[发明专利]成像设备、控制成像设备的方法及非暂时性记录介质在审

专利信息
申请号: 202111220541.1 申请日: 2021-10-20
公开(公告)号: CN114554104A 公开(公告)日: 2022-05-27
发明(设计)人: 朴宣暎;金台澔 申请(专利权)人: 三星显示有限公司
主分类号: H04N5/235 分类号: H04N5/235;H04N5/225
代理公司: 北京金宏来专利代理事务所(特殊普通合伙) 11641 代理人: 李子光
地址: 韩国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 成像 设备 控制 方法 暂时性 记录 介质
【权利要求书】:

1.一种成像设备,包括:

成像元件;

成像驱动器,所述成像驱动器配置成以第一帧率和第一快门速度驱动所述成像元件;

控制器,所述控制器配置成在由所述成像元件拍摄到的图像中检测闪烁;以及

存储器,所述存储器配置成:响应于检测到的所述闪烁,存储关于所述闪烁的闪烁特性以及与所述闪烁特性对应的所述成像元件的所述第一帧率和所述第一快门速度的数据。

2.如权利要求1所述的成像设备,其中,响应于检测到的所述闪烁,所述控制器配置成:通过所述成像驱动器来控制所述成像元件,从而以第二快门速度执行成像,所述第二快门速度与所述第一快门速度不同。

3.如权利要求2所述的成像设备,其中,响应于大于所述第一帧率的倒数的所述第二快门速度,所述控制器配置成:通过所述成像驱动器来控制所述成像元件,从而以第二帧率执行成像,所述第二帧率与所述第一帧率不同。

4.如权利要求3所述的成像设备,其中,所述第二帧率大于所述第一帧率。

5.如权利要求4所述的成像设备,其中,所述控制器还配置成:使用预先学习的深度学习/机器学习模型来确定所述第二快门速度;并且

所述深度学习/机器学习模型为学习利用所述闪烁特性以及所述成像元件的所述第一帧率和所述第一快门速度来确定所述闪烁减少的所述第二快门速度的模型。

6.如权利要求5所述的成像设备,其中,所述闪烁特性与由一帧图像中的闪烁引起的条纹的数量、所述条纹之间的距离和所述条纹的强度中的至少一个有关。

7.一种成像设备,包括:

成像元件,所述成像元件包括快门单元和多个像素,所述成像元件配置成将通过开启和关闭所述快门单元而接收的光转换成电信号,以及

控制器,所述控制器配置成:

检测在由所述成像元件拍摄到的图像中是否存在闪烁以及闪烁特性;以及

以与所述闪烁特性对应的第一帧率和第一快门速度驱动所述成像元件。

8.如权利要求7所述的成像设备,其中,响应于存在于所述图像中的所述闪烁,所述控制器配置成以与所述第一快门速度不同的第二快门速度驱动所述成像元件。

9.如权利要求8所述的成像设备,其中,响应于大于所述第一帧率的倒数的所述第二快门速度,所述控制器配置成以与所述第一帧率不同的第二帧率驱动所述成像元件。

10.如权利要求9所述的成像设备,其中,所述第二帧率大于所述第一帧率。

11.如权利要求10所述的成像设备,其中,所述控制器还配置成:

将在所述图像中检测到的所述闪烁特性以及与所述闪烁特性对应的所述第一帧率和所述第一快门速度输入到预先学习的深度学习/机器学习模型;

确定图像中不存在闪烁的无闪烁帧率和无闪烁快门速度;

从所述深度学习/机器学习模型接收所述无闪烁帧率和所述无闪烁快门速度;以及

以所述无闪烁帧率和所述无闪烁快门速度来驱动所述成像元件。

12.如权利要求11所述的成像设备,还包括:

存储器,所述存储器配置成存储关于所述闪烁特性、所述第一帧率和所述第一快门速度的数据,

其中,所述深度学习/机器学习模型使用存储在所述存储器中的关于所述闪烁特性、所述第一帧率和所述第一快门速度的数据来预先学习。

13.如权利要求12所述的成像设备,其中,所述闪烁特性与由一帧图像中的闪烁引起的条纹的数量、所述条纹之间的距离和所述条纹的强度中的至少一个有关。

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