【摘 要】
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量子图像传感器（Quanta Image Sensor,QIS）是一种具有空间过采样、时间过采样和单光子计数特点的新型图像传感器,它的提出是用来突破由于极小像素尺寸和较低电源电压所导致的CMOS图像传感器信噪比和动态范围降低等瓶颈。量子图像传感器具有极为广阔的应用前景,例如低光成像、高动态范围成像、高速摄像以及高分辨率成像等。目前,量子图像传感器的研究中依然有很多问题亟待解决,比如二进制数据的高速
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量子图像传感器（Quanta Image Sensor,QIS）是一种具有空间过采样、时间过采样和单光子计数特点的新型图像传感器,它的提出是用来突破由于极小像素尺寸和较低电源电压所导致的CMOS图像传感器信噪比和动态范围降低等瓶颈。量子图像传感器具有极为广阔的应用前景,例如低光成像、高动态范围成像、高速摄像以及高分辨率成像等。目前,量子图像传感器的研究中依然有很多问题亟待解决,比如二进制数据的高速重建、高效噪声消除算法的设计等。本文对于量子图像传感器进行了详细的讨论和建模分析,并在此基础上,设计了基于不同读出架构的量子图像传感器的图像重建和噪声消除方法。本文首先建立了量子图像传感器过采样机制的数学模型,分析了量子图像传感器的工作原理,给出了它的常规物理参数。然后研究了列读出和3-D堆叠并行读出两种量子图像传感器的读出架构,结合传感器的非理想因素,在此基础上引入噪声分析。针对列读出架构,通过分析噪声特性后,提出了基于引导滤波器估计列噪声向量进行灰度补偿的噪声消除方法。然后对散粒噪声和ADC量化噪声进行了分析,给出了它们在量子图像传感器系统中的关系。针对消除过列噪声向量的初始图像数据进行了图像重建的研究和建模,实现了大量二进制数据的图像恢复。此外,基于3-D堆叠的并行读出架构,分析噪声特性后,设计了基于卷积神经网络的块噪声消除算法。最后,通过数据实验证明了图像重建和噪声消除算法的有效性。列噪声消除后,理想128灰度图像的SDCMV由2.6978LSB降低到0.9016LSB,SSIM由0.8028增加到0.8641。块噪声消除后,理想128灰度图像的PSNR和SSIM值从26.4591和0.6733分别提高到34.6917和0.8036。
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