【摘 要】
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伴随着图像采集、存储及传输等相关技术的发展,高速图像传感器及其成像系统的应用领域越来越广泛。传统图像传感器采用"帧扫描"与"多级量化"的采样方式,存在数据冗余的缺点,
【基金项目】
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国家自然科学基金（61434004,61604107）项目资助
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伴随着图像采集、存储及传输等相关技术的发展,高速图像传感器及其成像系统的应用领域越来越广泛。传统图像传感器采用"帧扫描"与"多级量化"的采样方式,存在数据冗余的缺点,因此在分辨率、高速情况下难以进行数据存储与图像处理,这也是限制高速图像传感器发展的瓶颈因素。而生物视网膜对视觉信息的感知、传递与处理过程具有大规模并行、超稀疏表示、事件驱动、异步输出和高效的特点,这为新型视觉传感器的架构设计提供了参考。基于生物视觉机理,介绍了仿生视觉传感器的两种典型实现:动态事件仿生视觉传感器和脉冲阵列仿生视觉传感器。动态事件仿生视觉传感器以正负事件的方式编码光强变化并主动对外输出,能够降低数据冗余,减小数据量,并且其异步传输方式可实现高速响应。脉冲阵列仿生视觉传感器利用时域脉冲数据表示光强信息,在保持超高帧频和完备数据信息的同时大幅压缩了数据量。此研究分别制作了分辨率为128×128和400×250的两类仿生视觉传感器的原型芯片,利用事件或脉冲来表示场景信息,充分体现了仿生视觉传感器的高速响应特性。仿生视觉传感器以其低冗余和高帧频的特点,在高速视觉传感器领域有广阔的应用前景。
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