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  • 本文来自对论文《Reconfiguring the Image Pipeline for Computer Vision》附录关于ISP内容整理。 从数码单反相机到智能手机,现代任何照相机都遵循这一套标准pipeline,下图展示了这一套传统pipeline。...

    本文来自对论文《Reconfiguring the Image Pipeline for Computer Vision》的附录关于ISP内容的整理。 

    从数码单反相机到智能手机,现代的任何照相机都遵循这一套标准的pipeline,下图展示了这一套传统的pipeline。主要成分有图像传感器,其对光作出反应并产生出RAW格式的图像;图像信号处理器(ISP)单元,它把图像信号进行转换、增强、压缩等一系列操作,产生一个完整的图像,通常是JPEG格式;以及视觉应用自身。下面会详细讲每个部分。

    一、相机传感器

    第一步是把捕捉到的场景由光转换为电的形式,图像传感器CCD和CMOS使用的固态设备都能够利用光电效应把光转换为电压。大多数现代设备都使用CMOS传感器。现代手机的传感器的尺寸能达到1.1μm。

    CMOS的光电二极管对可见光有一个较宽的光谱感知范围,但只能感知单色光的强度。因此为了捕捉到色彩信息,传感器加上了光电二极管大小的滤波器来允许特定波长的光通过。每个光电二极管因此被分配感知一种特定的颜色:一般来说是红色、绿色和蓝色。这些滤波器构成的布局叫做马赛克(mosaic)。最常见的马赛克是Bayer滤波,如下图所示,它是一个由一个红色像素、一个蓝色像素和两个绿色像素构成的2x2模式。之所以绿色数量是其余的两倍,是为了模拟人眼视觉系统,后者对绿色的波长更为敏感。

    在捕捉颜色期间,相机读取传感器的一行,其中每个像素的电压值都按列级进行放大(这儿没太明白作者的意思-。-),然后用一个ADC进行量化。帧率决定了相机用在读和量化一张完整图片上的时间。这一部分最终形成一个RAW格式的图像,并将其传入ISP进行下一步的处理。

    二、图像信号处理器ISP

    ISP负责将RAW数据转换为最终的压缩后的图像,一般为JPEG文件。ISP存在一系列的信号处理过程,旨在使图像在视觉呈现上较为美观。接下来会描述该阶段通常的一些处理过程,尽管对不同的ISP可能存在个体差异。

    (2.1)去噪

    RAW图像的噪声来源分为三类:shot noise,是由于光探测的物理特性;存在像素中的thermal noise;来自读取过程的read noise。ISP通常使用例如BM3D和NLM的去噪算法,来提高图像的SNR(一个评价去噪性能的指标),同时注意不能模糊掉一些例如边缘和纹理的图像的重要特征。去噪算法是很昂贵的,因为他们会利用上空间信息,这一点在低照度的场景下尤其困难。

    (2.2)去马赛克

    这一阶段旨在弥补图像传感器阶段得到的马赛克图像。在Bayer阵列中,RAW图像中的每个像素包含了红色、蓝色或者绿色中的任意一种,在相机的输出中,每个像素得包含三个通道。去马赛克算法旨在通过邻近像素来插值补充缺失的颜色通道,简单的插值算法比如最近邻或者平均法会导致边缘模糊及其他失真,所以一些更先进的去马赛克算法会使用基于梯度的信息来帮助边缘信息的保留。

    (2.3)色彩变换和伽马映射

    色彩变换一系列的操作是把图片变到一个视觉美观的颜色空间中去。这些色彩变换是局部的,是针对每个像素的单独操作,由一个3*3的矩阵乘法来完成。对一个给定的像素p\in \mathbb{R}^{3},一个线性的色彩变换是一个矩阵乘法:p^{'}=Mp,其中M\in \mathbb{R}^{3\times 3}

    第一个色彩变换是色彩映射白平衡。色彩映射减轻了绿色通道的强度去匹配蓝色和红色,以及对艺术效果进行了修正。白平衡调整了图像的色温,以去匹配场景的光线情况。这些色彩变换的矩阵的值是由每个相机厂商自己设定的。

    第二个色彩变换是伽马映射。伽马映射旨在把可展示色彩范围之外的色彩值(但人类视觉仍可感知)转换到可展示色彩范围内。伽马映射,不同于之前的阶段,它是非线性的(但仍是针对单个像素的操作)。ISP也可能把图像转换到一个非RGB的色彩空间,比如YUV或者HSV。

    (2.4)色调映射

    色调映射是一个非线性的、针对单个像素的操作。它能够压缩图像的动态范围,以及增添一些艺术效果。通常来说,该过程会调整得到更据美学效果的视觉对比度,使黑暗的区域更加明亮同时不使明亮的区域过曝或者饱和。一种类型的全局色调映射叫做伽马压缩,它是在YUV色彩空间中把像素p的luminance通道进行变换:p'=Ap^{\gamma },其中A> 0并且0< \gamma < 1。但是,大多数现代的ISP,使用计算量更加昂贵的,基于对比度或者梯度域的方法的局部色调映射,来增强图像质量,尤其应用于高动态范围的场景比如户外和强光场景。

    (2.5)压缩

    压缩不仅能够降低对存储量的要求,还能够减少芯片间的数据传输量。在大多数系统中,图像传感器、ISP和应用这三部分在物理分离的集成电路中,所以他们之间的交流需要耗费昂贵的传输。

    最常见的图像压缩标准是JPEG,它针对高频空间信号的稀疏性,使用离散余弦变换量化。其余算法,比如JPEG 2000,使用小波变换,但思想也是相同的:为低频信息分配更多的空间,同时忽略高频信息,来达到牺牲细节换取空间效率的目的。该JPEG算法通常在物理上被实例化为ISP上专用逻辑块的编解码器。

     

     

     

     

     

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  • 这是一期关于接口连载文章,带大家认识新一代接口BCI。 一、黎曼几何 黎曼几何由德国数学家波恩哈德·黎曼(Georg Friedrich Bernhard Riemann)创立,他在1851年所作一篇论文《论几何学作为基础...

    在这里插入图片描述


    前言

    想要读懂这篇文章,首先需要搞懂标题中出现的两个专有名词——黎曼几何和EEG脑电信号。这是一期关于脑机接口的连载文章,带大家认识新一代的脑机接口BCI。

    一、黎曼几何

    黎曼几何由德国数学家波恩哈德·黎曼(Georg Friedrich Bernhard Riemann)创立,他在1851年所作的一篇论文《论几何学作为基础的假设》中明确的提出另一种几何学的存在,开创了几何学的一片新的广阔领域。
    黎曼照片
    ▲黎曼照片

    相信许多人同我一样,对黎曼几何比较陌生,但绝大多数人一定听过爱因斯坦和他提出的相对论。那么我要说的是,黎曼几何正是为后来的爱因斯坦的相对论提供了数学基础。

    说起黎曼几何,这背后也有一个有趣的故事。(数学专业的童鞋请跳过)
    我相信凡是接受过九年义务教育的同学都了解数学家“欧几里得”提出的“欧氏几何”中的“5条公理”,内容是这么说的:

    1. 过相异的两点,能作且只能作一直线(直线公理)。
    2. 线段(有限直线)可以任意地延长。
    3. 以任一点为圆心、任意长为半径,可作一圆(圆公理)。
    4. 凡是直角都相等(角公理)。
    5. 两直线被第三条直线所截,如果同侧两内角和小于两个直角, 则两直线则会在该侧相交。

    前4条公理不是今天的重点,今天我们重点来看看第5条公理。

    第5条公理又可以等价为过直线外一点有且只有一条直线和已知直线平行,简称为平行公理

    后来出现了一个叫“罗巴切夫斯基”的人想要通过证明推翻这一条公理,这一推就一发不可收拾了,推理出来的内容越来越多,逐渐形成了一种独立于欧氏几何的一种几何公理系统,这就是罗氏几何!罗氏几何中提出的“双曲平行公理”代替了欧氏几何中的平行公理,即过直线之外的一点至少有两条直线和已知直线平行。

    我们可以总结一下平行公理和双曲平行公理的差别,平行公理认为过直线外一点只能画出一条平行线,而双曲平行公理认为过直线外一点可以画出多条平行线。所以差别就是:一和多。那么问题来了,除了一条和多条之外,还有没有其他可能呢?

    ……

    对!没错,还有0条的可能性!

    (想到这个答案的同学,恭喜你,你有和大名鼎鼎的数学家一样的智商和思维,哈哈~)

    数学家黎曼也是这样想的,他通过不懈地努力,最终推理出许多内容,这些内容被归纳为黎曼几何!黎曼几何中的一条基本规定是:在同一平面内任何两条直线都有公共点(交点)。也就是说,在黎曼几何学中不承认平行线的存在。黎曼几何的另一条公设是说:直线可以无限延长,但总的长度是有限的。

    欧氏几何、罗氏几何、黎曼几何是三种各有区别的几何。这三种几何各自所有的命题都构成了一个严密的公理体系,各公理之间满足和谐性、完备性和独立性。因此这三种几何都是正确的。

    这就是黎曼几何的由来,数学真是一个很玄的东西~

    二、EEG脑电信号

    大多数小伙伴们可能听说过EEG。

    EEG(Electroencephalogram)是通过精密的电子仪器,从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形,是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。

    在这里插入图片描述

    ▲被试佩戴脑电设备

    脑电信号中包含了大量的生理与疾病信息。

    在临床医学方面,脑电信号处理不仅可为某些脑疾病提供诊断依据,而且还为某些脑疾病提供了有效的治疗手段。

    在工程应用方面 ,人们也尝试利用脑电信号实现脑机接口(BCI),利用人对不同的感觉、运动或认知活动的脑电的不同,通过对脑电信号的有效的提取和分类达到某种控制目的。

    但由于脑电信号是非平稳的随机信号,而且其背景噪声也很强,因此脑电信号的分析和处理一直是非常吸引人但又是具有相当难度的研究课题。

    在这里插入图片描述

    ▲普通的EEG脑电信号

    自 1932 年 Dietch 首先用傅立叶变换进行了 EEG分析之后,在脑电分析中相继引入了频域分析、时域分析等脑电图分析的经典方法。近年来,在脑电图分析中应用了小波分析、匹配跟踪方法、神经网络分析、混沌分析等方法以及各种分析方法的有机结合 ,有力地推动了脑电信号分析方法的发展 。

    后面将介绍马可·康盖多(Marco Congedo)等人提出的利用黎曼几何分析EEG脑电信号。

    本文内容欢迎各位留言,批评指正。

    欲知后事如何,请关注我们的公众号(行为基因组学和脑机接口)~

    参考文献

    Alaux, C., Sinha, S., Hasadsri, L., Hunt, G. J., Guzmán-Novoa, E., DeGrandi-Hoffman, G., & Robinson, G. E. (2009). Honey bee aggression supports a link between gene regulation and behavioral evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(36), 15400-15405.

    参考链接
    https://baike.baidu.com/item/%E7%BD%97%E5%B7%B4%E5%88%87%E5%A4%AB%E6%96%AF%E5%9F%BA%E5%87%A0%E4%BD%95/5773363?fromtitle=%E7%BD%97%E6%B0%8F%E5%87%A0%E4%BD%95&fromid=7474583&fr=aladdin.

    https://baike.baidu.com/item/%E6%B3%A2%E6%81%A9%E5%93%88%E5%BE%B7%C2%B7%E9%BB%8E%E6%9B%BC/1693983?fromtitle=%E9%BB%8E%E6%9B%BC&fromid=346114&fr=aladdin.

    https://blog.csdn.net/youzi12345678/article/details/89321276.

    图源/百度图片,谷歌图片

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  • 上面为论文的地址,关于压缩感知,我曾经做过一下了解,并根据初学者角度总结了压感,但可惜我认为好文章没人看,写不好文章,不想让人关注文章却点击量较多,真是尴尬,贴出地址:一次综合、深入浅出...

    宽带接收机中的非均匀采样技术研究

    上面为论文的地址,关于压缩感知,我曾经做过一下了解,并根据初学者的角度总结了压感,但可惜我认为好的文章没人看,写的不好的文章,不想让人关注的文章却点击量较多,真是尴尬,贴出地址:一次综合的、深入浅出的压感的回顾与总结

    既然以前研究过压缩感知,为什么今天要旧事重提呢?一方面,多看无害呀,另一方面就是这么论文中有介绍压感,时隔不久,我还想朝花夕拾。这也不是全部的目的,主要还是论文的完整性,我需要提提。

    这篇博文是对上篇博文的继续,这里贴出上篇博文的地址:宽带接收机中的非均匀采样技术研究(2018/8/18)(第一篇)


    这里需要重申一下,压缩感知研究的对象是有限长(假设N维)的离散信号,而且这个信号还是得能够进行稀疏表示的,如果这个信号本身就是稀疏信号,那就更好了,省了很多事情,稀疏矩阵就是一个N维的单位阵。

    信号的稀疏表示是关键,也是进行压缩采样(压缩感知)的第一步。

    只有待处理信号在某个变换基内是稀疏的,才可以使用 CS 理论对其进行分析。因而,如何合理选择稀疏基在整个过程中显得特别重要。在使用 CS 理论时,对于大多数的信号,可以利用正交基 Ψ 对信号进行稀疏化,这时信号可以表示为:

    X=\Psi \alpha

    这里的\alpha就是就是稀疏表示后的稀疏向量。

    其中, X 是 N*1 维的离散信号,可以表示为列向量形式X=[x_{1},x_{2},...,x_{N}]^{T},X\in R^{N}[.]^{T} 表示对矩阵转置, Ψ 是 N*N维的正交矩阵,可以表示为:\Psi=[\Psi_{1},\Psi_{2},...,\Psi_{N}], a 表示系数向量,是一个 N*1 的向量。则 X 可以用 Ψ 进行
    表示:

    X=\Psi \alpha=[\Psi_{1},\Psi_{2},...,\Psi_{N}]\times[\alpha_{1},\alpha_{2},...,\alpha_{N}]^T=\sum_{i=1}^{N}\alpha_{i}\Psi_{i}

     X 和 a 是在不同域下,对同一信号的表示。

    解释:

    例如一个信号X在时域不是稀疏的,但是对其做DFT(或FFT)后,得到的信号 a 就是一个稀疏的了,这样的例子多不胜数。

    这里信号的稀疏表示就是利用了不同域中信号的不同特点来进行的,二者是对同一个信号在不同域下的不同表示。

    对信号的稀疏表示,不同的信号稀疏表示的方法不一样,有的信号在时域就是稀疏的,有的信号在频域是稀疏的,有的信号在其他域才是稀疏的,所以信号稀疏表示的关键在于找到那个稀疏矩阵,使得信号能够映射为一个稀疏的向量,这就完成了压感的第一步。


    下面给出K稀疏的定义:

    系数向量 a 的支撑集表示如下:

    sup p(\alpha) =\left \{ i,\alpha_{i} \neq 0 \right \}

    其中\alpha_{i}表示\alpha的第i个元素。

    \left \| \alpha \right \|_0=\left \| sup p(\alpha) \right \|_0,意思就是\alpha中不为零的元素的个数。

    其中,\left \| \alpha \right \|_0表示\alphal_0范数。如果满足\left \| \alpha \right \|_0\leqslant K,则可以认为信号 X 在 Ψ 域内是 K-稀疏的。

    可是在大部分实际情况中,能够严格符合稀疏条件的信号 X 并不多。此时,我们将稀疏向量 a 按系数大小进行排序,如果其系数的衰减趋势可近似为指数形式,则选择最大的前 K 项来对原始信号做近似表示。这时可以将信号 X 看作是稀疏的。


    近些年来,冗余字典逐渐成为信号稀疏分解方面的一个热门研究方向,当使用正交基不能将原始信号稀疏化时,选择合适的冗余字典同样可以实现对原始信号进行稀疏分解。冗余字典是一种完备的冗余函数库,数学表示为:

    \Psi = R^{N*L}
    其中, N<<L, Ψ 的每一元素表示一个原子。利用冗余字典对信号进行稀疏分解,其本质就是找到一组最佳的线性原子组合。冗余字典方法主要可分为以下几个研究内容:减小稀疏分解的计算量,对信号的特性进行充分挖掘以及设计符合要求的超完备字典 。
    根据以上论述可知,选择最合适的稀疏基在压缩感知理论的应用中具有重要的意义。因为只有当信号能够稀疏表示时,才可以对信号完成稀疏重构。此外,对变换基稀疏能力的估计,可以根据变换系数的衰减趋势来衡量。Candès 和 Tao的研究表明,如果一个信号幅值衰减呈幂次(power-law)规律时,可根据压缩感知理论对其进行分析。

    对于不能严格满足稀疏条件的信号,如果其在稀疏域上的系数衰减很快。此时,可以用 K 项稀疏的信号来近似描述这种特性,即在信号的重新构造时,只利用最大的 K 个系数来对原始信号进行近似表示。除此之外,即便是标准的稀疏信号,在对信号进行观测时,噪声带来的干扰也是不可避免的。假设观测时,系统噪声只考虑加性高斯白噪声,则最终得到的观测信号可作如下表示:

    其中, n 为随机高斯白噪声,在一般情况下,含有噪声的信号在稀疏变换基下的系数也可以近似地认为是呈幂次衰减的;因此,同样可以根据压缩感知理论对信号进行重构。在稀疏基的选择上,常用的选择有:冗余字典、chirplet 基、Gabor 变换以及离散小波变换基等。

     

     

     

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