[发明专利]使用具有空间变化阈值的二进制传感器阵列的强度估计

权利要求书

1.一种设备，包括：

包含N个亚衍射极限光传感器的阵列，每个亚衍射极限光传感器具有用于从复位状态向激活状态切换的关联光吸收激活阈值，其中所述光吸收激活值位于一个值范围内；以及

与存储器连接的处理器，该存储器包括计算机程序代码，其中所述存储器和计算机程序代码被配置成与所述处理器一起，使得该设备至少执行基于所述阵列的电输出来估计照射所述阵列的光强度。

2.根据权利要求1所述的设备，其中估计使用训练数据来确定每个传感器的所述光吸收激活阈值，并且基于所述阵列的所述电输出，使用所述传感器的确定的光吸收激活阈值和它们的位置来估计所述强度。

3.根据权利要求2所述的设备，其中估计使用贝叶斯方法。

4.根据权利要求2所述的设备，其中估计使用前馈神经网络，其中所述训练数据用于训练所述神经网络以从所述阵列的所述电输出估计强度。

5.根据权利要求1所述的设备，其中估计使用所述阵列的所述电输出来确定被激活的传感器的数目以及概率质量函数，以确定所述传感器的所述光吸收激活阈值的分布。

6.根据权利要求5所述的设备，其中估计所述强度使用最大似然估计。

7.根据权利要求1所述的设备，其中N位于大约10⁶到大约10⁹或更大的范围中。

8.根据权利要求1所述的设备，其中所述光吸收激活值位于大约1到大约4的值的范围内。

9.根据权利要求1所述的设备，体现为用户设备中的照相机。

10.一种方法，包括：

提供包含N个亚衍射极限光传感器的阵列，每个亚衍射极限光传感器具有用于从复位状态向激活状态切换的关联光吸收激活阈值，其中所述光吸收激活值位于一个值范围内；以及

基于所述阵列的电输出来估计照射所述阵列的光强度。

11.根据权利要求10所述的方法，其中估计使用训练数据来确定每个传感器的所述光吸收激活阈值，并且基于所述阵列的电输出，使用所述传感器的确定的光吸收激活阈值和它们的位置来估计所述强度。

12.根据权利要求11所述的方法，其中估计使用贝叶斯方法。

13.根据权利要求11所述的方法，其中估计使用前馈神经网络，其中所述训练数据用于训练所述神经网络以从所述阵列的电输出估计强度。

14.根据权利要求10所述的方法，其中估计使用所述阵列的所述电输出来确定被激活的传感器的数目以及概率质量函数，以确定所述传感器的所述光吸收激活阈值的分布。

15.根据权利要求14所述的方法，其中估计所述强度使用最大似然估计。

16.根据权利要求10所述的方法，其中N位于大约10⁶到大约10⁹或更大的范围中。

17.根据权利要求10所述的方法，其中所述光吸收激活值位于大约1到大约4的值的范围内。

18.根据权利要求1所述的方法，其在体现为用户设备中的照相机模块中执行。

19.一种设备，包括：

多个亚衍射极限光传感器，其中每个传感器具有用于将所述传感器的输出状态从第一状态向第二状态切换的关联激活阈值，并且其中至少一些所述传感器的激活阈值是不同的；以及

用于通过根据所述传感器的所述激活阈值的分布来解释所述多个传感器的输出状态，来测量入射在所述多个传感器上的光的装置。

20.根据权利要求19所述的设备，其中用于通过解释所述多个传感器的输出状态来测量入射在所述多个传感器上的光的装置将输出状态的空间分布转换成光强度的空间分布。

21.根据权利要求19或20所述的设备，进一步包括存储预定的分布，该预定的分布将所述多个传感器的每个映射到关联的激活阈值，其中用于通过解释所述多个传感器的输出状态来测量入射在所述多个传感器上的光的装置使用存储的所述传感器的激活阈值的预定分布。