Έμβλημα Πολυτεχνείου Κρήτης
Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Facebook  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Instagram  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Twitter  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο YouTube   Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Linkedin

Νέα / Ανακοινώσεις / Συζητήσεις

Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας κ. Τριλυράκη Αικατερίνης - Σχολή ΗΜΜΥ

  • Συντάχθηκε 18-07-2014 15:33 από Esthir Gelasaki Πληροφορίες σύνταξης

    Email συντάκτη: egelasaki<στο>tuc.gr

    Ενημερώθηκε: -

    Ιδιότητα: υπάλληλος.
    ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
    Σχολή Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
    Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών

    ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ

    ΚΑΤΕΡΙΝΑΣ ΤΡΙΛΥΡΑΚΗ

    με θέμα

    Ανάπτυξη εξελιγμένης πλατφόρμας για τον έλεγχο παραμέτρων CMOS οπτικών ανιχνευτών
    Development of an advanced platform for controlling the imaging parameters of CMOS image sensors

    Δευτέρα 21 Ιουλίου 2014, 11πμ
    Αίθουσα 137.Π39, Κτίριο Επιστημών, Πολυτεχνειούπολη

    Εξεταστική Επιτροπή

    Αναπληρωτής Καθηγητής Κώστας Μπάλας (επιβλέπων)
    Αναπληρωτής Καθηγητής Ιωάννης Παπαευσταθίου
    Επίκουρος Καθηγητής Ματτίας Μπούχερ




    Abstract

    In the last few years it is witnessed an unbowed trend to use digital cameras in more and more aspects of our everyday life. This has led to the development of a special group of devices that constitute combinations of embedded computers and video cameras; the so-called Smart Cameras. Smart Cameras are embedded platforms with small form factor, equipped with a single or multiple video sensors and enough computational resources to perform dedicated operations onboard and at site. In the context of this thesis, a hardware platform was developed, capable of controlling both the behaviour and output of Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS) image sensors. The platform was developed using commercial-off-the-self products, where a CMOS image sensor was interfaced to a heterogeneous multicore processing module. Four applications were developed for this platform, embedding video streaming with signal processing operations, effectively transforming the hardware platform into a smart camera. In "De-noising during capture" application, multiple frames were averaged during acquisition to address the problem of image noise reduction. The second application, "Ultra-fast Spectrometer", utilizing only the rows of the image sensor’s array, converts the camera to an ultra-fast reconfigurable spectrometer. In "Human Vision Emulation", we developed an application in which both an overview of a scene (not in full resolution) accompanied with an area of interest in full resolution is simultaneously displayed in accordance with the human vision sensitivity model. Finally, in "Pseudocolor Mapper", the platform calculates a pseudocolor map based on the red to green channel ratio, which is an indicative index for locating veins in human body.

© Πολυτεχνείο Κρήτης 2012