intoPIX
  • 相机与机器视觉的高级图像压缩

    通过超低延迟和极致画质,优化从传感器到系统的RAW JPEG 工作流程

优化高分辨率图像传感器的RAW 处理流程

直接从传感器进行图像压缩

intoPIX 先进的图像传感器压缩技术,旨在直接在图像传感器输出端对像素数据进行管理和压缩,支持分辨率从 200 万像素到 1 亿多像素。
这些技术能够高效压缩RAW RGGB)、灰度、RGB 图像及视频流,同时保持低复杂度、无损或近无损的质量,并实现超低延迟。

高分辨率图像传感器的挑战

图像传感器无处不在,其分辨率和帧率也在不断提升。因此,相机产生的数据量正呈指数级增长。
如果没有高效的压缩技术RAW 传输很快就会在带宽、存储和处理方面成为瓶颈。
intoPIX 降低带宽需求、简化连接、减少功耗,同时兼顾图像质量与延迟控制,帮助克服这些挑战。

视觉的压缩

intoPIX 可在相机和嵌入式系统内部直接实现高效的图像压缩,从而能够传输高质量的视频流,用于分析、检测和远程监控。
这些解决方案在降低带宽需求的同时保留关键图像细节,因此非常适合机器视觉和人眼视觉应用。

O我们的压缩技术提供:
  • 多平台的可能性:Intopix同时提供ASIC/FPGA IP核 & CPU/GPU SDKs  
    • FPGA 编码器/解码器IP 摄像核心
    • GPU CPU SDK 用于编码器/解码器、帧捕获器、CCU 和接收端。
  • 多图像/视频格式 :
    • 各种 BIT DEPTH 编码(每个组件从 8 位到 16 位)
    • 各种分辨率:从低分辨率到20480x10240像素甚至更高
    • 各种速度,每秒图像:用于实时或高速捕获
  • 各种编码模式:

我们的技术适用于任何标准接口,如GiGE Vision、USB-3、Coaxpress、Genicam、MIPI、LVDS、RTP等。
intoPIX TicoRAW
intoPIX TicoXS (JPEG XS)

什么是图像传感器压缩?

图像传感器压缩是指在传输或存储之前,直接在相机传感器输出端RAW 数据进行压缩以减小其大小的过程。
对于现代高分辨率相机而言,这种方法至关重要,因为其数据传输速率往往会迅速超过可用带宽。

为什么要压缩RAW 数据?

随着图像分辨率和帧率的提高RAW 很快就会变得过于庞大,若不进行压缩便难以高效处理。
RAW 数据包含大量信息,尤其是在高分辨率和高帧率相机中。
未压缩时:
- 数据速率可能超过可用接口带宽
- 存储需求显著增加
- 实时处理变得更加复杂

通过在传感器层面直接对RAW 进行压缩,可以实现以下功能:
- 降低带宽需求
- 实现实时传输
- 优化存储和处理效率

为何要在相机和机器视觉中使用JPEG 压缩?

随着图像分辨率和帧率的提高,实时传输视频数据已成为一项重大挑战,尤其是在对延迟敏感的应用中。
未压缩或轻度压缩的视频流很快就会超出可用带宽,从而导致延迟,这对实时系统而言是不可接受的。
如果没有高效的视频压缩:
- 带宽需求将变得极其高
- 网络基础设施成本增加
- 延迟可能影响实时性能和决策

B通过使用JPEG 压缩技术,可以实现:
- 实现超低延迟的视频传输
- 在保持图像质量的同时降低带宽需求
- 为机器视觉和专业成像应用确保可靠的实时性能

88KRAW 带宽挑战与压缩解决方案
8KRAW 在录制或连接RAW 应用示例

TicoRAW 16 位RAW @ 10:1 压缩

  • 在现有电缆和基础设施上传输 8K 流媒体
  • 简化从相机到处理装置的实时连接和传输
  • 采集到具有成本效益的存储设备上

例如,未压缩的 8KRAW 可能需要超过 30 Gbps 的带宽,这使得其难以高效传输或存储。
借助intoPIX TicoRAW ,相同数据可在保持图像质量的同时,将所需带宽压缩至原来的几分之一,并支持实时工作流程。

了解我们的 8K 解决方案

常见问题解答

什么是RAW 压缩?

RAW 压缩可在保持最佳图像质量的同时,减小未处理图像数据的大小。

为什么要在传感器层面进行压缩?

在传感器端直接对数据进行压缩,可以降低带宽需求、延迟以及系统复杂度。

JPEG 如何提升视觉系统的实时性能?

JPEG 支持亚帧级延迟视频压缩,使图像数据能够近乎即时地传输和处理。
这对机器视觉应用(如检测、机器人和自主系统)至关重要,因为在这些应用中,哪怕是最微小的延迟也会影响准确性和响应速度。

为什么JPEG 适合图像分析和机器视觉应用?

JPEG 提供视觉无损压缩,能够保留对精确图像分析和机器视觉算法至关重要的精细图像细节。
这确保了即使带宽大幅降低,检测、测量和基于 AI 的处理仍能保持可靠性。

图像压缩是无损的吗?

intoPIX 无损和近无损压缩,具体取决于应用需求。

机器视觉有哪些优势?

压缩技术能够加快数据传输速度、实现实时处理,并降低基础设施成本。

RAW 压缩图像数据有什么区别?

RAW 未经处理,包含最完整的信息;而压缩数据在保留基本图像质量的同时,减小了文件大小。

压缩会影响图像分析或人工智能的性能吗?

采用无损或近无损压缩后,图像分析和人工智能性能依然完全可靠。

行业领袖信任intoPIX 的创新技术

领先的相机制造商和机器视觉公司依赖intoPIX ,以克服高性能成像系统中的带宽和延迟难题。

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