公开(公告)号：CN113724202B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202110884479.X

申请日：2021-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 温强 ,  李东光 ,  闫秋颖 ,  陈雨苗 ,  王锋 ,  金敬文 ,  朱垚鑫 ,  宋得森

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/66

Abstract: 本发明公开了一种基于一维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法，分别对串扰补偿前后图像传感器拍摄得到的图像进行横向和纵向展开，得到图像像素灰度值与该图像像素横向展开位置x与纵向展开位置y之间的关系函数，对串扰补偿前后所得到的关系函数分别进行傅里叶变换，绘制函数频谱图，对比校正前后函数频谱图的分布情况，若校正后图像的重心分别向u、v增大的方向移动，则高频信息增加越多，代表对比度越大，校正效果越好。对比现有方法，能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果，稳定可靠，适于工程应用，还在于可以用于评价线阵图像传感器。

公开(公告)号：CN113242393B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110581152.5

申请日：2021-05-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 温强 ,  朱垚鑫 ,  金敬文 ,  闫秋颖 ,  李平 ,  陈雨苗 ,  李东光 ,  宋德森

IPC: H04N25/62

Abstract: 本发明提供一种二维微小光斑阵列发生装置，包括控制电路、LED阵列、光纤阵列和适配板；所述控制电路分别控制每个LED的发光强度，并具有数字通信接口；每个LED与一根光纤耦合，光纤输出端分别插入二维阵微孔的适配板上，光纤的出光端穿过二维孔阵适配板，且每个光纤的出光面与适配板地面在同一个平面上，形成点光源阵，点光源阵通过凸透镜成像得到二维微小光斑阵，所述控制电路包括电源模块、控制模块和通信模块。本发明可以精确对每一个光斑进行精准控制；通过光纤导光以及透镜组组成的光路可以将光斑精准照射到单独的像素上。

公开(公告)号：CN113724342B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202110884471.3

申请日：2021-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 温强 ,  闫秋颖 ,  宋得森 ,  李东光 ,  王锋 ,  金敬文 ,  朱垚鑫 ,  陈雨苗

IPC: G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种彩色图像传感器像素响应理论灰度值的计算方法，首先根据单色曝光实验确定像素对本色光的光电响应特性及该响应与异色像素的响应关系，得到该曝光量对应的理论灰度值，包括灰度测量值及所发产生的串扰分量，同时确定与相邻像素的响应比例系数。在非线性区，采用一种全新的方法计算曝光量与理论灰度值的关系。解决了由于线性区测得的曝光量‑灰度值曲线关系用于非线性区存在模糊性放大的风险和饱和引起的非线性因素。

公开(公告)号：CN113724201B

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202110884475.1

申请日：2021-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 温强 ,  宋得森 ,  李东光 ,  陈雨苗 ,  王锋 ,  朱垚鑫 ,  金敬文 ,  闫秋颖

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/66

Abstract: 本发明公开了基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法，将图像传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y)，(x,y)为传感器像素的坐标，f(x,y)为对应校正前像素(x,y)的灰度值，f'(x,y)为对应校正后像素(x,y)的灰度值，将f(x,y)与f'(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)根据二维傅里叶变换后的结果，即可绘制函数的频谱图，对比校正前后函数频谱图的空间分布，若校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动，则表明对比度越大，校正效果越好，本发明能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果，稳定可靠，适于工程应用。

公开(公告)号：CN113724154A

公开(公告)日：2021-11-30

申请号：CN202110884452.0

申请日：2021-08-03

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 温强 ,  陈雨苗 ,  宋得森 ,  闫秋颖 ,  王锋 ,  金敬文 ,  朱垚鑫 ,  李东光

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络补偿模板的图像传感器串扰补偿方法，通过不同RGB分量组合的三色平场光曝光实验产生大量图像样本，且根据曝光分量计算各像素的光电响应理论灰度值，由此生成神经网络的学习集；通过人工神经网络训练一套3*3像素规格的窗口的神经网络补偿模板，再使用训练后的神经网络补偿模板采用滑动窗口的方式，对图像遍历，进行串扰补偿。本发明为利用人工神经网络补偿传感器图像提供了一种新模式，同时降低了人工神经网络模型的复杂程度。

公开(公告)号：CN113347376A

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202110581162.9

申请日：2021-05-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 温强 ,  陈雨苗 ,  朱垚鑫 ,  金敬文 ,  李平 ,  闫秋颖 ,  宋德森 ,  李东光

IPC: H04N5/359 ,  H04N5/374

Abstract: 本发明属于电子元器件测试技术领域，具体为一种新的具有标定思想的方法，对像素串扰进行了测量计算的方法。本发明包括：对3*3像素阵进行多组曝光实验，利用函数关系式：得到中心像素与相邻像素的耦合关系系数ak，并按照给出的函数关系式：求出任意曝光条件下，某点的理想灰度值。本发明提供了一种新的具有标定性思想的方法，对像素串扰进行了测量计算，提供了一种像素串扰处理的新思路。