用于提供关于对象的3D特征的图像数据和信息的图像感测设备和测量系统

摘要

一种用于提供与对象(120；121；501)的图像相关的图像数据的图像感测设备(130)，包括具有用于感测光的传感器区域(132)的图像传感器(131)。图像感测设备(130)在传感器区域(132)中限定(401)感兴趣区域“ROI”(301a‑303a)。每个ROI(301a；302a；303a)部分地交叠其它ROI(301a‑303a)中的一个或多个。ROI(301a‑303a)被个别地曝光给来自对象的光。图像感测设备(130)读取(403)属于分别与曝光的ROI(301a‑303a)关联的组并得自其中感测到的光的部分图像数据。基于读取的部分图像数据的组合，提供与对象的图像相关的图像数据。

说明书

技术领域

本文的实施例涉及图像感测设备、测量系统、其方法、计算机程序和计算机程序产品。具体而言，本文的实施例涉及与对象的图像相关的图像数据的提供和对象的三维特征的提供。

背景技术

用于工厂和物流(logistic)自动化的工业视觉相机和系统通常基于三维(3D)机器视觉，其中对象的3D图像被捕获。3D图像是指还编码“深度”信息而不仅仅像常规图像那样只有用于二维(2D)像素位置的强度和/或颜色的图像。然后，应用处理来从3D图像提取关于对象的特征(即，对象的3D特征)的信息。

3D机器视觉系统通常基于主动三角测量。在这种系统中，存在利用特定光模式照射对象的光源。通常使用一片光作为特定的光模式，例如由激光产生的。然后，具有图像传感器的相机与光源和对象相关地布置，使得该特定的光模式在被对象反射时变成图像传感器上的入射光。对象的通过反射导致在图像传感器上的入射光的部分被相机和图像传感器捕获，并且图像数据被产生。利用系统的几何形状的知识，图像数据然后可以例如被转换成提供关于3D形状的信息的所谓范围数据，其可以被称为对象的轮廓，对应于特定的光模式在对象上被反射的地方。通过移动光源和/或对象，使得对象的多个部分被照射并且反射的光被图像传感器捕获，可以产生例如对应于多个、连续的轮廓的描述对象更完整3D形状的数据，并且可以创建对象的3D模型。

尤其是对于工业应用，时间往往与成本密切相关，并且因此，最重要的因素之一是高速。期望能够以足够的精度和速度捕获、处理和提供输出例如对应于对象的轮廓的图像数据。至于什么是足够的，这视情况而不同并且例如依赖于应用、机器视觉输出要被用来做什么，等等。

如上所述这种3D机器视觉系统的一个速度限制因素是被使用的、可被实现为专用集成电路(ASIC)和/或被包括在片上系统(System on Chip，SoC)中的图像传感器的速度。图像传感器通常被包括在图像感测设备中，该图像感测设备还可以实现例如与从图像传感器输出的数据的处理相关的附加功能。图像感测设备的一个例子是由3D机器视觉系统使用的相机，该相机包括镜头和连接到图像传感器的电子器件。另一个例子是包括图像传感器和由图像传感器提供的图像数据的一些处理的SoC。在任何情况下，图像感测设备的速度都与图像数据多快地被图像传感器获取和提供并且与任何涉及的处理多快地被执行相关。通常用于3D机器视觉系统的图像感测设备特别地适用于某个或某些应用，例如，允许图像感测设备的某些控制和/或提供某种功能，这可以涉及“在芯片上”进行或多或少的处理。通常为某个或某些应用提供这种特定的适配，以便实现更高的速度、更低的成本、更小的尺寸、更低的功耗，等等。

在GB 2492387(A)中公开了包括图像传感器像素阵列的图像感测设备的一个例子。该图像传感器像素阵列包括多个像素结构。该布置使得能够进行像素行和列的选择性控制，可以选择像素行和列，以限定个别像素或者像素的组/像素区域进行与应用到阵列的其余部分的曝光时间控制不同的曝光时间控制。

发明内容

依据以上所述，一个目的是提供关于3D机器视觉系统中对象的3D特征的提供的改进。

根据本文实施例的第一方面，该目的通过由图像感测设备执行的、用于提供与对象的图像相关的图像数据的方法来实现。图像感测设备包括具有用于感测光的传感器区域的图像传感器。图像感测设备在传感器区域中限定感兴趣区域(Regions Of Interest，ROI)。每个ROI部分地交叠其它ROI中的一个或多个。图像感测设备将ROI个别地曝光于来自对象的光。图像感测设备读取属于分别与曝光的ROI关联的组并得自其中感测到的光的部分图像数据。图像感测设备基于读取的部分图像数据的组合提供与对象的图像相关的图像数据。

根据本文实施例的第二方面，该目的通过用于提供与对象的图像相关的图像数据的图像感测设备来实现。图像感测设备包括具有用于感测光的传感器区域的图像传感器。图像感测设备被配置为在图像传感器区域中限定ROI。每个ROI部分地交叠其它ROI中的一个或多个。图像感测设备被配置为将ROI个别地曝光于来自对象的光。此外，图像感测设备被配置为读取属于分别与曝光的ROI关联的组并得自其中感测到的光的部分图像数据。而且，图像感测设备被配置为基于读取的部分图像数据的组合提供与对象的图像相关的图像数据。

根据本文实施例的第三方面，该目的通过计算机程序来实现，当该计算机程序被数据处理装置执行时，使得图像感测设备执行根据第一方面的方法和/或使得硬件被合成和/或被配置为根据第二方面的图像感测设备。

根据本文实施例的第四方面，该目的通过计算机程序产品来实现，该计算机程序产品包括计算机可读介质和存储在计算机可读介质上的根据第三方面的计算机程序。

根据本文实施例的第五方面，该目的通过测量系统来实现，该测量系统用于基于从根据第二方面的图像感测设备提供的图像数据提供关于对象的三维特征的信息。该测量系统包括图像感测设备并且还包括配置为利用特定的光模式照射对象的光源。光源和图像传感器彼此相关地布置，使得光模式在被对象反射时至少部分地变成传感器区域上的入射光并且作为来自对象的所述光被感测。由此，所提供的图像数据包括可转换为对象的关于对象上的位置的三维特征的信息，所述位置引起传感器区域上的所述入射光。

为了解决与通过成像提供对象的3D特征相关的问题，出于各种原因，期望能够对用于提供3D特征的每个图像的不同部分应用不同的曝光和/或处理。这以及快速执行通过本文的实施例而得以实现。例如，如上所述通过ROI及其使用，逐ROI地实现不同的曝光以及同时对图像数据相对简单的处理尤其是为了基于图像数据提供关于3D特征的信息。代替例如为不同的曝光完全和顺次曝光传感器区域，部分交叠ROI使得能够进行并行曝光和涉及减少的数据量的处理，同时部分交叠降低丢失信息(诸如对关于3D特征的信息的提供重要的、关于峰位置的信息)的风险。而且，片上实现通过每ROI的应对和处理得以促进。而且，每个ROI的部分图像数据的片上处理得以促进，并且与其中例如整个图像的所有图像数据都在芯片外被处理的解决方案相比，使得能够减少要从芯片输出的供进一步处理的数据量。

附图说明

参考所附示意性附图，更详细地描述本文实施例的例子。

图1a是绘出与本文实施例相关的测量系统的例子的示意性框图。

图1b是用于解释关于测量系统的关系和操作原理的示意图。

图2是绘出根据本文实施例的图像感测设备的示意性框图。

图3a-d是示出与本文实施例相关的感兴趣区域(ROI)如何可以在传感器区域中被限定的例子的示意性框图。

图4是示出根据本文实施例的、由图像感测设备执行的方法的流程图。

图5a-c是用于举例说明在本文实施例的上下文中处理强度峰的示意图。

图6是用于举例说明在本文实施例的上下文中曝光不同ROI的示意图。

图7是用于举例说明在本文实施例的上下文中ROI之间的部分交叠的示意图。

图8a-b是示出根据本文实施例的图像感测设备和测量系统的示意性框图。

图9a-d是用于说明关于图像感测设备的与计算机程序相关的实施例的示意图。

具体实施方式

图1a是绘出与本文将解释的实施例相关的测量系统100的例子的示意性框图。该测量系统适于提供关于对象的三维(3D)特征的信息并且可以对应于配置为用于主动三角测量的机器视觉系统。测量系统100包括用于利用特定的光模式112照射要成像的对象的光源110，其在图中作为一片光(a sheet of light)被举例说明。光可以但不必是激光。在所示的例子中，对象通过以汽车形式的第一对象120和以齿轮结构形式的第二对象121被举例说明。当特定的光模式112入射在对象上时，这对应于特定光模式112在对象上的投射，这可以被视为特定的光模式112与对象相交。例如，在所示的例子中，举例说明为一片光的特定光模式112在第一对象120上产生光线111。特定光模式112被对象反射，更具体而言，是被对象的处于相交处(即，在示出的例子中处于光线111处)的部分反射。测量系统100还包括图像感测设备130，在图中被举例说明为相机，图像感测设备130包括图像传感器131，其相对于光源110和要被成像的对象进行布置，使得特定光模式在被对象反射时变成图像传感器131上的入射光。图像传感器130是通常被实现为芯片的装置，用于将入射光转换为图像数据。对象的通过反射而在图像传感器131上产生所述入射光的所述部分由此可以被图像感测设备130和图像传感器131捕获，并且对应的图像数据可以被产生和提供，供进一步使用。例如，在所示的例子中，特定光模式112将在第一对象120的车顶的一部分上的朝图像感测设备130和图像传感器131被反射的光线111处，其由此可以产生和提供编码关于车顶的所述部分的信息的图像数据。利用测量系统100的几何形状的知识，例如，图像传感器坐标如何与世界坐标(例如与被成像的对象相关的坐标系统123的坐标)相关，图像数据可以被转换，以提供关于3D特征(例如被成像的对象的3D形状或轮廓)的信息。

通过移动例如光源110和/或要被成像的对象，诸如第一对象120或第二对象121，使得对象的多个部分被照射并且在图像传感器131上引起反射光，描述对象更完整3D形状的图像数据可以被产生，例如，对应于对象的多个、连续的轮廓，诸如所示出的第一对象120的轮廓140-1－140-K。

如在图1a中所指示的，传送带122或类似物可被用来移动对象通过特定光模式112，其中光源110和图像感测设备130通常是固定的，使得每个对象的所有部分或至少面向光源110的所有部分被照射。

关于所述3D特征(例如所述(一个或多个)3D形状或(一个或多个)轮廓)的信息，可以包括以任何合适格式的描述3D特征的数据。所谓范围数据是经常被用于描述3D特征的数据的一个例子。关于3D特征的信息可以由图像感测设备130直接地或者从例如计算机和/或专用于某个目的的硬件提供，其中计算机和/或专用于某个目的的硬件被配置为对来自图像感测设备130的输出数据进行操作。输出数据基于来自图像传感器131的图像数据。

注意图1a只是示意性的和用于举例说明的目的，并且不是在该图中示出的一切都需要用于本文所有实施例，如将从下面显而易见的。

图1b是用于示出和描述图像传感器131的基本原理以及对象的3D特征如何可以基于来自图像传感器131的图像数据被提供的示意图。图1b的左部分示出了图像传感器131的传感器区域132。传感器区域132适于感测光，即，入射在传感器区域132上的光，并且具有对应于像素的NxM个图像感测元件的分辨率，其中N是具有感测元件的总行数并且M是具有感测元件的总列数。传感器区域132在图像传感器的局部坐标系统中进行绘制，其中m表示列位置并且n表示行位置。因此，n在本文中可以用来指示N行中的任意行并且m在本文中可以用来指示M列中的任意列。第一入射光模式133的例子在传感器区域132中示出，该第一入射光模式133是第二对象121反射特定光模式112的结果。在图1b中，仅仅为了便于理解，第二对象121被绘制在传感器区域132中。图像传感器131可以感测第一入射光模式133，其中至少在不使所述其它图像感测元件过度曝光-或曝光不足的适当的曝光条件下，被第一入射光模式133照射的所述图像感测元件应当比图像传感器131的其它图像感测元件记录更高的强度。

在所示出的图1b的例子中，每行n对应于到第二对象121的一定距离，并且每列m对应于在第二对象121的轮廓中的位置。因此可以预期每列m只有一个真正的反射。因此，至少在理论上，有可能每列搜索强度峰并且期望这些峰(例如，最大峰)是每列中的真正的反射。如果这对每一列重复，则对应于入射光模式133的像素模式可以被识别。由于像素模式在图像传感器131的坐标n，m中，因此，基于测量系统100的几何形状，可以进行转换，以转换成世界坐标中的模式，这在图1b中通过箭头和该图的右部分示出，其中世界坐标中所述转换后的模式对应于第二对象121的轮廓141-1。

在给出关于本文实施例的细节之前，将对与基于三角测量的3D机器视觉系统相关的其它问题进行讨论和举例说明。

在许多图像传感器中，采集速度的主要限制是带宽，它与图像数据多快可以被图像传感器提供用于由包括图像传感器的测量系统进一步处理相关。当需要高带宽时，例如为了能够达到所需的速度，这通常又导致需要大量的物理信号引脚并且还导致大的功耗。这是不期望的，并且在例如系统小型化方面这本身经常是有限制的。如果从NxM个图像传感器中提取M个峰位置是与图像传感器集成实现的，例如，在作为ASIC或SoC的图像感测设备中，则需要从图像传感器输出的数据量将大大减少。导致较少的数据需要被读取和/或以较低的频率被读取的这种或类似的直接处理(即，处理与图像传感器集成)可以减小带宽，使得相同的成像速度可以以低得多的输出带宽和功耗来实现。但是，它也对用来提取峰位置的算法的复杂性施加了限制，因为更复杂的算法在实践中可能难以和/或低效地与图像传感器集成实现。如上所述，寻找其中每个对应于单个、真正的反射的“真正的峰”的处理可能涉及寻找单个峰的位置，例如，满足一些其它准则的最强峰或另一特定峰，诸如在每列中具有可接受强度的第一或最后一个峰。如果处理需要考虑其它信息来在存在假峰时提取真实峰的位置，则这增加了复杂性，其具有或多或少的速度限制效应。这里一种解决方案可以是在第一阶段提取多个候选峰，并且然后在第二阶段在这多个候选峰中寻找真正的峰。另一方面，用于处理多个峰和两个阶段处理的开销可能减少系统的吞吐量，这取决于应用会或多或少是严重的。

另一个速度限制因素可能是图像传感器所需要的用于捕获入射光以便获得可检测的信号的曝光时间。

在上述类型的系统中，多次反射常常是个问题。当来自从一个表面反射的光源110的光在它变成图像传感器上的入射光之前在一个或多个表面中被进一步反射并且导致假反射时，发生多次反射。可以例如知道，将只有一个真正的反射，例如在图像传感器131的M列中的每一列m中有一个，但是有多个候选反射存在，除一个之外其它都是假的。多次反射也可能由于几何失真和/或还有环境噪声干扰而出现。当被成像的对象的几何形状(例如圆形台阶边缘)引起多次反射时，发生几何失真。在实践中，假反射可能比真反射更强。假反射也可以比真反射更尖锐，即，更窄，并且因此不总是有可能使用由传感器记录的强度峰的强度或宽度来区分真反射与假反射。因此，在图像传感器上，在实践中往往难以区分真与假反射。一种解决方案可以是为强度峰提取所有可能的候选位置，并且然后具有通常在图像传感器之外的后处理步骤，其通过例如关于完整图像施加平滑度标准过滤掉不想要的数据。所谓动态编程是被应用到候选位置上用于寻找每列的最终、单个位置的可能技术的例子。

另一个问题是动态范围，其中光被对象的反射可能在一些部分中非常弱，而在其它部分中非常强，尤其是如果存在镜面反射的话。在镜面反射中，入射光的很大一部分在特定的方向被反射。与此相反的是漫反射，其中光在所有方向被均匀地反射。在实践中，大多数表面表现为镜面和漫反射的混合。动态范围问题的一个有利因素是检测到的例如来自发散的激光平面的漫反射光的强度通常作为距离的函数以非线性的方式减小。光的发散导致远离光源的每单位面积较小的入射能量。另一个有利因素是实现或包括图像感测设备130的相机通过具有相对小的孔径的镜头收集光。与从较近距离反射的光相比，从在较远距离处的对象反射的光将较不可能穿过该孔径。例如，在图1b所示的情况下，属于图像传感器区域132的下部的感测元件会比上部中的感测元件感测到更低的强度，所述下部对应于较远的距离。

观察到的强度峰的宽度也会随着视野而具有变化，即，还存在峰宽度问题。如果例如对应于测量系统100的测量系统不利用所谓的Scheimpflug原理对“倾斜平面”聚焦进行调整，则激光平面的某些部分可能离焦。这会导致其中观察到的强度峰的宽度例如在景深中在远处比在近处更大的分布。例如，参考图1b，与在上部行处的峰位置相比，在下部的峰位置可以对应于较大宽度的强度峰，或反之亦然。在分布的特定宽度的情况下，子像素峰位置的高精度提取可以表现得最好，并且因此会受宽度的大变化的负面影响。

而且，由于如在图1a中的基于三角测量的测量系统的几何性质，图像传感器131的每单位像素(ΔP)的深度测量(ΔR)的分辨率随深度增大，即，也存在分辨率问题。为了产生具有均匀测量分辨率的系统，可以在近的距离中利用所谓的融合(binning)来减少在那部分中的ΔP的分辨率，以获得更均匀的ΔR分辨率。

以上问题的任何解决方案都应当优选地至少不会适得其反地恶化任何其它问题，并且优选地一个解决方案应当同时减轻多个问题或至少与用于减轻其它问题的其它解决方案兼容。

图2是绘出与测量系统100分离的图像感测设备130的示意性框图。图像感测设备130包括图像传感器131。图像感测设备130适于提供与诸如第一对象120和第二对象121的对象的图像相关的图像数据。图像感测设备130可以被实现为芯片，其可以被称为传感器芯片，例如，以ASIC或者在SoC中集成的一组芯片的形式。然后，图像感测设备130可以例如在相机中被使用。应当指出，图像感测设备130不必实现为(单)芯片或SoC，但是为了实现更高的速度，这是有利的。图像感测设备130可以替代地例如利用互连的分立部件来实现，诸如具有图像传感器131的一个芯片和布置为对来自图像传感器131的输出进行操作的一个或多个其它芯片。例如，图像感测设备130可以被实现为相机，诸如在图1a中示出的相机，其包括所述互连的分立部件。

图3a-d是示出与本文实施例相关的感兴趣区域(ROI)如何可以在图像传感器区域132中被限定的例子的示意性框图。ROI是传感器区域132的子区域。

图3a示出了ROI的第一示例组中的第一ROI 301a、第二ROI302a和第三ROI 303a，其中每个ROI与一个或多个其它ROI部分交叠。更具体而言，第一和第二ROI 301a、302a彼此部分交叠并且第二和第三ROI 302a、303a彼此部分交叠。彼此部分交叠的ROI具有共同的部分交叠，其中所涉及的ROI的行完全交叠并且所涉及的ROI的列部分交叠。每个ROI覆盖传感器区域132的全部行并且ROI覆盖整个图像传感器区域132。示出的ROI是沿着传感器区域132的列连续定位的ROI的例子。示出的ROI也是其中每个ROI具有或者沿其一侧或沿其两个相对侧的交叠的例子。ROI 301a-303a在例子中被使用并且在下面结合图5进行一些更详细的讨论。

图3b示出了ROI的第二示例组中的第四ROI 301b、第五ROI302b和第六ROI 303c，其中每个ROI与一个或多个其它ROI部分交叠。更具体而言，第四和第五ROI 301b、302b彼此部分交叠并且第五和第六ROI 302b和303b彼此部分交叠。彼此部分交叠的ROI具有共同的部分交叠，其中所涉及的ROI的列完全交叠并且所涉及的ROI的行部分交叠。每个ROI覆盖传感器区域132的全部列并且ROI覆盖整个图像传感器区域132。示出的ROI是沿着传感器区域132的行连续定位的ROI的例子。示出的ROI也是其中每个ROI具有或者沿其仅一侧或者沿其两个相对侧(例如，沿两个相对的平行边)的交叠的实施例的例子。

图3c示出了ROI的第三示例组中的第七至第十ROI 301c-304c，其中每个ROI与两个或更多个其它ROI部分交叠。每个ROI只覆盖一部分行和列并且ROI覆盖整个图像传感器区域132。示出的ROI是其中每个ROI具有沿其至少两侧的交叠的例子，其中这两侧沿两个垂直侧，即，不相对的侧。

图3d示出了ROI的第四示例组中的第十一ROI 301d和第十二ROI 302d，其中每个ROI与一个或多个其它ROI部分交叠。彼此部分交叠的ROI(即，这里是第十一ROI 301d和第十二ROI 302d)具有共同的部分交叠，其中所涉及的ROI的行完全交叠并且所涉及的ROI的列部分交叠。每个ROI部分地覆盖传感器区域132的行并且部分地覆盖传感器区域132的列。ROI只覆盖图像传感器区域132的一部分。与在图3a中类似，示出的ROI是沿着传感器区域132的列连续定位的ROI的例子。示出的ROI也是其中每个ROI具有只沿其一侧的交叠的例子。

诸如在图3a-d中举例说明的ROI如何与本文实施例相关将在以下进行讨论。

现在将参考在图4中绘出的流程图进一步详细说明和描述与例如由图像感测设备130执行的方法相关的本文实施例的例子，其中该方法用于提供与例如第一对象120或第二对象121的对象的图像相关的图像数据。图像感测设备130包括具有用于感测所述图像的传感器区132的图像传感器131。如将从下面认识到的，要提供的感兴趣的图像数据通常是至少可转换为关于对象的三维特征的信息(例如转换为轮廓140-1、141-1中的任何一个)的图像数据。

该方法包括以下动作，这些动作可以以任何合适的次序被执行。此外，动作可以被组合。

动作401

图像感测设备130在传感器区域132中限定例如对应于以上结合图3a-d讨论的ROI的任何一个示例组的ROI。每个ROI与其它ROI中的一个或多个部分交叠。

图像感测设备130可以基于预配置的ROI的一个或多个集合和/或基于对图像感测设备130的输入来限定ROI，该输入可以是用户可控制的。输入可以采用配置数据(例如，指令和/或电信令)的形式，并且可以确定ROI将如何被限定。预配置和/或输入可以例如借助在连接到图像感测设备130的通信端口的计算机或其它控制设备上运行的软件来实现。

例如，配置数据可以包括关于确定ROI在传感器区域132中的大小和位置的坐标的信息。在另一个例子中，配置数据包括关于多个ROI和关于部分交叠的大小的信息。它可以同时被预配置为ROI例如将沿着传感器区域132的列被连续定位，诸如在图3a中那样，和/或被放置为均匀地覆盖整个传感器区域132，并且根据部分交叠的所述大小沿着传感器区域132的列具有部分交叠。在还一例子中，输入是借助电信令的输入，电信令例如将实现或包括图像感测设备130的芯片的引脚设置为高或低电压，从而选择对图像感测设备130具有特定含义的特定设置。例如，4个引脚可以被设置为具有“10个ROI”含义(或者更确切地说，由电压编码的二进制数会具有这个含义)的电压。类似地，一个引脚可以被设置为具有选自(例如，沿行或列连续的)2个可替代选项中的“ROI将沿着传感器区域132的行被连续定位”的含义的电压。其它两个引脚可以被设置为具有选自4个预配置的可替代选项(例如5个、10个、15个或20个像素部分交叠)中的“沿传感器区域132的行的10个像素部分”的含义的电压。

被限定的ROI的数量应当适于与该方法的使用相关的上下文、目的和情景。给定这一点，技术人员可以例如利用如上所述的用户控制预配置或控制要被限定的ROI的数量。但是，在大多数情况下，ROI的合适数量可以在2至10的范围之内。

在一些实施例中，ROI沿着图像传感器区域132的像素列M或像素行N连续定位，例如，与图2中标记为n的箭头或标记为m的箭头平行。这在图3a-b和图3d中被举例说明。因此，能够实现更不复杂的实现方案和更快的处理。

下面结合图5-7进一步讨论ROI之间的交叠。

动作402

图像感测设备130将如在动作401中定义的那样个别地将ROI曝光于来自对象(例如从第一对象120或第二对象121反射)的光。来自对象的光变成传感器区域132上的入射光。如应当认识到的，将传感器区域132中的ROI曝光于光意味着传感器区域132中的感测元件被曝光于并且感测入射光，所述感测元件在ROI内。个别地曝光意味着以个体唯一的方式曝光，这例如会由于每个ROI与可用于曝光该ROI内的感测元件而不曝光该ROI之外的感测元件的其自己的快门相关联而实现。与其自己的快门相关联的每个ROI例如意味着每个ROI存在对于该ROI的所有感测元件相同的相应的“本地”快门。个别地曝光ROI的一个蕴含之义是每个ROI的感测元件可以具有共同的曝光时间，其可以具有与属于其它ROI的感测元件的曝光时间长度无关的长度。换句话说，ROI可以被曝光，使得属于同一个ROI的所有像素(即，感测元件)同时开始和结束其曝光。

应当指出，ROI可以利用与其它ROI相同或不同的曝光时间个别地曝光。全部或者至少一些ROI可以利用不同的曝光时间来曝光。所述至少一些ROI可以沿着曝光方向连续定位，其中所述不同的曝光时间沿着曝光方向增加或减少。不同的曝光时间、与不同ROI相关联的曝光可以如何被执行以及曝光方向在下面结合图6进行进一步的讨论。

动作403

图像感测设备130读取属于分别与曝光的ROI关联的组并由其中感测到的光(即，在曝光的ROI中感测到的光)而产生的部分图像数据，所述感测到的光在曝光期间被感测。

如应当认识到的，各ROI因此与得自图像传感器131位于相应ROI内的感测元件的其自己的部分图像数据(对应于所述组中的一个)相关联。因此本动作与为所有曝光的ROI读取这种部分图像数据相关。部分图像数据的读取可以逐行执行，并且对读取的部分图像数据的一些处理可以与此结合地执行。这通常是高效的，因为例如可以避免为了以后执行处理所需的中间存储。而且，应当指出，如将在下面结合图6解释的，读取与ROI相关联的部分图像数据可以与其它一个或多个ROI的曝光同时被执行，这例如使得根据本文实施例的ROI的使用在时间上高效。在一些实施例中，对部分图像数据中至少一些并且在其读取期间应用融合。这是上面提到的所述“一些处理”的例子。融合是指来自多于一个像素的数据被组合以提供对应于“超像素”(即，结果得到的具有比在组合中涉及的每个像素更大区域的像素)的组合数据。经过融合的像素可以成为例如2或4倍大。如以上所提到的，可以应用融合，以实现更均匀的分辨率。即，所述ΔP分辨率被减小，以获得更均匀的ΔR分辨率，从而减轻所述分辨率问题。如所解释的，在本文所示的例子中，每一行对应于基本上相等的距离，并且因此在这些例子中，主要感兴趣的是每行n应用融合。

在读取期间(诸如在模数(A/D)转换之前而不是在A/D转换之后数字地)应用融合是有利的。这节省了时间，并且因此比在读取之后单独执行融合具有更低的速度限制效应。

如已指出的，融合优选地在对应于到对象较近距离的ROI中更强地被应用。在图1b的例子中，近距离是上部的行。换句话说，第一、底部行n与最长的距离相关联，并且最后一个、顶部行n与最短的或最近的距离相关联。在如例如图3a中的ROI的情况下，最强的融合因此可以应用到第三ROI 303a，较不强的融合可以应用到第2ROI 302a并且第一ROI 301a可以应用最少的融合或根本不融合。融合优选地在每个ROI内以相同的程度应用。

对于具有诸如测量系统100的给定测量系统的特定情况、其性质、要被满足的特定需求等，确定是否值得在本文实施例的上下文中应用融合、以及应该应用到哪里和应用到何种程度在本领域技术人员的能力范围之内。

动作404

搜索方向可以与传感器区域132相关联。图像感测设备130可以在其曝光之后并且沿着与搜索方向平行的每一排像素在每个ROI中搜索满足搜索准则的相应的一个或多个强度峰位置。

对每个ROI的简单和快速处理是通过以上每ROI的搜索来实现的，其中可以使用相对简单的搜索准则，在每排像素中，例如在每列m中，例如，寻找最强强度峰的位置、或者第一或最后一个强度峰的位置。来自多个ROI的单峰的位置然后可以被用来在整个传感器区域132中在搜索方向上为每排像素寻找一个最终的强度峰位置，例如，每列m一个最终强度峰位置。以这种方式，实现可以例如利用每ROI的快速芯片上处理寻找每个ROI单个强度峰位置，从而也减少了数据量。然后可以利用更复杂的处理，例如芯片外处理或至少实现图像传感器131的电路之外的处理，来基于每ROI找到的强度峰位置寻找最终强度峰位置。这种更复杂的处理可以是例如以上提到的动态编程，其因此可以被应用到所述减少量的数据来寻找最终强度峰位置。

搜索方向可以有利地与图像传感器区域132的像素列(例如沿着M个像素列)或者与像素行n(例如沿着N个像素行)平行。即，这样说的每一排像素对应于相应的像素列m或相应的像素行n。利用在前面讨论和示出的布置，沿像素列m的搜索方向是优选的。一般而言，比起如果例如使用对角线搜索方向，沿行或列的搜索方向能够实现更不复杂并因此更快的处理和/或用于实现该方法的更不复杂的硬件。如果图像传感器131与固定的搜索方向关联，则图像感测设备130和/或包括在图像感测设备130中的图像传感器131可以被布置在测量系统中，诸如测量系统100中，因此在搜寻方向上在每一排像素中应当只有一个真反射，如上面所讨论的。作为替代，利用可配置的搜索方向，搜索方向可以被选择，使得将预期在搜寻方向上在每一排像素中只有一个真反射。

搜索方向将在下面联系图5b进一步举例说明。

动作405

基于读出的部分图像数据的组合，图像感测设备130提供与对象的图像相关的图像数据。如果根据动作404的搜索被执行，则对所述图像的图像数据的提供还基于从搜索中找到的强度峰位置。

图像数据可以例如包括对应于被成像的对象的轮廓的信息，该轮廓可以对应于轮廓140-1-140-K中的一个或轮廓141-1。图像数据可被提供以供在图像感测设备130中的内部使用和/或进一步处理，或者被提供给图像感测设备130的输出端口。输出端口可以包括实现图像感测设备130的芯片的一个或多个引脚，和/或，如果图像感测设备130被实现为相机的话，包括输出数据端口，例如图1a中所示。在任何情况下，组合的图像数据可以被进一步处理，并且例如与例如对应于同一对象的多个轮廓的其它后续的组合图像数据组合。因此，进一步的处理可以在图像感测设备130内部和/或由单独的数据处理设备(例如计算机)在外部进行。

以下动作扩展动作401-405，使得该方法变成用于提供关于对象的三维特征(例如，第一对象120和第二对象121的轮廓140-1-141-K和141-1)的信息的方法。假设其中图像感测设备130被包括在适于基于根据动作405提供的图像数据提供关于三维特征的所述信息的测量系统中的场景。测量系统在下文中用测量系统100举例说明。测量系统100包括被配置为利用特定的光模式112(例如图1a中所示的一片光)照射对象(例如第一、第二或第三对象120、121、501中任何一个)的光源110。光源110和图像传感器131彼此相关地布置，使得特定的光模式112在被所述对象反射时至少部分地变成传感器区域132上的入射光并且作为来自对象的所述光被感测，例如，作为来自第二对象121的光被感测的入射光模式133。由此，所提供的图像数据包括关于对象上的位置的、可转换为对象的三维特征的信息，所述位置造成传感器区域132上的所述入射光模式133。

动作406

图像感测设备130可以获得多个图像的图像数据，例如，通过执行根据动作401-405的方法一次并且重复至少动作402-405一次或多次，每次有图像传感器131上的入射光得自于对象(例如第一对象120)的不同部分上的反射。由此，图像感测设备130获得与对象的多个图像关联的例如对应于轮廓140-1－140-K的图像数据集。即，动作402-405可以被重复，直到有一组具有对应于轮廓的足够的图像数据，以便例如能够提供关于三维特征的信息，诸如能够基于能够创建对象的3D模型的轮廓(例如，能够创建第一对象120的3D模型的轮廓140-1－140-K)创建对象的3D模型。还应当指出，如果例如期望重新限定ROI，使得不同的ROI被用于多个图像中的一些，则动作401可以被重复一次或多次。

动作407

图像感测设备130可以将图像数据集转换为关于对象的3D特征的信息。信息可以例如对应于对象或对象的部分的所述3D模型，和/或3D相关的测量和/或对象的性质，诸如长度、体积、平整度等。根据本文前面的解释，这意味着转换是基于对测量系统的几何形状的知识。例如，在测量系统100的情况下，导致传感器区域132的像素位置m、n如何关联到(例如映射到)坐标系统123中的坐标的知识。

为了解决上面关于对象的3D特征通过成像的提供所讨论的问题，出于也在前面讨论过的原因，期望能够对用于提供3D特征的每个图像的不同部分应用不同的曝光和/或处理。依据以上所述，应当认识到，根据本文实施例的方法支持这一点以及快速的执行。例如，通过ROI(例如ROI 301a、302a、303a)以及如上所述它们的使用，每ROI地实现图像数据的不同曝光以及同时相对简单的处理，尤其是为了基于图像数据提供关于3D特征的信息。代替例如为不同的曝光完全和顺次曝光传感器区域132，部分交叠ROI使得能够进行并行曝光和涉及减少的数据量的处理(例如，通过每个ROI的峰位置搜索和/或融合和/或不同的曝光)，而部分交叠同时减少丢失信息(诸如对关于3D特征的信息的供给重要的、关于峰位置的信息)的风险。而且，逐ROI的应对和处理促进了片上实现。而且，逐ROI的部分图像数据的片上处理得以促进，并且与其中例如整个图像的所有图像数据都在芯片外被处理的解决方案相比，使得能够减少要从芯片输出以供进一步处理的数据量。

图5a-c是在本文实施例的上下文中举例说明强度峰的处理的示意图。在所示的例子中，图5a中示意性示出的第三对象501代替第一和第二对象120、121被使用，其中得自于特定的光模式112的光线502入射到第三对象501上。

图5b示出了其中在图像传感器区域132中限定的ROI对应于图3a的例子的情况。即，第一和第二ROI 301a、302a彼此部分交叠，具有第一部分交叠502，并且第二和第三ROI 302a和303a彼此部分交叠，具有第二部分交叠503。在图5b中，进一步示出了在传感器区域132中第二入射光模式504的示意例子，该第二入射光模式504是第三对象501反射特定的光模式112的结果。如上面所解释的，每个列m只有一个真正的强度峰是预期的。但是，通过比较第二光模式504与第三对象501的形状，可以认识到第二光模式504的下部对应于假强度峰。假强度峰是其中特定的光模式112导致第三对象501上的多次反射(即，在上面被解释为有问题的这种多次反射)的典型例子。在图中，还示出了搜索方向的两个不同例子，如上面借助动作404介绍的。第一搜索方向505a和第二搜索方向505b被举例说明。第一搜索方向505a沿着M个像素列，其中被搜索的每一排像素对应于相应的像素列m，如上面借助动作404介绍的。还如上面所解释的，沿行或列的搜索方向通常是优选的，但其它搜索方向(即，对角线搜索方向)也可以使用。第二搜索方向505b是在传感器区域132中的对角线搜索方向的例子。可以每个ROI有一个搜索方向，但优选地是对于所有ROI有一个相同的搜索方向，这使得有更简单的实现和更快的处理。但是，具有不同搜索方向的ROI是可能的。

图5c示意性地分别示出了第一、第二和第三强度峰模式506-1、506-2、506-3。第一强度峰模式506-1对应于在第一ROI 301a例如根据动作402被个别地曝光于入射光之后，由图像传感器131在第一ROI 301a中的感测元件记录(registered)的强度峰，在这里入射光包括第二光模式504。类似地，第二强度峰模式506-2对应于由图像传感器131在第二ROI 302a等中的感测元件记录的强度峰，并且第三强度峰模式506-3对应于由图像传感器131在第三ROI 303a等中的感测元件记录的强度峰。

依据图5a-c，动作404可以被更好地理解。如在动作404中，每个ROI 301a、302a、303a可以有单独的搜索，以便识别相应的强度峰模式，例如，对应于相应示出的强度峰模式506-1、506-2、506-4。单独的搜索可被实现为相对简单的和高效的搜索，与图像传感器131的基本功能集成在一起。例如，每个ROI 301a、302a、303a中的每一列m，可以根据某种准则搜索最大强度峰，或者第一强度峰。这可以与图像传感器131高度集成地被高效实现，对于每个ROI 301a、302a、303a每个列，只需要记住并存储一个峰位置值。应当指出，除了峰位置值本身之外，峰位置的强度值也可以被存储。图像传感器131提供识别每个ROI 301a、302a、303a每一列的一个所得强度峰值的图像数据可能就足够了，即，基于来自所讨论的ROI的感测元件的部分图像数据，每个ROI提供减少的数据量。然后，图像感测设备130可以基于所有ROI的这种减少的数据量提供例如对应于被成像的对象(在这里是第三对象501)的轮廓的组合的图像数据，就像在动作405中。

应当指出，每个列m和ROI只得到一个峰的搜索不能产生图5c中的第二强度模式504-2，其包含了每个列m两个峰。在简单的“一个强度峰”搜索的情况下，第二强度模式504-2可以代替地例如是完全或部分地也包含较低、假强度峰的不连续的模式，但是每个列m只有一个强度峰。但是，当用于所有ROI 301a、302a、303a的强度模式都被考虑时，对于完整的图像传感器区域132，仍然有可能每个列m有多个强度峰，例如，包括对应于第一强度模式504-1的假峰。这样得到的多个强度峰可以基于所读取的部分图像数据的组合联系图像数据的提供进行处理，如在动作405中那样。例如，所有ROI的减少的数据量可以在图像感测设备130内部被进一步处理，然后作为图像数据被提供，或者所有ROI的减少的数据量可以作为图像数据被提供并且例如在外部进行进一步处理。在任何情况下，进一步的处理都可以涉及前面提到的动态编程和/或还考虑相邻列m、关于对应于轮廓的强度峰模式的平滑度和/或连续性的条件的某个或一些算法。为了这个目的，来自被成像的对象的一个或多个之前或随后的轮廓的图像数据也可被考虑在内。

图6是用于在本文实施例的上下文中举例说明不同ROI的曝光的示意图，如以上借助动作402讨论的。例如，第一曝光框601举例说明与第一ROI 301a关联的16个时间单位的曝光时间，第二曝光框602举例说明与第二ROI 301b关联的4个时间单位的曝光时间并且第三曝光框603举例说明与第三关联的1个时间单位的曝光时间。一个时间单位可以是例如10毫秒(ms)。即，在所示的例子中，在每个曝光框之间的曝光时间存在4倍的差。一般而言，在ROI之间的曝光时间使用什么样的差值(例如，随着与被成像的对象的距离的增加而增加)可以基于所使用的测量系统(例如测量系统100)的知识、其照明条件等和/或基于“学习数据”来确定。而且，ROI之间曝光时间的差值可以基于“最外层”ROI(即，对应于到被成像的对象有最长和最短距离的ROI)所需要或期望的曝光时间。然后，在两者之间的ROI可以与关联于最外层ROI的所述曝光时间之间的适当的(例如，成比例的)曝光时间相关联。

在所示的例子中，ROI沿着行被递减曝光，例如，使得所示图中“下部”的行利用较长的曝光时间并且“上部”的行利用较短的曝光时间来曝光。利用在传感器区域132上如图1b中所示的第一入射光模式133，近距离是上部的行，因此其被曝光较短的时间并且下部的行被曝光较长的时间。这可被用来减轻上面提到的动态范围的问题。

在图中，还示出了曝光方向604的例子，如上面借助动作402介绍的，沿着该方向，ROI 301a、302a、303c被连续定位。曝光时间沿所示曝光方向604减小。曝光方向604对所有ROI相同，至少动作402的每次执行是这样的。

一般而言，ROI可以有利地被曝光，使得曝光方向604在相对于被成像的对象(例如分别是第一、第二或第三对象120、121、501)的“远/近”方向，使得远离传感器区域132的对象的部分在较长时间内曝光。应当指出，在搜索方向(例如以上联系图5b讨论的搜索方向505a)的情况下，可以(但不必须)存在在同一方向上的曝光方向(诸如曝光方向604)。

而且，图6绘出了上面借助动作402讨论的情况，其中ROI被曝光，使得属于同一个ROI的所有像素同时开始和结束其曝光。这与借助动作402提到的一致，每个ROI可被认为与其自己的、对所讨论的ROI的所有感测元件相同的快门关联。而且，这最小化了曝光所需的总时间并且通常还便利了与例如对每一行有单独快门(所谓滚动快门)的情况相比更简单的实现。

此外，如图6中所示，部分交叠的ROI可以被顺序曝光。参见例如分别与第一和第三ROI 301a、303a关联的第一和第三曝光框601、603，这些曝光框位于与第二ROI 301b关联的第二曝光框602之后。当部分交叠意味着ROI交叠地共享感测元件并且ROI的个别曝光要被实现时，顺序曝光(即，在时间上分开的曝光)可能是必要的。但是，非交叠的ROI可以并且有利地至少部分地被同时曝光，

如图6中对于分别与第一和第三ROI 301a、303a关联的第一和第三曝光框601、603的情况那样。至少部分地曝光ROI减少了总曝光时间并且因此使得能够更快执行根据本文实施例的方法。应当指出，当ROI的曝光完成后，作为动作403的一部分与那个ROI关联的部分图像数据可以被读出，而一个或多个其它ROI的曝光可以继续进行。因此，不仅非交叠的ROI的曝光可以同时执行，而且对与ROI关联的部分图像数据的读取也可以与其它一个或多个ROI的(一个或多个)曝光同时执行。

图7是用于在本文实施例的上下文中举例说明ROI之间的部分交叠的示意图。第一ROI 301a与第二ROI 302a之间的第一部分交叠502被选作例子并且对于单个列m示出。强度峰700的示意性例子也被示出，具有强度峰高度701和强度峰宽度702。在搜索方向(参见动作404和图5b)中的一个或多个部分交叠中的每一个(例如第一部分交叠502和/或第二部分交叠503)可以基于或者应当至少是传感器区域132上入射光的预测最大强度峰宽度。这种情况在图7中对部分交叠502示出。因此强度峰宽度702可在下面被假设为对应于传感器区域132上入射光的预测最大强度峰宽度。这种“至少”部分交叠降低了错过位于ROI之间的接合处的强度峰的风险，其它风险或多或少是“盲区”，并且因此具有提高图像感测设备130的准确度的效果。可以认识到，所使用的ROI的量越大，接合处强度峰的风险增加并且对于部分交叠变得越来越重要。而且，一些部分交叠(即使小于最大预期强度峰宽度702)也仍有可能至少降低错过强度峰的风险。预期什么最大预期强度峰宽度在本领域技术人员的能力范围内，以依据情况，例如依据关于与图像感测设备130一起使用的如测量系统100的测量系统的细节，确定使用什么样的特定光源(例如光源110)、光行进所涉及的距离等。而且，例行测试和测量当然可以被应用，以找出最大预期强度峰宽度。在任何情况下，最大预期强度峰宽度都通常在10个像素的量级之内，诸如5、10或15个像素，这仅仅是提到一些具体的例子。

在出于上述原因而期望部分交叠的同时，保持交叠小也会是有利的，因为过大的交叠无法与任何特定的优点相联系并且只会导致冗余的数据被读取并且因此会与更长的读取时间(即，用于执行动作403的时间)关联，从而对根据本文实施例的方法的执行具有潜在的速度限制影响。因此，搜索方向(例如第一搜索方向505a)中一个或多个部分交叠中的所述每一个(例如第一部分交叠502和第二部分交叠503)至多是预测的最大强度峰宽度的2倍会是有利的。

为了执行上面联系图4描述的动作401-407，以提供与所述对象的图像相关的图像数据，图像感测设备130可以包括在图8a示意性绘出的布置。如已经提到的，图像感测设备130包括图像传感器131。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的限定电路系统801被配置为在图像传感器区域132中限定ROI，例如ROI 301a-303a，其中每个ROI部分交叠一个或多个其它ROI。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的曝光电路系统802被配置为将ROI个别地曝光于来自对象的光。在一些实施例中，图像感测设备130或曝光电路系统802还被配置为顺次曝光部分交叠的ROI，诸如ROI 301a、302a，并且至少部分地同时曝光非交叠的ROI，诸如ROI 301a、303a。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的读取电路系统803被配置为读取属于分别与曝光的ROI关联的所述组并且得自其中感测到的光的部分图像数据。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的提供电路系统804被配置为基于读取的部分图像数据的所述组合提供与对象的图像相关的图像数据。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的搜索电路系统805可被配置为在每个ROI的曝光之后并沿着与搜索方向平行的每排像素，在每个ROI中搜索满足所述搜索准则的所述相应的一个或多个强度峰位置。在这种情况下，所述图像的图像数据的提供还基于从搜索中找到的强度峰位置。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的应用电路系统806可被配置为对部分图像数据中的至少一些并且在部分图像数据中的至少一些的读取期间应用所述融合。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的获得电路系统807可被配置为通过执行以上动作406获得所述多个图像的图像数据，即，通过执行根据动作401-405的方法一次并且重复至少动作402-405一次或多次，每次有图像传感器131上的入射光得自于对象(例如第一对象120)的不同部分上的反射。由此图像感测设备130可以获得与对象的多个图像关联的图像数据的集合。

图像感测设备130或包括在图像感测设备130中的转换电路系统808可被配置为将图像数据的集合转换成关于对象的三维特征(例如第一对象120的轮廓140-1－140-K)的所述信息。

当然，图像感测设备130通常包括通信端口809，通信端口809一般被配置为参与发送和/或接收信息，包括到和/或来自图像感测设备130的数据。例如，在其中获得电路系统807和转换电路系统808在图像感测设备130外部的实施例中，如例如下面联系图8b所讨论的，图像感测设备130或提供系统电路804可被配置为通过经由在获得电路系统807外部的通信端口809发送图像数据来提供图像数据，其中通信端口809可以位于测量系统100中别的地方，例如，在单独的单元中。在其中获得电路系统807和转换电路系统808与图像感测设备130集成的实施例中，转换电路系统808还可被配置为经由通信端口802输出关于所述3D特征(例如轮廓140-1－140-K)的信息。

图8b示意性地示出了用于本文一些实施例的测量系统100的最低配置。如上面已经指出的，该最低配置包括图像感测设备130和被配置为利用特定的光模式112(例如图1a中所示的一片光)照射对象(例如第一、第二或第三对象120、121、501中任何一个)的光源110。光源110和(包括在图像感测设备130中的)图像传感器131彼此相关地布置，使得特定的光模式112在被所述对象反射时至少部分地变成传感器区域132上的入射光(例如，入射光模式133)并且作为来自对象的所述光被感测。

图8b还用虚线指示作为图8a中所示的代替方案的获得电路系统807和转换电路系统808可以在图像感测设备130的外部，但仍然包含在测量系统100中，例如包含在单独的数据处理单元813(诸如计算机)中。

图像感测设备130和/或测量系统100的实施例可以通过一个或多个处理器(诸如在图8a中绘出的处理器810)与用于执行本文实施例的功能和动作的计算机程序一起完全或部分地实现。在一些实施例中，上面讨论的电路系统和端口可以由处理器810来完全或部分地实现。

在一些实施例中，利用来自以下进一步单独解释的图9a-d中的示意图的支持进行说明，提供了第一计算机程序901a和/或第二计算机程序901b。

当由第一数据处理装置(例如处理器810)执行时，第一计算机程序901a使图像感测设备130执行根据如上所述本文实施例的方法。

如在图9a中示意性地示出的，当由第二数据处理装置900(例如计算机)执行时，第二计算机程序901b使硬件(通常是芯片)被合成为和/或配置为根据如上所述本文实施例的图像感测设备130。第二数据处理装置可以是基于某种常规的用于硬件合成的编程语言(例如超高速集成电路硬件描述语言(VHDL))进行硬件合成的常规数据处理装置。

在一些实施例中，同样利用来自图9b-d中示意图的支持进行说明，提供了一种计算机程序产品，包括其上存储第一计算机程序901和/或第二计算机程序901b的计算机可读介质。计算机可读介质不包括暂时的传播信号并且计算机可读介质可以对应地被命名为非暂时性计算机可读介质。计算机可读介质的例子是如图9b中的存储卡或记忆棒902、诸如图9c中的CD或DVD的盘存储介质903、如图9d中的大容量存储设备904。大容量存储设备904通常基于(一个或多个)硬盘驱动器或(一个或多个)固态驱动器(SSD)。大容量存储设备904可以使得用于存储可经计算机网络905(例如互联网或局域网(LAN))访问的数据。

计算机程序901a和/或901b还可以作为纯计算机程序被提供或包括在一个或多个文件中。一个或多个文件可以存储在计算机可读存储器上并且例如通过下载(例如经计算机网络905)(诸如经由服务器从大容量存储设备904)而可获得。服务器可以例如是web或文件传输协议(ftp)服务器。在第一计算机程序901a的情况下，一个或多个文件可以例如是用于直接或间接下载到并在图像感测设备130上(例如在处理器810上)执行的可执行文件，或者可以用于涉及同一个或另一个处理器的中间下载和编译，以便使它们在进一步下载和执行之前可执行。在第二计算机程序901b的情况下，一个或多个文件可以例如是用于直接或间接下载到并由第二数据处理装置900执行的可执行文件，或者可以用于涉及同一个或另一个计算机的中间下载和编译，以便使它们在硬件合成装置906上进一步下载和执行之前可执行。

图像感测设备130还可以包括图8中所绘出的存储器811，包括一个或多个存储器单元。存储器811被布置为存储数据，诸如第一计算机程序901a和/或图像数据和/或用于执行本文实施例的功能和动作的配置。

本领域技术人员还将认识到，端口和电路系统801-808可以指模拟和数字电路的组合，和/被或配置为具有(例如，存储在存储器中的)软件和/或固件的一个或多个处理器，当软件和/或固件由诸如处理器810的一个或多个处理器执行时，如上所述地执行。例如，在一些实施例中，可以有多个处理器，每个处理器与M列中相应的列m或者与M列中相应的子组关联。这些处理器中一个或多个以及其它的数字硬件可被包括在单个ASIC中，或者若干处理器和各种数字硬件可以在若干单独的部件中分布，不管是单独包装还是组装到SoC中。

作为进一步的例子，图像感测设备130可以包括处理电路812，其可以包括(一个或多个)电路和/或(一个或多个)端口等中的一个或多个，如上面所提到的。如本文所使用的，术语“处理电路”可以涉及处理单元、处理器、ASIC、现场可编程门阵列(FPGA)等等。作为例子，处理器、ASIC、FPGA等等可以包括一个或多个处理器内核。在一些例子中，处理电路可以由软件和/或硬件模块来体现。

例如，在上面提到的其中由第二数据处理装置900执行的第二计算机程序901b导致用于实现图像感测设备130的芯片的合成的实施例中，芯片可以对应于处理单元812。

上面已经提到过的图9a-d是用于示出与计算机程序实施例相关并已经在上面使用并讨论过的实施例的示意图。

本文已经讨论过的基本原理当然将与除上面具体例子中的其它布置一起工作。而且，技术人员还能够发现如何在特定的测量系统(例如对应于测量系统100)中布置和/或配置具有图像传感器131的图像感测设备130，以便能够高效地利用图像感测设备130的能力和本文实施例的优点，但是特定的测量系统和细节可以偏离本公开内容中的具体例子。还应当指出，所谓行和列可以是一个定义的问题，例如，本公开内容的行在另一种情况下可以被称为列，并且反之亦然。

如本文所使用的，术语“存储器”可以指硬盘、磁存储介质、便携式计算机盘、闪存存储器、随机存取存储器(RAM)等。此外，存储器可以是处理器的内部寄存器存储器。

如本文所使用的，表述“被配置为”可以指处理电路被配置为或适于通过软件或硬件配置执行本文描述的一个或多个动作。

如本文所使用的，术语“数”、“值”可以是任何种类的数字，诸如二进制、实数、虚数或有理数等等。而且，“数”、“值”可以是一个或多个字符，诸如字母或字母串，“数”、“值”还可以由位串来表示。

如本文中所使用的，表述“在一些实施例中”已被用来指示所述实施例的特征可以与本文公开的任何其它实施例组合。

本文的命名可以使用列举术语，如“第一”、“第二”、“a”、“b”等，以便实现独特的命名。列举术语通常按照本公开内容中介绍的顺序。如果没有明确相反的信息，则它们将不应被解释为暗示任何其它次序，诸如执行、优先级等的次序，也不应被解释为暗示任何依赖性。例如，实施例可以涉及本文被命名为“第二”的项，而不必涉及另一个类似的、在本文被命名为“第一”的项，等等。

当使用词语“包括”时，它应当被解释为是非限制性的，即，意思是“至少包括”。

在附图和说明书中，已经公开了本发明的示例性实施例。但是，许多变化和修改可以对这些实施例进行，而不从根本上背离本发明的原理。因而，虽然采用了特定的术语，但它们仅仅是在一般和描述性的意义上使用的，而不是为了限制。

虽然各方面的实施例已进行了描述，但是其许多不同的变更、修改等等将对本领域技术人员变得显而易见。因此，所描述的实施例不意在限制本公开内容的范围。