AP0100CS图像信号处理器介绍-AP0100CS集成了Aptina的先进图像处理管道（pipeline），具有令人惊叹的视频和低光照性能。借助用于宽动态范围图像再现（rendering）的高级局部色调映射(Advanced Local Tone Mapping, ALTM)功能，即使在非常困难的高对比度照明条件下也能够生成高质量的视频。AP0100CS集成了具有高级转换器功能的NTSC/PAL编码器，可以提供模拟CCTV市场所需的高TV线分辨率。
图像传感器技术：视频监控系统的核心- “图像不清，看不清楚画面，有噪点，画面不高清，失真，设备耗电量太大了”，这些问题都出在监控摄像机的图像传感器上。本期我们就详解下图像传感技术。
详解指纹传感器工作原理及提高匹配性能的方法-指纹识别过程同所有的生物体特征识别的过程类似，分为用户注册和特征匹配2个部分。首先，需要录入指纹图像，对获取的原始图像进行处理，包括图像增强、分割、细化、二值化等。
如何理解图像定位和跟踪技术-图像跟踪系统采用特有的NCAST目标外形特征检测方法，被跟踪者无需任何辅助设备，只要进入跟踪区域，系统便可对目标进行锁定跟踪，使摄像机画面以锁定的目标为中心，并控制摄像机进行相应策略的缩放。
基于CameraCube技术在图像传感器领域的应用研究-随着消费者对于体积更小、功能更丰富的可携式装置需求日益殷切，数码图像市场也持续展现微型化的趋势。这个趋势也为更为轻薄短小的高品质低成本行动相机带来了更大的需求。为了因应成熟数码图像市场的需求，一些图像传感器厂商也加快速度提升其画素、镜头与封装技术的核心能力。
指纹传感器的工作原理是什么？有什么方法可以提高匹配性能？-图1为提出的多传感器指纹验证系统框架图。首先，通过光学和电容传感器采集用户的指纹图像。然后，对图像进行预处理和分别提取两类传感器采集的指纹图像的特征，基于细节点的匹配算法被分别应用到光学和电容细节点集，因此，有2个匹配分数，并使用融合规则融合这些分数。
TI毫米波技术的毫米波传感器，可真正实现“眼见为实”-这种机器视觉依赖于复杂的互补计算方式，在汽车、工厂自动化、楼宇自动化和医疗等领域的应用中，通常被用于形成精确的物体图像。主动传感器是传输一个或多个波流，并智能地将反射转换成图像。
指纹识别真的安全吗？带你了解指纹识别全过程-指纹识别的原理：
指纹识别技术包含有以下两种主要的识别技术：
第一种是采用不同指纹图像统计对比的方法；
第二种是采用指纹图像本身固有的特征信息进行比对的方法。
黑科技大揭秘交通标志识别为什么能实现98%准确率？-自动驾驶车辆也必须遵守交通法规，因此需要_识别_和_理解_交通标志。我们通过用数据集平均值减去每个图像并除以其标准偏差来确定图像数据集分布的中心。这有助于提高模型在处理图像时的一致性。
视觉传感技术的应用及工作原理-视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。
