A 60-Frames/s CMOS Image Sensor With Pixelwise Conversion Gain Modulation and Self-Triggered ADCs for Per-Frame Adaptive DCG-HDR Imaging
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Notice bibliographique
Résumé
CMOS image sensors (CISs) have been evolving rapidly in recent years, offering unprecedented imaging capabilities. For high-end mobile CIS products, high dynamic range (HDR) features are favorably desired. Among various HDR techniques, dual-conversion-gain (DCG)-based HDR imaging offers several advantages due to its high image quality and single-frame basis. For DCG-based HDR applications, however, current state-of-the-art CISs suffer from frame rate reduction and higher power consumption. In this article, we present an adaptive DCG-HDR imaging based on a CIS design with per-frame pixelwise conversion gain (CG) modulation and self-triggered analog-to-digital converters (ADCs). According to the scene to be captured, each pixel adaptively adjusts to its unique CG mode. With a single readout per frame and without image fusion, a proof-of-concept prototype CIS that operates in adaptive DCG-HDR mode achieves a 90.5 dB of dynamic range and a power figure of merit (FoM) of 9.9 nJ/frame<inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\cdot $ </tex-math></inline-formula>pixel. Compared to DCG-HDR imaging, operating at 60 frames/s, the presented adaptive DCG-HDR imaging reduces CIS power consumption by 38% and enables single-frame pixelwise HDR imaging, which is suitable for future mobile CIS products.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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