⚠ Шум фіксованого шаблону (FPN) є поширеною проблемою датчиків зображення, особливо в технологіях CMOS і CCD. Цей небажаний артефакт проявляється як послідовний, невипадковий шаблон варіацій пікселів на захопленому зображенні, навіть за рівномірного освітлення. Розуміння основних причин шуму з фіксованою структурою має вирішальне значення для розробки ефективних стратегій пом’якшення та покращення загальної якості зображення.
Розуміння фіксованого шуму
Шум фіксованого шаблону стосується певного типу шуму, який залишається постійним від зображення до зображення. Він не є випадковим, як інші типи шуму, такі як дробовий або тепловий шум. Натомість це систематична помилка, пов’язана з варіаціями у виробничих і робочих характеристиках окремих пікселів у масиві датчиків.
Видимість шуму фіксованого шаблону часто більш виражена в умовах слабкого освітлення. Це пояснюється тим, що співвідношення сигнал/шум нижче. Незначні зміни стають більш очевидними, коли сигнал слабкий.
Причини шуму фіксованого шаблону
Декілька факторів сприяють появі фіксованого шаблону шуму в датчиках зображення. Ці фактори пов’язані з недосконалістю виробництва, коливаннями температури та властивими обмеженнями сенсорної технології.
🔍 Нерівномірність пікселів
Основною причиною є відмінності у фізичних і електричних характеристиках окремих пікселів. Виробничі процеси не ідеальні, і неминуче виникають невеликі відмінності в розмірі пікселів, рівнях легування та характеристиках транзисторів.
Ці відмінності призводять до варіацій у тому, як кожен піксель реагує на світло, що призводить до нерівномірності вихідних сигналів. Навіть за однакових умов освітлення деякі пікселі вироблятимуть дещо вищі або нижчі значення, ніж інші.
🔍 Темні поточні варіації
Темновий струм — це невеликий електричний струм, який протікає через піксель, навіть якщо немає світла. Цей струм сильно залежить від температури і змінюється від пікселя до пікселя.
Варіації темнового струму значно сприяють шуму фіксованої форми. Деякі пікселі можуть демонструвати більший темновий струм, ніж інші. Це призводить до постійного зміщення їх вихідних значень, незалежно від фактичного рівня освітленості.
🔍 Варіації зсуву
Варіації зсуву стосуються відмінностей у базовій вихідній напрузі або струмі кожного пікселя, коли він не піддається впливу світла. Ці варіації можуть виникати через різницю в пороговій напрузі транзистора або інших параметрах схеми в межах кожного пікселя.
Ці варіації зміщення безпосередньо сприяють шуму фіксованого шаблону. Вони створюють статичний візерунок яскравіших або темніших пікселів на зображенні.
🔍 Варіації посилення
Варіації посилення стосуються відмінностей у коефіцієнті посилення кожного пікселя. Ці варіації можуть виникати через відмінності в характеристиках транзистора або інших параметрах схеми в межах кожного пікселя.
Ці варіації підсилення безпосередньо сприяють шуму фіксованого шаблону шляхом посилення ефектів інших нерівномірностей. Це призводить до більш вираженого фіксованого шуму.
🔍Температурна чутливість
Робота датчиків зображення дуже чутлива до змін температури. Зі збільшенням температури темновий струм також збільшується, і коливання темнового струму стають більш вираженими.
Ця температурна чутливість посилює шум фіксованого шаблону, особливо в неохолоджуваних датчиках, що працюють у теплих середовищах. Температурні градієнти вздовж датчика також можуть сприяти створенню нерівномірних структур шуму.
Типи фіксованого шуму
Залежно від характеристик шум фіксованого шаблону можна розділити на два основні типи:
- Зсув FPN: Цей тип FPN спричинений варіаціями темнового струму та рівнів зсуву окремих пікселів. Він відображається як постійне зміщення значень пікселів, незалежно від інтенсивності світла.
- Посилення FPN: цей тип FPN спричинений змінами підсилення або чутливості окремих пікселів. Це проявляється як різниця в значеннях пікселів, пропорційна інтенсивності світла.
Методи пом’якшення
Для пом’якшення впливу шуму фіксованого шаблону можна застосувати кілька методів. Ці методи варіюються від апаратних рішень до програмних алгоритмів обробки зображень.
🔎 Калібрування датчика
Калібрування датчика є поширеним методом зменшення шуму за фіксованим шаблоном. Це передбачає вимірювання темнового струму та рівнів зсуву кожного пікселя в масиві датчиків. Вимірювання проводяться в контрольованих умовах.
Дані потім використовуються для створення карти корекції, яка застосовується до кожного захопленого зображення, щоб компенсувати попіксельні варіації. Калібрування може бути виконано на заводі або в польових умовах.
🔎 Корельована подвійна вибірка (CDS)
Корельована подвійна вибірка — це техніка, яка використовується в датчиках ПЗЗ для зменшення ефекту шуму скидання та шуму фіксованого шаблону. Він передбачає двічі вимірювання напруги пікселя: один раз до і один раз після скидання пікселя.
Потім різниця між двома вимірюваннями використовується як піксельне значення, ефективно скасовуючи шум скидання та значну частину шуму фіксованого шаблону.
🔎 Віднімання темної рамки
Віднімання темного кадру є простим, але ефективним методом видалення шуму фіксованого шаблону. Темна рамка – це зображення, зняте із закритим ковпачком об’єктива з тим самим часом витримки та налаштуваннями ISO, що й справжнє зображення.
Цей темний кадр містить фіксований шаблон шуму та інші артефакти датчика. Віднімання темної рамки від фактичного зображення усуває фіксований шаблон.
🔎 Корекція плоского поля
Корекція плоского поля враховує варіації чутливості пікселів і затемнення лінзи. Зображення з плоским полем отримується шляхом зображення рівномірно освітленої поверхні.
Це зображення показує варіації відгуку пікселів і спаду лінзи. Поділ отриманого зображення на нормалізоване зображення з плоским полем коригує ці варіації, зменшуючи шум фіксованого шаблону та покращуючи однорідність зображення.
🔎 Усереднення кількох кадрів
Усереднення кількох кадрів є ще одним методом зменшення шуму, включаючи FPN. Захоплюючи кілька зображень однієї сцени та усереднюючи їх разом, випадкові компоненти шуму мають тенденцію гаситися, тоді як фіксований шум залишається постійним.
Усереднене зображення має більш високе відношення сигнал/шум і знижений FPN. Цей метод особливо ефективний у поєднанні з субтракцією темного кадру.
🔎 Розширені алгоритми обробки зображень
Більш складні алгоритми обробки зображень можна використовувати для оцінки та видалення фіксованого шуму. Ці алгоритми часто включають методи просторової фільтрації, які ідентифікують і згладжують узгоджені шаблони на зображенні.
Вейвлет-перетворення та інші вдосконалені методи також можна використовувати для відділення компонентів шуму від фактичних даних зображення, що забезпечує ефективніше зменшення шуму.
Висновок
Шум із фіксованою структурою є невід’ємною характеристикою датчиків зображення, що виникає через варіації виробництва та температурну чутливість. Розуміння причин і характеристик FPN має важливе значення для розробки ефективних стратегій пом’якшення.
Застосовуючи калібрування датчика, корельовану подвійну вибірку, віднімання темних кадрів і вдосконалені методи обробки зображень, можна значно зменшити вплив шуму фіксованого шаблону, що призведе до покращення якості зображення та більш точного збору даних. Постійне вдосконалення сенсорної технології та алгоритмів обробки зображень ще більше мінімізує вплив FPN у майбутніх системах візуалізації.
FAQ
Що саме таке фіксований шаблон (FPN)?
Шум із фіксованою структурою — це тип шуму в датчиках зображення, який виглядає як узгоджений, невипадковий візерунок на зображенні. Це спричинено змінами характеристик пікселів і залишається постійним від зображення до зображення.
Які основні причини FPN у датчиках?
Основні причини включають нерівномірність пікселів через виробничі варіації, варіації темнового струму, варіації зсуву, варіації підсилення та чутливість до температури.
Як температура впливає на фіксований шум?
Температура збільшує темновий струм у датчиках, і варіації темнового струму стають більш вираженими. Це посилює шум фіксованої моделі, особливо в неохолоджених датчиках.
Що таке віднімання темних кадрів і як це допомагає зменшити FPN?
Віднімання темної рамки передбачає захоплення зображення із закритою кришкою об’єктива (темна рамка) і віднімання його від фактичного зображення. Це усуває фіксований шум та інші артефакти сенсора, присутні в темному кадрі.
Чи може програмна обробка зображень зменшити шум фіксованого шаблону?
Так, розширені алгоритми обробки зображень, такі як просторова фільтрація та вейвлет-перетворення, можна використовувати для оцінки та видалення фіксованого шуму шляхом визначення та згладжування узгоджених шаблонів на зображенні.
