Шум с фиксированной структурой

Шум с фиксированной структурой (FPN) — это термин, обозначающий определенную структуру шума на цифровых датчиках изображения, которая часто заметна при съемке с более длительной выдержкой, когда определенные пиксели склонны давать более яркую интенсивность, превышающую среднюю интенсивность.

Обзор

FPN — это общий термин, который идентифицирует постоянную во времени латеральную неоднородность (формирующую постоянный шаблон) в системе визуализации с несколькими детекторами или элементами изображения ( пикселями ). Он характеризуется одинаковым характером изменения яркости пикселей, возникающим на изображениях, снятых в одинаковых условиях освещения в массиве изображений. Эта проблема возникает из-за небольших различий в индивидуальной чувствительности матрицы датчиков (включая любые этапы локального постамплификации), которые могут быть вызваны изменениями в размере пикселя, материале или вмешательстве в локальную схему. На него могут влиять изменения окружающей среды, такие как различные температуры, время воздействия и т. д.

Термин «фиксированный структурный шум» обычно относится к двум параметрам. ^[1] Одним из них является неравномерность темнового сигнала (DSNU), которая представляет собой смещение от среднего значения по массиву изображений при определенных настройках (температура, время интегрирования), но без внешнего освещения, и неравномерность фотоотклика (PRNU), которая описывает усиление или соотношение между оптической мощностью пикселя и выходным электрическим сигналом. Последнее часто упрощается как одно значение, измеренное, например, при уровне насыщения 50%, подразумевая линейную аппроксимацию не совсем линейной нелинейности фотоотклика (PRNL). ^[2] Часто PRNU, как определено выше, подразделяется на чистый «(смещенный) FPN», который представляет собой часть, не зависящую от температуры и времени интегрирования, и зависящий от времени интегрирования и температуры «DSNU».

Иногда пиксельный шум ^[3] в качестве указано среднее отклонение от среднего значения массива при различных условиях освещенности и температуры. Таким образом, пиксельный шум дает число (обычно выражаемое в среднеквадратичном значении ), которое идентифицирует FPN во всех разрешенных условиях визуализации, которое может сильно ухудшиться, если включить дополнительный электрический коэффициент усиления (и шум). Недавнее использование PRNU включает меры по борьбе с пиратством в кино.

На практике длительная выдержка (время интегрирования) подчеркивает внутренние различия в отклике пикселей, поэтому они могут стать видимым дефектом, ухудшающим изображение. Хотя FPN существенно не меняется в серии снимков, оно может меняться в зависимости от времени интегрирования, температуры формирователя изображения, усиления имидж-сканера и падающей освещенности, оно не выражается в случайном (некоррелированном или изменяющемся) пространственном распределении, возникающем только в определенном фиксированном пикселе. локации.

Подавление ФПН

FPN обычно подавляется с помощью коррекции плоского поля (FFC), которая использует DSNU и PRNU для линейной интерполяции и уменьшения локального фотоотклика (неравномерного PRNL) до среднего значения массива. Следовательно, для получения значений необходимы две экспозиции с одинаковым освещением по всей матрице (одна без света и одна близка к насыщению). Обратите внимание, что эта поправка обычно очень чувствительна к изменениям параметров системы (т. е. времени воздействия, температуры). Основная задача состоит в том, чтобы создать плоское поле освещения для коротких выдержек и длин волн, чтобы избежать спеклов (в условиях монохроматического освещения) и статистических флуктуаций светового потока, которые становятся наиболее очевидными при коротком времени интегрирования.

Существует множество патентов и методов для уменьшения или устранения фиксированного шума в цифровых устройствах формирования изображения. ^{[ нужна ссылка ]} . Для подавления «смещения FPN», как определено выше, существуют встроенные методы подавления, такие как коррелированная двойная выборка .

См. также

Коррекция плоского поля

Ссылки

^ Электронное затвор для высокоскоростных приложений машинного зрения КМОП http://www.automaatioseura.fi/jaostot/mvn/mvn2007/parameter.html. Архивировано 15 октября 2009 г. на Wayback Machine.
^ «Стандарт на измерения и представление характеристик датчиков и камер машинного зрения» (PDF) . emva.org . Европейская ассоциация машинного зрения.
^ Отчет о ходе радиационных испытаний коммерческого исследования датчиков http://trs-new.jpl.nasa.gov/dspace/bitstream/2014/40825/1/08-22.pdf. Архивировано 14 апреля 2009 г. на Wayback Machine.

Примечания

В. Ван Ньювенхове; Дж. Де Бенхаувер; Ф. Де Карло; Л. Манчини; Ф. Мароне; Дж. Сийберс (2015). «Динамическая нормализация интенсивности с использованием собственных плоских полей в рентгеновских изображениях» . Оптика Экспресс . 23 (21): 27975–27989. Бибкод : 2015OExpr..2327975V . дои : 10.1364/OE.23.027975 . hdl : 10067/1302930151162165141 . ПМИД 26480456 .

Внешние ссылки

PRNU (Неоднородность фотоответа)

[1] Электронное затвор для высокоскоростных приложений машинного зрения КМОП http://www.automaatioseura.fi/jaostot/mvn/mvn2007/parameter.html. Архивировано 15 октября 2009 г. на Wayback Machine.

[2] «Стандарт на измерения и представление характеристик датчиков и камер машинного зрения» (PDF) . emva.org . Европейская ассоциация машинного зрения.

[3] Отчет о ходе радиационных испытаний коммерческого исследования датчиков http://trs-new.jpl.nasa.gov/dspace/bitstream/2014/40825/1/08-22.pdf. Архивировано 14 апреля 2009 г. на Wayback Machine.

[1]

[2]

[3]