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法國研發(fā)出基于壓縮感知的CMOS圖像傳感器


  來源: 麥姆斯咨詢 時(shí)間:2020-04-13 編輯:儀器儀表WXF
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法國原子能委員會(huì)電子與信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)室(CEA-Leti)近日發(fā)表了Wissam Benjilali的博士論文,題為“Exploring analog-to-information CMOS image sensor design taking advantage on recent advances of compressive sensing for low-power image classification”。


近年來CMOS圖像傳感器(CIS)領(lǐng)域研究進(jìn)展逐漸促進(jìn)了研究者重新審視標(biāo)準(zhǔn)圖像采集和處理流程,以實(shí)現(xiàn)片上高級圖像處理應(yīng)用,如決策等。盡管技術(shù)節(jié)點(diǎn)演進(jìn)和3D集成已帶來巨大成就,但由于感知和處理的數(shù)據(jù)量巨大以及實(shí)現(xiàn)最先進(jìn)決策算法的硬件成本高昂,設(shè)計(jì)具有片上決策能力的CMOS圖像傳感器架構(gòu)仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。


在該背景下,誕生了壓縮感知(Compressive Sensing,簡稱CS)作為信號(hào)采集的替代方案,即用壓縮表示方式感知數(shù)據(jù)。當(dāng)基于隨機(jī)生成傳感模型時(shí),CS可通過減少模數(shù)轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)片外吞吐量來大幅節(jié)省硬件,同時(shí)為信號(hào)恢復(fù)和信號(hào)處理提供有意義的信息。傳統(tǒng)上,CS在CMOS圖像傳感器應(yīng)用中被用于壓縮任務(wù),并與涉及高級算法復(fù)雜度的遠(yuǎn)程信號(hào)恢復(fù)算法相結(jié)合使用。為了降低這種復(fù)雜性,CS的信號(hào)處理為直接在CS測量時(shí)進(jìn)行信號(hào)處理(且無顯著性能損失)提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ),同時(shí)也為低功耗智能傳感器節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)提供了新思路。此論文基于算法和硬件研究路線,闡述了如何利用壓縮感知技術(shù),采用高效片上決策算法來設(shè)計(jì)低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)。


主要壓縮感知成像技術(shù)分類圖

主要壓縮感知成像技術(shù)分類圖


該論文在概述壓縮感知和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域(尤其關(guān)注硬件實(shí)現(xiàn))之后,呈現(xiàn)了本研究用于設(shè)計(jì)緊湊型CMOS圖像傳感器架構(gòu)的高效感知方案和決策方法的四項(xiàng)主要成果。首先,分析探討了對于高度受限硬件來說解決CS測量的基本推理任務(wù)問題。其目的是尋找最優(yōu)設(shè)置來執(zhí)行壓縮感知的測量決策。


簡單闡述CS感知方案的2D示意圖

簡單闡述CS感知方案的2D示意圖


其次,該論文提出一種新型CMOS圖像傳感器應(yīng)用傳感方案。該方案旨在滿足理論和硬件兩方面要求,研究證明該傳感模型適用于CMOS圖像傳感器應(yīng)用,可同時(shí)處理圖像繪制和片上決策任務(wù)。另一方面,為了解決標(biāo)準(zhǔn)決策算法所涉及的片上計(jì)算復(fù)雜度問題,探討了構(gòu)建層次推理樹的新方法,以減少與片上多類別推理任務(wù)相關(guān)的MAC操作。當(dāng)層次推理與壓縮感知相結(jié)合時(shí),可實(shí)現(xiàn)聯(lián)合采集處理最優(yōu)化。


偽隨機(jī)調(diào)制和排列壓縮圖像傳感器的頂層架構(gòu)

圖為偽隨機(jī)調(diào)制和排列壓縮圖像傳感器的頂層架構(gòu)


最終,本研究所有成果即可形成一種緊湊型CMOS圖像傳感器架構(gòu),可通過研究所提及的CS傳感方案來實(shí)現(xiàn)片上目標(biāo)識(shí)別,從而減少了片上存儲(chǔ)的需求。與使用一階增量Sigma-Delta模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)的標(biāo)準(zhǔn)CMOS圖像傳感器架構(gòu)相比,該方案僅需的額外硬件為偽隨機(jī)數(shù)據(jù)混合電路、+/-1 in-Sigma-Delta調(diào)制器和小型數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)。另外,論文中還提出多種硬件優(yōu)化方案,以適應(yīng)未來超低功耗(≈μW)CMOS圖像傳感器設(shè)計(jì)的需求。


該架構(gòu)不同層次GIT-10 SVM的識(shí)別精度

圖為該架構(gòu)不同層次GIT-10 SVM的識(shí)別精度


關(guān)于壓縮感知(CS)

壓縮感知(Compressed Sensiong,CS)是在采樣過程中即完成了數(shù)據(jù)壓縮的過程。壓縮感知理論是2006年美國科學(xué)院院士D.Donoho、E.Candes及華裔科學(xué)家陶哲軒正式提出。它指明,信號(hào)在某個(gè)變換域如果是可以被壓縮或者稀疏的,就能將高維信號(hào)的變換系數(shù)投影到低維空間,而僅利用與變換矩陣不相干的觀測矩陣,得到信號(hào)的少量的重要信息,即這種投影保留了重建該信號(hào)所需的信息,而后通過求解最優(yōu)化問題,就能夠從低維觀測向量精確的重構(gòu)出原始高維信號(hào)。壓縮感知有兩個(gè)前提條件:稀疏性(sparsity)和不相關(guān)性(incoherence)。目前壓縮感知理論已經(jīng)在多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,如醫(yī)療成像、數(shù)據(jù)壓縮、信息編碼、統(tǒng)計(jì)估計(jì)以及天文學(xué)等領(lǐng)域。

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