CC BY
23
УДК 621.397.13
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ И КАЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО ШУМА МАТРИЧНЫХ ФОТОПРИЕМНИКОВ
Н.П.Корнышев, М.Д.Любимов, А.С.Сенин*
QUANTITATIVE AND QUALITY ESTIMATION OF FIXED PATTERN NOISE OF MATRIX PHOTODETECTORS
N.P.Kornyshev, M.D.Liubimov, A.S.Senin*
Институт электронных и информационных систем НовГУ, Nikolai.Kornishev@novsu.ru
*ЗАО «ЭЛСИ», Великий Новгород
Рассматриваются факторы, влияющие на точность количественной оценки геометрического шума (ГШ) в охлаждаемом фотоприемнике ИК-диапазона. Приводятся результаты экспериментов по сравнению основных методов коррекции ГШ при использовании для количественной оценки ряда статистических характеристик (дисперсии, энтропии изображения, коэффициентов корреляции). Приводятся примеры качественной оценки ГШ при сопоставлении изображений и соответствующих им 3-D моделей.
Ключевые слова: ИК-фотоприемники, геометрический шум, коррекция
The factors influencing accuracy of a quantitative estimation of fixed pattern noise (FPN) in the IR matrix sensor are considered. This paper also presents the experimental data on comparison of the basic methods of FPN correction when performing a quantitative estimation of some statistical characteristics (dispersion, entropy of images, and factors of correlation). There given some examples of quality estimation of FPN when comparing images and 3-D models corresponding to them. Keywords: IR matrix sensor, fixed pattern noise, methods of correction FPN
Геометрический шум (ГШ) принято считать детерминированной помехой [1], с которой борются в основном компенсационными методами, а также методами линейной и нелинейной фильтрации [2]. Качественная оценка результатов коррекции ГШ производится визуально по изображению, а для количественной оценки используется среднеквадратическое отклонение (СКО) ГШ по полю изображения [3,4].
В настоящее время задача оценки точности коррекции ГШ является актуальной, в частности, для охлаждаемых фотоприемников ИК-диапазона, которые характеризуются весьма малыми уровнями геометрического шума. Однако, несмотря на большое количество публикаций на тему коррекции ГШ, вопросы оценки ГШ в литературе освещены недостаточно.
Целью данной статьи является рассмотрение факторов, влияющих на точность количественной оценки, и ознакомление с результатами экспериментов по сравнению методов качественной и количественной оценки ГШ при использовании ряда статистических характеристик (дисперсии, СКО, энтропии изображения, коэффициентов корреляции).
Основные факторы, влияющие на точность количественной оценки
К основным факторам, влияющим на точность количественной оценки, и которые необходимо учитывать, относятся:
1) неравномерность фона, которая может появляться в процессе калибровки фотоприемника;
2) дефектные пиксели;
3) дополнительные артефакты, возникающие при обработке изображений, например, на краях при использовании операций сглаживания.
Рис.1. Уменьшение оценки дисперсии ГШ при последовательном устранении влияющих факторов
На диаграмме (рис.1) показаны результаты оценки степени влияния перечисленных выше факторов на процесс вычисления дисперсии ГШ в изображении. Как видно из диаграммы, компенсация дефектных пикселей и артефактов на краях изображений уменьшает ошибку в оценке дисперсии примерно на 10%, а компенсация неравномерности фона — на 50%.
Методика эксперимента
Исходные изображения 512*640*8 были получены при помощи охлаждаемого матричного ИК-фотоприемника, равномерно облучаемого от АЧТ с температурой от Т = 0°С до 100°С с шагом 10°С с экспозицией t = 3мс.
Из исходных изображений формировались эталонные изображения, в которых дополнительно выравнивался фон путем вычитания соответствующих сглаженных изображений в маске 15*15, а также устранялись дефекты путем сравнения с адаптивным к фону порогом и замены в случае его превышения средним значением по полю. Затем в эталонных изо-
бражениях восстанавливалась постоянная составляющая путем добавления соответствующих средних значений яркости.
Эталоны подвергались дополнительному расширению по краям изображений и обрезке до исходного размера с целью устранения артефактов, возникающих на краях изображений в результате их сглаживания.
В тестовом изображении, подвергаемом коррекции ГШ, аналогичным образом устранялись дефектные пиксели и неравномерность фона для количественной оценки.
Количественная оценка ГШ
Для количественной оценки ГШ могут быть использованы такие статистические характеристики, как дисперсия D, СКО, энтропии изображения H, коэффициентов корреляции по строкам (г_Ипе) и столбцам (г_со1) изображения. На рис.2 показан характер зависимостей нормированных значений указанных выше характеристик при вычитании эталонного изображения, полученного при температуре 0°С из эталонных изображений в диапазоне температур от 0° до 50°С.
О 10 20 30 40 50
Рис.2. Характер зависимости некоторых статистических характеристик для различных значений ГШ
Из рисунка видно, что характер этих зависимостей и дифференциация количественной оценки отличаются друг от друга. Так, например, коэффициенты корреляции имеют характерные точки перегиба в области малых значений ГШ, в то время как остальные характеристики имеют менее выраженные точки перегиба в области больших значений ГШ. В этой связи использование коэффициента корреляции по столбцам для оценки результата компенсации ГШ, имеющего «столбцовую» структуру, представляет практический интерес, поскольку точка перегиба может быть ориентиром достижения достаточного качества коррекции.
Вместе с тем, наилучшую дифференциацию в области малых значений геометрического шума, как видно на рис.2, дают традиционные параметры дисперсия и СКО, которые в дальнейшем и были использованы в экспериментах.
Отдельно оценивалось СКО для двух вариантов вычитания изображений:
1) вычитание из текущего кадра однократной реализации эталонного кадра;
2) вычитание из текущего кадра усредненного эталонного кадра по 256 реализациям.
Результаты оценки СКО для десяти пар изображений показаны на рис.3, из которого видно, что первый вариант (диаграмма ряд 1) является предпочтительней второго варианта (диаграмма ряд 2).
Рис.3. Сравнение СКО для двух вариантов вычитания изображений: ряд 1 — вычитание из текущего кадра усредненного эталонного кадра по 256 реализациям, ряд 2 — вычитание из текущего кадра однократной реализации эталонного кадра
Количественные характеристики эталонных изображений, полученных при различных температурах АЧТ и времени экспозиции, представлены на рис.4 и 5 , из которых видно, что зависимости средней яркости и среднеквадратического отклонения шума от времени экспозиции носят линейный характер, а от температуры АЧТ — нелинейный.
Рис.4. Графики зависимости средней яркости В эталонных изображений от температуры Т и от времени экспозиции t
Рис.5. Графики зависимости среднеквадратического отклонения ГШ от температуры Т и от времени экспозиции t
В процессе экспериментов оценивалась точность следующих видов коррекции:
1) одноточечная аддитивная (1pD),
2) одноточечная мультипликативная (1рМ),
3) двухточечная (2рК).
В качестве тестового изображения использовался файл «Градиент.Ьтр», характеризующийся плавным переходом значений яркости в пределах от 90 до 240 отн.ед.
Результаты количественной оценки вариантов коррекции сведены в таблицу и представлены на диаграмме (рис.6), из которых видно, что двухточечная коррекция уменьшает дисперсию шума исходного изображения более чем в 2,5 раза, в то время как одноточечная коррекция не более, чем в 1,8-2 раза.
Результаты количественной оценки вариантов коррекции
Вид Исходное 1рМ 2рК
Дисперсия, 5,93 3,27 2,94 2,24
отн. ед.
Исходное
4
Рис.6. Диаграмма изменения дисперсии шума для вариантов коррекции: одноточечная аддитивная (1pD), одноточечная мультипликативная (^№1), двухточечная ^^
Качественная оценка ГШ
В настоящее время для качественной оценки ГШ целесообразно применять два взаимно дополняющих метода:
1) визуальный контроль результирующего изображения,
2) построение 3D-модели изображения.
Первый метод дает возможность оценить соответствие получаемых переходов яркости в исходном
и скорректированном изображениях. Второй метод позволяет за счет имитации наклонного освещения поля зрения более детально наблюдать структуры ГШ, отличающиеся даже на один отсчет яркости [5].
Так, например, в исходном и скорректированном изображении «Градиент.Ьтр» (рис.7) хорошо наблюдается соответствие переходов яркости, в то время как разница в геометрическом шуме хотя и заметна, но недостаточно детализирована. В 3-Э моделях данных изображений (рис.8), напротив, переходы яркости не наблюдаются, однако отчетливо проявляется детальность структуры геометрического шума.
Выводы
1. Методы количественной и качественной оценки ГШ целесообразно применять совместно, поскольку они взаимно дополняют друг друга.
2. Выбор параметра для оценки ГШ следует выбирать исходя из специфики изображения: дисперсию или СКО — при малых, а коэффициенты корреляции — при больших уровнях ГШ.
1. Хромов Л.И., Лебедев Н.В., Цыцулин А.К., Куликов А.Н. Твердотельное телевидение. Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах. М.: Радио и связь, 1986. 184 с.
2. Сергунов А.А. Методы коррекции неравномерности чувствительности инфракрасных матричных фотоприемников // Известия вузов. Сер.: Приборостроение. 2009. Вып.8 (52). С.38-42.
3. Соляков В.Н., Кортиков М.В. Исследования долговременной стабильности параметров двухточечной коррекции формирователя сигналов изображения на базе МФПУ формата 256x256 элементов // Прикладная физика. 2010. №1. С.58-61.
4. Брондз Д.С., Харитонова Е.Н. Коррекция геометрического шума МФПУ с помощью аппроксимации методом
наименьших квадратов передаточных характеристик матрицы полиномом Т-порядка. // Журнал радиоэлектроники. 2008. №11. С.1-29.
5. Алексеев С.В., Вяткин С.Н., Гаврилов А.Л. и др. Исследование неравномерности сигнала охлаждаемого матричного фотоприемника ИК-диапазона и предложения по ее коррекции // Вестник НовГУа. Сер.: Техн. науки. 2015. № 7 (90). С.39-45.
References
1. Khromov L.I., Lebedev N.V., Tsytsulin A.K., Kulikov A.N. Tverdotel'noe televidenie. Televizionnye sistemy s peremen-nymi parametrami na PZS i mikroprotsessorakh [Solid state TV. Multivariable television systems based on charge coupled devices and microprocessors]. Moscow, 'Radio i sviaz'" Publ., 1986. 184 p.
2. Sergunov A.A. Metody korrektsii neravnomernosti chuvstvitel'nosti infrakrasnykh matrichnykh fotopriemnikov [Methods for correction of not uniform sensivity of infrared focalplane arrays]. Izvestiia vysshikh uchebnykh zavedenii. Priborostroenie - Journal of Instrument Engineering, 2009, vol. 52, no. 8, pp. 38-42.
3. Soliakov V.N., Kortikov M.V. Issledovaniia dolgovremennoi stabil'nosti parametrov dvukhtochechnoi korrektsii formirovatelia signalov izobrazheniia na baze MFPU formata 256kh256 ele-mentov [Researches of long-term stability of two-point nonuni-formity correction parameters for 256x256 InSb FPA]. Priklad-naia fizika - Applied Physics, 2010, no.1, p.58-61.
4. Brondz D.S., Kharitonova E.N. Korrektsiia geomet-richeskogo shuma MFPU s pomoshch'iu approksimatsii me-todom naimen'shikh kvadratov peredatochnykh kharakteristik matritsy polinomom T-go poriadka [Fixed Pattern Noise correction by least-squares approximation of image sensor's transfer characteristics with Tth degree polynomial]. Zhurnal radioelektroniki - Journal of Radio Electronics, 2008, no. 11, 29 p. Available at: http:/jre.cplire.ru/alt/nov08.
5. Alekseev S.V., Viatkin S.N., Gavrilov A.L., Isaev V.A., Kornyshev N.P., Malakhov A.N. Issledovanie neravnomer-nosti signala okhlazhdaemogo matrichnogo fotopriemnika IK-diapazona i predlozheniia po ee korrektsii [Investigating the non-uniform signal of a cooled photodetector array for IR regions and its correction]. Vestnik NovGU. Ser. Tekhnicheskie nauki - Vestnik NovSU. Issue: Engineering Sciences, 2015, no. 7(90), pp. 39-45.
