></inline-formula> . Operating at 30 frames per second (fps), the CIS demonstrates spatial–temporal coded exposure at a maximum rate of 768 masks/frame. The column-wise 10-bit single-slope (SS) analog-to-digital converter (ADC) includes a ramp-slope adaptation feature used for power optimization. During a frame of coded exposure, a linear focal sweep is implemented by a voice-coil motor (VCM) lens mounted in front of the proposed CIS. Through the sparse reconstruction of the coded image, a focal stack consisting of a volume of defocused images is used to synthesize the scene depth map. By introducing coded exposure, the proposed on-chip compressive focal-stack imaging approach facilitates a frame-saving method for passive depth sensing in machine vision and other imaging applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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