Bu, sabit patern gürültü düzeltmesi için doğru bir yöntem midir?


12

Şu anda bir görüntüleme sensörünün programlanmasını içeren bir projede yer alıyorum. Sensörümüz bize gürültü veriyor, bu yüzden düzeltmek istiyoruz. Projede başka biri "siyah" bir görüntü alma fikrini ortaya attı, yani mercek kapağını takın ve tamamen siyah olması gereken bir görüntü alın. (Açıkçası parazit nedeniyle değil) Sonraki yakalamalarda bu noktada piksel değerlerini siyah görüntüden alır ve düzenli olarak yakalanan görüntüden çıkarır.

Görüntü daha iyi görünüyor ve gürültünün çoğu kaldırılıyor, ancak bunun aşağıdakiler nedeniyle gürültüyü gidermek için en iyi yaklaşım olduğuna ikna olmadım:

Sabit görüntünün aralığı, [0 255] standart aralığına kıyasla [-172 194] (366 değer) 'dir. Yeniden çizildiğinde, [0 255] 'e geri döner ve daha iyi görünür, ancak bunun yanlış olduğuna inanıyorum.

Yeni görüntünün düşük ışıkta çekildiğinden bahsetmeliyim.

Bu yöntem gürültüyü gidermek için doğru mu? Neden ya da neden olmasın?


Bu özel yöntem ("siyah" görüntü) saf DSP olmayan bir sensör kalibrasyonu biçimidir (örneğin fizikle de ilgilidir, örneğin - fiziksel kusurları modellemeniz gerekir). Örneğin, bu özel yaklaşım sıcak piksel hatalarını telafi etmeye çalışır.
MSalters

@PaulR ile anlaştı
Simon Bergot

çözümü bu bağlantıdan kontrol edebilirsiniz: ardueye.com/pmwiki.php?n=Main.StonymanLens
selma

Uydu Görüntüleri ile ilgilenirsek, hesaplama yöntemleri aynı olur mu? Yani Ofset ve Kazanç saf değerleri elde etmek için Siyah / beyaz görüntü nasıl hesaplanır? Matlab'da FPN hesaplamasının kod açıklaması var mı? Herhangi bir ipucu için teşekkür ederim !!!

Yanıtlar:


12

Siyah görüntü, sabit bir desen ve karanlık gürültünün toplamıdır (genellikle akım dalgalanmalarından kaynaklandığı için normal bir dağılımı takip eder). Sabit deseni çıkarmak istiyorsunuz, ancak karanlık gürültüyü çıkarmak istiyorsunuz - bir sinyalden rastgele gürültü çıkarmak genel gürültüyü arttırır ve böylece sinyal kalitesini düşürür.

Sabit desen için iyi bir tahmin elde etmek için, çok sayıda kareyi yakalamanız gerekir (diyelim ki 25, elbette 100 sizi sadece yarı gürültüyle bırakacaktır) ve ortalama. Karanlık parazit zamanla ilintisiz olduğu için (ortalama), ortalamaları alır, böylece gelecekteki görüntülerinizden çıkarabileceğiniz ve görüntünüzdeki paraziti artırmayacak düşük gürültülü sabit bir desenle kalırsınız.

Sabit paternin genellikle pozlama süresine bağlı olduğunu unutmayın (örneğin, bir CCD kamera, vardiya işlemleri sırasında elektron biriktirebilir), bu nedenle her pozlama süresi için bir kalibrasyon yapmanız gerekecektir. Pozlama sürelerini sık sık değiştirirseniz ve mümkünse, denemenizi her denemeden sonra bir dizi karanlık kare yakalayacak şekilde ayarlayabilirsiniz, yani her deney için bir kalibrasyon elde edersiniz.

Eğer düşük gürültü çıkarma durumunda koyu çerçeveyi (yani ortalama), (karanlık gürültüsü negatif değerlere sahip olabilir görüntü alımı sırasında oluşan çünkü) bazı negatif değerler alacak, ancak görüntünün aralığı olmalıdır değil önemli ölçüde artar. Eğer öyleyse, yeterli karanlık karelerin ortalamasını almadığınızın veya farklı bir pozlama süresi kullandığınızdan beri sabit desenin değiştiğinin bir işaretidir.


1
Tamamen ikinci olarak @Jonas. Şimdi sabit deseni kaldırmanın üzerindeki karanlık gürültüyü azaltmak istiyorsanız, tek çözüm sensörü soğutmaktır.
Jean-Yves

1
Bu, sabit patern gürültüsünün sadece "ofset" olduğunu varsayar. FPN'li birçok sensörün her pikselde de kazanç varyasyonları vardır, bu nedenle "saf beyaz" bir sahneye maruz kaldığında, karanlıkta ölçülen ofsetleri çıkardıktan sonra bile FPN olacaktır ...
Martin Thompson

@MartinThompson: İyi bir nokta, ancak pratikte "saf beyaz" bir sahneyi garanti etmek çok zor olabilir. Bu yüzden eğer yardım edebilirsem hiçbir zaman kazanç elde etmem :).
Jonas

@MartinThompson Martin, kazanç parametrelerini düzeltmek için en iyi uygulama nedir? Belirli maruz kalma süresinde her şeyi beyaz yapmanın kolay bir yolunu düşünemiyorum.
Ktuncer

1
@Ktuncer: Saf beyaz yapmak zorunda olduğunu sanmıyorum - ne kadar parlak yapabilirsen, o kadar iyi düzeltebilirsin. Sahne boyunca tekdüze bir parlaklık olduğu sürece, düzeltmek için ortalama piksel değerini "hedef" olarak kullanabilirsiniz
Martin Thompson

7

bu yaklaşım geçerlidir ve aslında bazı üst düzey kameralarda kullanılır: sensör önce deklanşör kapalıyken bir fotoğraf çeker ve bunu "gerçek" fotoğrafa getirir. Bunun iki avantajı vardır:

  • sabit patern gürültüsünü düzeltir
  • görüntüyü doğrusal yapar

Bu yöntem, farklı maruz kalma süreleri için farklı sonuçlar verebilir.

Fotonik gürültüye dokunulmaz.


4

Bence bu kullandığınız sensöre bağlıdır.

Objektif kapağı açıkken bir dizi (örn. 10000) görüntü çekebilir ve her piksel için ortalama / standart sapmayı karşılaştırabilirsiniz. Mümkünse, düzgün bir "parlak" görüntü için de bunu yapabilirsiniz (aşırı pozlama yok, sadece düzgün parlaklık).

"Karanlık araçlar" arasında önemli farklılıklar varsa, her piksel için karanlık ortalamanın çıkarılması iyi bir fikirdir. Her piksel için (parlak ortalama - koyu ortalama) arasında önemli farklılıklar varsa, bu "ortalama beyaz görüntüye" bölmek de bir gelişme olabilir.

Ama gerçekten neyin anlamlı olduğunu bulmak için bu istatistikleri yapmak zorundasınız.


3

Genellikle, karanlık kareyi çıkardığınızda negatif değerler sıfıra indirilmelidir.

Karanlık kare çıkarmanın size -172 değerleri verdiğine şaşırdım. Demek oluyor:

  • Gürültü seviyeniz yüksek - bir yerde en az 172
  • Gürültünüz çerçeveden çerçeveye çok değişir. Bu durumda, karanlık çerçevenin çıkarılması çok etkili değildir.

Normal bir çerçeve, karanlık bir çerçeve ve sonra çıkarılan sürümün resimlerini gönderebilir misiniz?


Fotoğraf makinesi, çekim süresini artırarak düşük ışık koşullarını düzeltmeye çalışabilir. Sonuç olarak, sıcak pikseller daha fazla gürültü biriktirecektir. Ayrıca, sensör okuması doğrusal olmayabilir, bu durumda onları hiç çıkaramazsınız.
MSalters

negative values should be truncated to zero when you subtract the dark frame. Bunu yapmamalısınız, çünkü görüntünüzün karanlık alanlarını kınamak için iyi bir iş çıkarmanızı engelleyecektir. Gürültüyü gerçekten kaldırmaya çalışmadan önce 'doğal' tutmak daha iyidir.
Simon Bergot

Bu yöntemle ilgili sorunumdu, eğer değerleri sıfıra indirmezseniz, bir görüntünün üretmesi gerekenden daha geniş bir aralıkta kalırsınız, bu yüzden yeniden ölçeklendirdiğinizde veri üzerinde parlak görünüyor, aynı zamanda doğru bir düzeltme almanızı önler
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.