CMOS图像传感器:提高计算机视觉中的时间差影像传感器

本文介绍了CMOS图像传感器中的时间差影像传感器原理,它通过集成多行像素和时间延迟提高图像质量和动态范围。利用Python和OpenCV处理这种传感器采集的图像,适用于光线较暗或动态范围要求高的场景,广泛应用于工业检测、医学影像和安防监控等领域。

随着计算机视觉领域的快速发展,人们对于高质量、高效率的图像采集和处理需求越来越高。在这方面,CMOS图像传感器(CMOS Image Sensor)成为了一种重要的技术。本文将重点介绍CMOS图像传感器中的时间差影像传感器(Time-Delay Integration CIS)的原理,并演示如何使用源代码在计算机视觉应用中实现。

CMOS图像传感器是一种基于互补金属氧化物半导体(CMOS)技术的图像传感器。与传统的CCD(Charge-Coupled Device)图像传感器相比,CMOS图像传感器具有更低的功耗、更高的集成度和更快的片外输出速度。这使得它成为了许多计算机视觉应用的首选。

时间差影像传感器是CMOS图像传感器中的一种特殊类型,它通过在传感器上集成多行像素来提高图像质量。每一行像素都有一个微小的时间延迟,这样在图像采集过程中可以将多个行的像素值累加起来,从而增加信噪比,并提高图像的动态范围和灵敏度。

下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用Python和OpenCV库来读取和处理时间差影像传感器采集的图像:

import cv2

def capture_tdi_image():
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