计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。

这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。

CFW32C7UL系列ISP模块的系统功能,通过对CFW32C7UL系列ISP模块的特性介绍后，我们就可以更容易理解其功能应用。下面就其输出处理、数据储存机制及系统应用进行详细介绍。

数据处理ISP从Sensor接收Bayer Pattern RGB（RAW）数据，分别在RAW域，RGB域以及YUV进行处理，最终输出YUV数据。

RAW数据主要经过动态坏点校正（DBPC），黑电平校正（BLC），镜头阴影校正（LSC），RAW域3A信息统计（3A Statistics），白平衡（WBG），颜色插值（Demosaic），得到RGB数据；RGB数据经过Gamma校正，RGB2YUV转换为YUV数据。Y数据经过缩放模块（Y Scaler）可以带动所需要亮度的图像。

数据储存,Sensor送入的数据可以直接送到ISP内部的处理模块进行各种处理，也可以直接写到ISP外部的Memory中。

黑电平标定，镜头阴影标定等都需要将RAW数据直接写到外部Memory，导出到标定工具中，产生Sensor的黑电平，镜头阴影补偿系数表。

对颜色的定位准确，所以检测精准度就会很高。ams内部其实是把光谱分成不同的波段的。有8个可见光的部分。通过这8个可见光的部分，对颜色的定位会非常的准确，包括红色是怎样的红色，是什么程度的红色。

数字化LFT的灵敏度也非常高。因为这种器械的内部是由非常高灵敏度的器械组成的，所以可以检测微弱的信号。特别是荧光的方式，信号是非常微弱的。因为是多光谱的，所以能够检测出来波长，这样可以非常精确地定位出是什么类型的病毒。

具体产品有LFT试纸的光谱解析读出器。

用于抗体检测和抗原检测的光谱传感器是同一款，抗体检测和抗原检测对灵敏度的要求是不同的，因此它们的结构是不同的。如果是做抗体检测，用2个普通的LED。但是如果要做抗原，用荧光方法的话，需要2个UV LED。所以用的LED不同。

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