多通道cmos图像传感器列固定模式噪声校正的硬件实现

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在高质量的CMOS传感器中,为获得更高的行频和高效输出,常采用多个通道并行输出的方式。然而,每个通道之间所采用的ADC参数以及性能的差异将会引入列固定模式噪声(Column FPN),导致图像中出现竖直条纹,人眼对于这种竖直条纹最为敏感。针对此类噪声,在基于Zynq-7000平台的图像采集系统中,实现对图像数据进行实时的Column FPN校正。该系统以可编程逻辑部分为核心实现乘加运算,具有运算速度快,系统灵活,实时性好,可移植性强等优点;硬件电路设计难度低,使得固型噪声校正模块与其他功能之间配合更加简单化。
1.引言
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随着CMOS图像传感器芯片集成度的提高,CMOS图像传感器开始向着图像系统的方向发展。工业上开始采用在单块芯片上集成像敏单元阵列、行驱动器、列驱动器、光电接收器和放大、读出、AD转换电路、时序控制、输出接口等电路。
火筒式加热炉CMOS图像传感器系统需要将感光单元产生的模拟电信号转换为数字信号进行输出,因此模数转换的器件选用以及相关的读出电路最终决定了系统的电路结构。而现如今为了使图像传感器获得高行频、高效率输出,专业的图像传感器通常采用多个通道并行输出的方式(郑亮亮,金光,曲宏松,张贵祥,多通道宽响应域TDI CCD成像系统的非均匀性校正:光学学报,2017)。这一种图像传感器的处理结构是采用每一个通道共用一组数模转换器,经同一通道输出的信号会经同一组数模转换器处理。与传统的列共享ADC结构传感器一样,采用通道共享ADC结构的图像传感器同样有其不足之处,即各个通道的处理电路以及ADC之间存在差异,导致各通道输出的图像信号中引入列固定噪声,导致各种通道间的非均匀性。非均匀性表现为图像垂直方向上出现明暗变化的条纹。
非均匀性是固定模式噪声导致的一个显著问题,目前国内外常用的非均匀性校正的方法有:基于辐射照度的两点校正法、多点校正法等,以及基于场景的神经元网络算法。前者函数形式简单,并且易于硬件实现,而后者计算复杂、运算量大且收敛慢,更不易于硬件实现。本文将采用传统的两点校正法,以验证设计电路的实现效果,这也是实践中应用广泛的方法。两点校正法常用的实现方法有:采用DSP实现;采用FPGA+单片机实现;还有采用带有内嵌处理器核FPGA实现(周建勇,尹玉梅,唐
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遵烈,等.基于FPGA的红外图像非均匀性校正技术:半导体光电,2007)。与传统实现方法不同,本文采用Xilinx推出的一款Zynq-7000器件搭建系统,可将以往在FPGA上实现的功能通过转移到Zynq上PL端实现,而以往CPU 上实习的功能通过PS端实现,同时还可利用Xilinx提供的丰富的资源使得整个硬件系统变得简单。
2.CMOS图像传感器的列固定模式噪声
CMOS传感器很容易受到噪声的干扰,主要分为固定模式噪声(Fixed Pattern Nosie,FPN)和随机噪声(Random Noise)(王华,曹剑中,王华伟,郭惠楠,赵晓冬,刘广森,基于估计方法的CMOS图像传感器列固定模式噪声校正方法:红外与激光工程,2013)。随机噪声噪声也称时间噪声,是时间的随机函数,随图像帧而变化,而固定模式噪声则是属于空间噪声,是不随图像帧而变化的,并且固定模式噪声的影响,要远大于随机噪声。
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由于各像素结构中的光电二极管的尺寸、掺杂浓度、生产过程中的玷污以及MOS场效应管的参数等偏差会造成各像元对于均匀光照条件下输出信号不同,这种偏差引起的干扰称为固定噪声(Fixed Pattern Noise,FPN),也常称之为固形噪声。之所以称为“固定”模式噪声,是因为对于单个像素来说这个噪声是固定的,可对于不同像素它又是不同的。FPN又可以进一步分为像素FPN (Pixel FPN)和列FPN(Column FPN,CFPN)。高质量CMOS 传感器的像素结构中都会有相关双采样(C
DS)电路来很好地减小Pixel FPN,因此更需要关注列FPN的抑制。此外,Pixel FPN和CFPN都会对图像的质量造成影响,在一帧图像上,Pixel FPN 通常表现为均匀分布的噪声,而CFPN在一帧图像上表现为竖直条纹噪声。由于人眼对于竖直条纹比较敏感,所以影响最大的是CFPN。
在CMOS图像传感器芯片中,根据ADC的集成位置常将ADC芯片分成:芯片级ADC、列级ADC和像素级ADC(吕涛,用于TDI型CMOS图像传感器的12位列级ADC设计:天津大学,2014)。采用芯片级ADC的传感器芯片,整个芯片将会在最后共用一个ADC,所有模拟信号通过一个ADC进行模数转换。这种设计对ADC的速
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多通道CMOS图像传感器列固定模式噪声校正的硬件实现
南京邮电大学  龙亚威

本文发布于:2024-09-25 03:26:15,感谢您对本站的认可!

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