論文の概要: A Review of Digital Pixel Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04507v2
- Date: Mon, 18 Nov 2024 18:37:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:29:25.848941
- Title: A Review of Digital Pixel Sensors
- Title(参考訳): デジタルカメラセンサの展望
- Authors: Md Rahatul Islam Udoy, Shamiul Alam, Md Mazharul Islam, Akhilesh Jaiswal, Ahmedullah Aziz,
- Abstract要約: デジタルピクセルセンサー(DPS)は、現代のイメージングシステムにおいて重要なコンポーネントとして進化してきた。
しかし、ADC回路の調節に起因する各画素に固有の複雑さは、画素ピッチを大幅に増加させる。
本稿では,DPS技術の広範な領域について概観する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.46603287532620735
- License:
- Abstract: Digital pixel sensor (DPS) has evolved as a pivotal component in modern imaging systems and has the potential to revolutionize various fields such as medical imaging, astronomy, surveillance, IoT devices, etc. Compared to analog pixel sensors, the DPS offers high speed and good image quality. However, the introduced intrinsic complexity within each pixel, primarily attributed to the accommodation of the ADC circuit, engenders a substantial increase in the pixel pitch. Unfortunately, such a pronounced escalation in pixel pitch drastically undermines the feasibility of achieving high-density integration, which is an obstacle that significantly narrows down the field of potential applications. Nonetheless, designing compact conversion circuits along with strategic integration of 3D architectural paradigms can be a potential remedy to the prevailing situation. This review article presents a comprehensive overview of the vast area of DPS technology. The operating principles, advantages, and challenges of different types of DPS circuits have been analyzed. We categorize the schemes into several categories based on ADC operation. A comparative study based on different performance metrics has also been showcased for a well-rounded understanding.
- Abstract(参考訳): デジタルピクセルセンサー(DPS)は、現代のイメージングシステムにおいて重要なコンポーネントとして進化し、医療画像、天文学、監視、IoTデバイスなど、さまざまな分野に革命をもたらす可能性がある。
アナログピクセルセンサーと比較すると、DPSは高速で画質が良い。
しかし、各画素の内在的な複雑さは、主にADC回路の収容によるものであり、画素ピッチの大幅な増大を招いている。
残念ながら、このようなピクセルピッチの顕著なエスカレーションは、潜在的な応用分野を著しく狭める障害である高密度積分の実現可能性を大幅に損なう。
それでも、3Dアーキテクチャパラダイムの戦略的統合とともにコンパクトな変換回路を設計することは、一般的な状況に対する潜在的な対策となる。
本稿では,DPS技術の広範な領域について概観する。
異なるタイプのDPS回路の動作原理、利点、課題を解析した。
提案手法は, ADC 操作に基づくいくつかのカテゴリに分類される。
さまざまなパフォーマンス指標に基づく比較研究も、十分に包括された理解のために紹介されている。
関連論文リスト
- Data-Driven Pixel Control: Challenges and Prospects [13.158333009169418]
本稿では,画素レベルでのダイナミックセンシングと映像レベルでのコンピュータビジョン分析を組み合わせたデータ駆動システムについて検討する。
本システムでは, 帯域幅を10倍に減らし, 省エネ製品(EDP)の15~30倍改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T21:49:19Z) - DemosaicFormer: Coarse-to-Fine Demosaicing Network for HybridEVS Camera [70.28702677370879]
Hybrid Event-Based Vision Sensor (HybridEVS)は、従来のフレームベースとイベントベースのセンサーを統合する新しいセンサーである。
その可能性にもかかわらず、ハイブリッドEVS用に特別に設計された画像信号処理(ISP)パイプラインの欠如は大きな課題である。
粗大な復調と画素補正を含む,粗大で微細なフレームワークであるDemosaicFormerを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T07:20:46Z) - Deep Learning for Event-based Vision: A Comprehensive Survey and Benchmarks [55.81577205593956]
イベントカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、ピクセルごとの強度の変化を非同期に捉える。
深層学習(DL)はこの新興分野に導入され、その可能性のマイニングに活発な研究努力にインスピレーションを与えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-17T14:19:28Z) - Probabilistic Deep Metric Learning for Hyperspectral Image
Classification [91.5747859691553]
本稿では,ハイパースペクトル画像分類のための確率論的深度学習フレームワークを提案する。
ハイパースペクトルセンサーが捉えた画像に対して、各ピクセルのカテゴリを予測することを目的としている。
我々のフレームワークは、既存のハイパースペクトル画像分類法に容易に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T17:57:12Z) - Rethinking Unsupervised Neural Superpixel Segmentation [6.123324869194195]
CNNによるスーパーピクセルセグメンテーションのための教師なし学習が研究されている。
このようなネットワークの有効性を改善するために,3つの重要な要素を提案する。
BSDS500データセットを実験した結果,提案手法の意義を示す証拠が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T09:30:26Z) - Towards Model Generalization for Monocular 3D Object Detection [57.25828870799331]
我々は,Mono3Dオブジェクト検出に有効な統合カメラ一般化パラダイム(CGP)を提案する。
また,インスタンスレベルの拡張によりギャップを埋める2D-3D幾何一貫性オブジェクトスケーリング戦略(GCOS)を提案する。
DGMono3Dと呼ばれる手法は、評価された全てのデータセットに対して顕著な性能を達成し、SoTAの教師なしドメイン適応スキームを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T23:05:07Z) - Analyzing General-Purpose Deep-Learning Detection and Segmentation
Models with Images from a Lidar as a Camera Sensor [0.06554326244334865]
本研究は,高度ライダーセンサのイメージライクな出力処理のための汎用DL認識アルゴリズムの可能性について検討する。
3次元の点クラウドデータを処理するのではなく、私たちの知る限りでは、360textの視野を持つ低解像度の画像にフォーカスする最初の試みである。
適切な事前処理を行うことで、汎用DLモデルはこれらの画像を処理し、環境条件下での使用への扉を開くことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T13:14:43Z) - A Comprehensive Evaluation on Multi-channel Biometric Face Presentation
Attack Detection [6.488575826304023]
プレゼンテーションアタック検出(PAD)システムはこの問題に対処しようとする。
一般化と堅牢性の欠如は、引き続き大きな関心事である。
マルチチャネルの畳み込み型ネットワークアーキテクチャを用いて,画素単位のバイナリ監視を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T15:04:39Z) - Pixel Distillation: A New Knowledge Distillation Scheme for Low-Resolution Image Recognition [124.80263629921498]
アーキテクチャ制約を同時に破りながら知識蒸留を入力レベルまで拡張するPixel Distillationを提案する。
このようなスキームは、ネットワークアーキテクチャと画像品質の両方をリソースの全体的な要求に応じて調整できるため、展開のための柔軟なコスト制御を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T14:31:40Z) - Removing Diffraction Image Artifacts in Under-Display Camera via Dynamic
Skip Connection Network [80.67717076541956]
アンダーディスプレイカメラ(UDC)システムは、スマートフォン上で真のベゼルレスおよびノッチフリーの視聴体験を提供します。
典型的なUDCシステムでは、ピクセルアレイはカメラ上の入射光を減衰および回折し、画像品質の大幅な低下をもたらす。
本研究では,前述の劣化問題の解析と対処を目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T18:41:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。