⚠ Шумът с фиксиран шаблон (FPN) е често срещан проблем в сензорите за изображения, особено в CMOS и CCD технологиите. Този нежелан артефакт се проявява като последователен, неслучаен модел на пикселни вариации в заснетото изображение, дори при равномерно осветление. Разбирането на основните причини за шума с фиксиран модел е от решаващо значение за разработването на ефективни стратегии за смекчаване и подобряване на цялостното качество на изображението.
Разбиране на шума с фиксиран модел
Шумът с фиксиран модел се отнася до специфичен тип шум, който остава постоянен от изображение на изображение. Той не е случаен като други видове шум, като шум от изстрел или топлинен шум. Вместо това, това е системна грешка, свързана с вариации в производствените и оперативните характеристики на отделните пиксели в матрицата на сензора.
Видимостта на шума с фиксиран модел често е по-изразена при условия на слаба светлина. Това е така, защото съотношението сигнал/шум е по-ниско. Фините вариации стават по-очевидни, когато сигналът е слаб.
Причини за шум с фиксиран модел
Няколко фактора допринасят за развитието на шум с фиксиран модел в сензорите за изображения. Тези фактори са свързани с производствени несъвършенства, температурни промени и присъщи ограничения на сензорната технология.
🔍 Нееднородност на пикселите
Вариациите във физическите и електрическите характеристики на отделните пиксели са основна причина. Производствените процеси не са съвършени и неизбежно възникват леки разлики в размера на пикселите, нивата на допинг и характеристиките на транзисторите.
Тези разлики водят до вариации в начина, по който всеки пиксел реагира на светлина, което води до нееднородност в техните изходни сигнали. Дори при еднакви условия на осветление, някои пиксели ще произведат малко по-високи или по-ниски стойности от други.
🔍 Тъмни текущи вариации
Тъмният ток е малък електрически ток, който протича през пиксел, дори когато няма светлина. Този ток е силно зависим от температурата и варира от пиксел на пиксел.
Вариациите в тъмния ток допринасят значително за шума с фиксиран модел. Някои пиксели може да показват по-висок тъмен ток от други. Това води до постоянно отместване в техните изходни стойности, независимо от действителното ниво на светлина.
🔍 Вариации на офсет
Вариациите на отместване се отнасят до разликите в базовото изходно напрежение или ток на всеки пиксел, когато той не е изложен на светлина. Тези вариации могат да възникнат от разлики в праговите напрежения на транзистора или други параметри на веригата във всеки пиксел.
Тези офсетни вариации допринасят директно за шума с фиксиран модел. Те създават статичен модел от по-ярки или по-тъмни пиксели в изображението.
🔍 Варианти на придобиване
Вариациите на усилването се отнасят до разликите в коефициента на усилване на всеки пиксел. Тези вариации могат да възникнат от разлики в характеристиките на транзистора или други параметри на веригата във всеки пиксел.
Тези вариации на усилването допринасят директно за шума с фиксиран модел чрез усилване на ефектите от други нееднородности. Това води до по-изразен фиксиран шум.
🔍 Температурна чувствителност
Работата на сензорите за изображения е силно чувствителна към температурни промени. С повишаване на температурата тъмният ток също се увеличава и вариациите в тъмния ток стават по-изразени.
Тази температурна чувствителност влошава фиксирания модел на шума, особено при неохлаждани сензори, работещи в топла среда. Температурните градиенти в сензора също могат да допринесат за неравномерни шумови модели.
Видове шум с фиксиран модел
Шумът с фиксиран модел може да бъде класифициран като цяло в два основни типа въз основа на неговите характеристики:
- Offset FPN: Този тип FPN се причинява от вариации в тъмния ток и нивата на отместване на отделните пиксели. Появява се като постоянно отместване в стойностите на пикселите, независимо от интензитета на светлината.
- Усилване на FPN: Този тип FPN се причинява от вариации в усилването или чувствителността на отделните пиксели. Проявява се като разлики в стойностите на пикселите, които са пропорционални на интензитета на светлината.
Техники за смекчаване
Могат да се използват няколко техники за смекчаване на ефектите от шума с фиксиран модел. Тези техники варират от хардуерно базирани решения до софтуерно базирани алгоритми за обработка на изображения.
🔎 Калибриране на сензора
Калибрирането на сензора е често срещан метод за намаляване на шума от фиксиран модел. Това включва измерване на тъмния ток и нивата на отместване на всеки пиксел в сензорния масив. Измерванията се извършват при контролирани условия.
След това данните се използват за създаване на корекционна карта, която се прилага към всяко заснето изображение, за да компенсира вариациите от пиксел до пиксел. Калибрирането може да се извърши във фабриката или на място.
🔎 Корелирано двойно вземане на проби (CDS)
Корелираното двойно вземане на проби е техника, използвана в CCD сензори за намаляване на ефектите от шума при нулиране и шума с фиксиран модел. Това включва измерване на напрежението на пиксела два пъти: веднъж преди и веднъж след нулирането на пиксела.
След това разликата между двете измервания се използва като стойност на пиксела, ефективно премахвайки шума при нулиране и значителна част от шума от фиксиран модел.
🔎 Изваждане на тъмна рамка
Изваждането на тъмна рамка е прост, но ефективен метод за премахване на шума от фиксиран модел. Тъмна рамка е изображение, заснето с капачка на обектива и същото време на експозиция и ISO настройки като действителното изображение.
Тази тъмна рамка съдържа шума от фиксиран модел и други сензорни артефакти. Изваждането на тъмната рамка от действителното изображение премахва шума от фиксирания модел.
🔎 Корекция на плоско поле
Корекцията на плоско поле адресира вариациите в чувствителността на пикселите и засенчването на лещите. Изображение с плоско поле се заснема чрез изобразяване на равномерно осветена повърхност.
Това изображение разкрива вариации в реакцията на пикселите и отслабването на обектива. Разделянето на заснетото изображение на нормализираното изображение с плоско поле коригира тези вариации, намалявайки шума от фиксиран модел и подобрявайки равномерността на изображението.
🔎 Осредняване на множество кадъра
Осредняването на множество кадри е друга техника за намаляване на шума, включително FPN. Чрез заснемане на няколко изображения на една и съща сцена и осредняването им заедно, компонентите на произволния шум са склонни да се елиминират, докато шумът с фиксиран модел остава постоянен.
Осредненото изображение има по-високо съотношение сигнал/шум и намален FPN. Този метод е особено ефективен, когато се комбинира с изваждане на тъмен кадър.
🔎 Разширени алгоритми за обработка на изображения
Могат да се използват по-сложни алгоритми за обработка на изображения за оценка и премахване на шума от фиксиран модел. Тези алгоритми често включват техники за пространствено филтриране, които идентифицират и изглаждат последователните модели в изображението.
Wavelet трансформациите и други усъвършенствани методи могат също да се използват за отделяне на компонентите на шума от действителните данни на изображението, което позволява по-ефективно намаляване на шума.
Заключение
Шумът с фиксиран модел е присъща характеристика на сензорите за изображения, произтичаща от производствени вариации и температурна чувствителност. Разбирането на причините и характеристиките на FPN е от съществено значение за разработването на ефективни стратегии за смекчаване.
Чрез използване на калибриране на сензора, корелирано двойно вземане на проби, изваждане на тъмна рамка и усъвършенствани техники за обработка на изображения, въздействието на шума от фиксиран модел може да бъде значително намалено, което води до подобрено качество на изображението и по-точно събиране на данни. Продължаващият напредък в сензорната технология и алгоритмите за обработка на изображения допълнително ще минимизира ефектите на FPN в бъдещите системи за изображения.
ЧЗВ
Какво точно е шум с фиксиран модел (FPN)?
Шумът с фиксиран модел е вид шум в сензорите за изображения, който се появява като последователен, неслучаен модел в изображението. Причинява се от вариации в характеристиките на пикселите и остава постоянна от изображение на изображение.
Какви са основните причини за FPN в сензорите?
Основните причини включват нееднородност на пикселите поради производствени вариации, вариации на тъмния ток, офсетни вариации, вариации на усилването и температурна чувствителност.
Как температурата влияе на шума с фиксиран модел?
Температурата увеличава тъмния ток в сензорите и вариациите в тъмния ток стават по-изразени. Това влошава шума с фиксиран модел, особено в неохлажданите сензори.
Какво представлява изваждането на тъмен кадър и как то помага за намаляване на FPN?
Изваждането на тъмна рамка включва заснемане на изображение с капачка на обектива (тъмна рамка) и изваждането му от действителното изображение. Това премахва шума от фиксиран модел и други сензорни артефакти, присъстващи в тъмната рамка.
Може ли софтуерно базираната обработка на изображения да намали шума от фиксиран модел?
Да, усъвършенствани алгоритми за обработка на изображения, като пространствено филтриране и вълнови трансформации, могат да се използват за оценка и премахване на фиксиран шум чрез идентифициране и изглаждане на последователни модели в изображението.
