sCMOS相机的噪声检测与校正方法研究

发布时间：2020-07-27 14:25

【摘要】：sCMOS相机是一款集低输出噪声、高灵敏度、高分辨率和高帧频等众多优点为一体的科学级相机,在医学图像诊断、显微成像、天文观测和高清智能监控等领域发挥着重要作用。显然,sCMOS相机的高性能不仅取决于其硬件设计上的技术优势,也依赖于软件控制中的算法优化。由于sCMOS相机对图像质量有着较高要求,与普通相机相比,它对噪声也是异常敏感的。图像噪声作为影响图像质量的首要因素,在科学界一直备受关注,虽然目前有一些滤波方法能够在一定程度上抑制噪声的干扰,但这些方法往往会破坏图像的细节信息,难以满足sCMOS相机对图像质量的要求。因此,为了让sCMOS相机更好地发挥其在科研领域的作用,开发一种准确率高、图像破坏度低、自适应能力强的噪声检测与校正方法具有重要的学术意义和应用价值。本论文的主要研究工作和研究结果如下:1、研究了 sCMOS相机的固定模式噪声自适应检测与校正方法。根据固定模式噪声的成因和特点,提出了多幅图像互相参照的检测思想,分别设计了暗场和明场环境下的固定模式噪声自适应检测方法。基于固定模式噪声的相对稳定性,将检测与校正过程分离,检测完成后存储噪声坐标,后续仅对坐标点处的像素进行校正。实验结果显示,本方法固定模式噪声的检测准确率高达99.13%,与现有方法相比,校正后的图像峰值信噪比提高了约7%,校正时间缩短了约50%,降至0.5秒以下,有效提高了图像质量和校正速度。2、研究了 sCMOS相机在静态场景下的随机噪声检测与校正方法。根据随机噪声的特点以及静态场景下高帧率相机连续拍摄图像的相对稳定性,提出了基于多幅连拍图像互相参照的随机噪声检测方法。对于目标图像的每一个噪声点,设计了基于统计学的随机噪声校正算法,通过对多幅连拍图像中相应坐标点的数值进行统计分析,确定准确数值并用于替代目标图像的噪声。与目前常用的滤波算法相比,本方法取得了最优的原图还原效果,在随机噪声的校正准确性方面性能突出,更适用于sCMOS相机在静态场景下的图像去噪。3、设计了 HK_A5100_MINI软件的二次开发算法。该软件能够与sCMOS相机设备兼容,具备图像信息的数据导入功能,实现了两种可选的噪声校正模式。采用这款软件可以极大地方便用户对图像信息的获取与分析,软件的处理时间可低至0.4秒,对sCMOS相机的功能是一个重要的补充和扩展。
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TB852.1
【图文】：

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图２－５单个像素的数学模型示意图逡逑图像噪声的概念与分类逡逑声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般声信号与要研宄的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像信息。噪声来源有两个方面：一是在图像获取过程中，当图像传感器时，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子电流噪声、光响应非均匀性噪声等；二是在图像信号传输过程中，由质和记录设备等的不完善，数字图像在其传输记录过程中往往会受到的污染。图像噪声的种类是多样的，其性质也是千差万别的，所以了分类是很重要的。逡逑ＭＶＡ１２８８标准［４６４８］将相机中的噪声分为两类，分别是时域噪声和空域１２逡逑

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逑ｍｗｈｍｂｂｍ逡逑图３－２暗场图像逡逑为了检验后续提出的固定模式噪声检测方法的有效性，我们通过对ｓＣＭＯＳ逡逑相机采集的真实暗场图像进行像素值变化的分析，设计了一种模拟暗场图像固逡逑定模式噪声的模型。逡逑■■逡逑（ｃ）逦（ｄ）逡逑图３－３暗场固定模式噪声模拟图像逡逑１９逡逑

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图３－２暗场图像逡逑

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