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黑科技相机系统居然连镜头都不需要了

2015-11-19 R. Colin Johnson 阅读:
美国莱斯大学(Rice University)的研究人员开发出一款名为Flatcam的新式相机系统,可利用编码光罩与运算途径,取代传统相机所用的镜头。这套Flatcam相机系统类似于Rambus先前所开发的……

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美国莱斯大学(Rice University)的研究人员开发出一款名为Flatcam的新式相机系统,可利用编码光罩与运算途径,取代传统相机所用的镜头。

这套Flatcam相机系统类似于Rambus先前所开发的无镜头影像传感器,不过,该公司的方式是采用绕射光闸技术与运算取代传统的镜头。然而,Flatcam相机系统可为特定场景提供完整的光学重建,而Rambus的系统则是专为机器使用而设计。

Flatcam相机系统超越传统相机的优点在于其极轻薄的外形。由于编码光罩几乎就位于传感器正上方,使整体组装可小至0.5mm。但其缺点是为了重建影像需要额外增加运算的能量成本。

在场景中的每一点都在传感器上投射一个影像,接着这些数据必须利用反向功能来进行处理,从而产生影像《电子工程专辑》
在场景中的每一点都在传感器上投射一个影像,接着这些数据必须利用反向功能来进行处理,从而产生影像
Source:Rice University

该光罩包含不透明和透明区域的图案,每个透明区域可被视为一个针孔。光线经由光罩加以绕射与调节,使场景中每一点发出的光在传感器上投射一个复杂的阴影,并透过线性运算符表现出这一映像。运算算法可用于复原传感器量测的原始场景。

研究人员利用一款以512 x 512分辨率的商用传感器与光罩所打造的原型相机,展示了该架构的潜力。研究人员表示,该单芯片的高整合度与极薄特性,可让这种相机更适于移动与可穿戴设备以及物联网等应用。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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R. Colin Johnson
EETimes前瞻技术编辑。R. Colin Johnson自1986年以来一直担任EE Times的技术编辑,负责下一代电子技术。 他是《Cognizers – Neural Networks and Machines that Think》一书的作者,是SlashDot.Org的综合编辑,并且是他还因对先进技术和国际问题的报道,获得了“Kyoto Prize Journalism Fellow”的荣誉。
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