計算機的圖像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管圖像本身的分辨率如何，其產生的數據經常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(PCA)和線性奇異分析(LDA)等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數據集合，所求的是整個數據集合的最優低維投影。

這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發現圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統所需的維數通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。

CFW32C7UL系列ISP模塊的系統功能,通過對CFW32C7UL系列ISP模塊的特性介紹后，我們就可以更容易理解其功能應用。下面就其輸出處理、數據儲存機制及系統應用進行詳細介紹。

數據處理ISP從Sensor接收Bayer Pattern RGB（RAW）數據，分別在RAW域，RGB域以及YUV進行處理，最終輸出YUV數據。

RAW數據主要經過動態壞點校正（DBPC），黑電平校正（BLC），鏡頭陰影校正（LSC），RAW域3A信息統計（3A Statistics），白平衡（WBG），顏色插值（Demosaic），得到RGB數據；RGB數據經過Gamma校正，RGB2YUV轉換為YUV數據。Y數據經過縮放模塊（Y Scaler）可以帶動所需要亮度的圖像。

數據儲存,Sensor送入的數據可以直接送到ISP內部的處理模塊進行各種處理，也可以直接寫到ISP外部的Memory中。

黑電平標定，鏡頭陰影標定等都需要將RAW數據直接寫到外部Memory，導出到標定工具中，產生Sensor的黑電平，鏡頭陰影補償系數表。

對顏色的定位準確，所以檢測精準度就會很高。ams內部其實是把光譜分成不同的波段的。有8個可見光的部分。通過這8個可見光的部分，對顏色的定位會非常的準確，包括紅色是怎樣的紅色，是什么程度的紅色。

數字化LFT的靈敏度也非常高。因為這種器械的內部是由非常高靈敏度的器械組成的，所以可以檢測微弱的信號。特別是熒光的方式，信號是非常微弱的。因為是多光譜的，所以能夠檢測出來波長，這樣可以非常精確地定位出是什么類型的病毒。

具體產品有LFT試紙的光譜解析讀出器。

用于抗體檢測和抗原檢測的光譜傳感器是同一款，抗體檢測和抗原檢測對靈敏度的要求是不同的，因此它們的結構是不同的。如果是做抗體檢測，用2個普通的LED。但是如果要做抗原，用熒光方法的話，需要2個UV LED。所以用的LED不同。

(素材來源：eepw和ttic.如涉版權請聯系刪除。特別感謝）