MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4379116748 · doi:10.1109/jssc.2023.3275271

39 000-Subexposures/s Dual-ADC CMOS Image Sensor With Dual-Tap Coded-Exposure Pixels for Single-Shot HDR and 3-D Computational Imaging

2023· article· en· W4379116748 sur OpenAlexafffund
Rahul Gulve, Navid Sarhangnejad, Gairik Dutta, Motasem Sakr, Don Nguyen, Roberto Rangel, Wenzheng Chen, Zhengfan Xia, Mian Wei, Nikita Gusev, Esther Y. H. Lin, Xiaonong Sun, Leo Hanxu, Nikola Katic, Ameer Abdelhadi, Andreas Moshovos, Kiriakos N. Kutulakos, Roman Genov

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Solid-State Circuits · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCCD and CMOS Imaging Sensors
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésPixelImage sensorDynamic rangeFrame (networking)Range (aeronautics)Computer scienceArtificial intelligenceCMOSAlgorithmMathematicsComputer hardwareComputer visionElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dual-tap coded-exposure-pixel (CEP) image sensor is presented and validated in two computational imaging applications. The NMOS-only data-memory pixel (DMP) reduces the transistor count yielding a$7{-}\mu \text {m}$pitch. One frame period can include up to 900 subexposures when operating at 30 frames/s, corresponding to 39 000 coded subexposures/s. The$320\times 320$-pixel sensor features two readout modes using column-parallel analog-to-digital converters (ADCs). ADC1 is a conventional high-accuracy$\Delta \Sigma $-modulated ADC that digitizes pixel voltage at the end of every frame period, and ADC2 is a fast energy-efficient comparator that compares the pixel voltage with a constant reference voltage during each subexposure. The outputs of the 12-bit frame-rate ADC1 and the 1-bit subexposure-rate ADC2 are adaptively combined to boost the native dynamic range of the uncoded pixel by over 57 dB, demonstrating over 101-dB dynamic range in intensity imaging. In the second demonstrated application, combined with machine-learned projected illumination patterns, the CEP camera enables single-shot structured-light 3-D imaging at the native resolution and the nominal 30 frames/s video rate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Journal of Solid-State CircuitsMême sujetCCD and CMOS Imaging SensorsTravaux en français237 207