一种基于噪声模板的图像固定模式噪声的抑制方法

著录项
  • CN201410077941.5
  • 20140305
  • CN103997611A
  • 20140820
  • 浙江悍马光电设备有限公司
  • 傅兴海
  • H04N5/357
  • H04N5/357 H04N5/365

  • 浙江省杭州市萧山区临浦镇人民路30号
  • 浙江(33)
  • 杭州杭诚专利事务所有限公司
  • 俞润体;金磊
摘要
本发明涉及一种数字图像处理技术,尤其是涉及一种基于噪声模板的图像固定模式噪声的抑制方法。其主要是解决现有技术所存在的固定模式噪声的抑制过程中,仅针对像素列或像素区块做整体修正,忽略了区域内单个像素间差异的技术问题。本发明通过预采集获得图像传感器的噪声模板,在传感器获得图像后,利用该模板对图像噪声实时匹配,使得去除噪声背景的图像信息与噪声模板的相关度达到最小。
权利要求

1.一种基于噪声模板的图像固定模式噪声的抑制方法,其特征在于所述的方法包括:

a.将图像传感器置于温控箱中,通过均匀照明图像传感器,记录下每个感光像素单元的响应,作为该传感器的在该温度下的固定模式噪声模板;

b.固定模式噪声模板在-40℃至+80℃温度范围内获得并记录;

c. 噪声模板采集采用隔点采集的方法,其他温度下的噪声模板通过插值算法获得;

d.在传感器采集图像后,根据该温度下的固定模式噪声模板,对图像中的噪声进行匹配;

e.本发明中噪声匹配的过程为:设定固定模式噪声模板的增益与偏量初值;

f.本发明中噪声匹配的过程为:利用设定的增益与偏量,生成一幅固定模式噪声图像,从获得的实际图像中减去该固定模式噪声图像,计算去除噪声后的图像信息与固定模式噪声模板的相关系数;

g.本发明中噪声匹配的过程为:在增益上附加一个改变量,重复步骤f,若相关系数变小,则继续附加该改变量,相反则减去该改变量,直至获得相关系数的最小值,获得最优增益系数;

h.本发明中噪声匹配的过程为:在偏量上附加一个改变量,重复步骤f,若相关系数变小,则继续附加该改变量,相反则减去该改变量,直至获得相关系数的最小值,获得最优偏量系数;

i. 利用获得的最优增益系数和最优偏量系数计算得到固定模式噪声图像,并在原始图像中减去该固定模式噪声图像,即获得噪声抑制后的图像;

j.本发明中噪声匹配的过程为:为了使计算更为方便,可以取图像中的某一块区域进行步骤e至步骤h的匹配运算,并将运算结果应用于整幅图像。

说明书
技术领域

本发明涉及一种数字图像处理技术,尤其是涉及一种基于噪声模板的图像固定模式噪声的抑制方法。

噪声是影响感光元件成像质量的重要因素,图像的获得需要经过光信号采集、光电转换、电信号的放大、读出、模数转换(A/D转换)等过程,由于成像元件和读出电路的制造工艺,使得图像传感器在感光像素单元之间存在差异,这种差异就形成了图像的固定模式噪声 (FPN, fixed pattern noise)。

FPN 广泛存在于CMOS 图像传感器中,抑制FPN 噪声通常采用普通的双采样技术,即在模拟域中通过列差分放大器和输出差分放大器的差分作用来消除FPN 噪声。但在模拟域中消除FPN 噪声的两路差分信号输出路径不能完全的一致, 因此差分存在一定的误差。此外在像素间距的限制下, 列差分放大器的设计和放置都较为困难, 同时其结构相对复杂, 会引入更多的随机噪声。

在CN101160952、 CN101212562、CN101277386等专利所描述的固定模式噪声消除电路中,均以消除列向感光元件的差异为目的,没有解决单个感光像素元件的差异问题。

CN102663714A发明专利中描述了一种利用图像处理软件的固定模式噪声抑制方法,通过直方图均衡化和非线性灰度级映射算法提高整体图像的目视效果,这种方法对于信噪比较小的图像,其噪声抑制效果不明显。

本发明是提供一种基于噪声模板的图像固定模式噪声的抑制方法,其主要是解决现有技术所存在的固定模式噪声的抑制过程中,仅针对像素列或像素区块做整体修正,忽略了区域内单个像素间差异的技术问题。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:

本发明的一种图像固定模式噪声的消除方法,其特征在于所述的方法包括:

a.将图像传感器置于温控箱中,通过均匀照明图像传感器,记录下每个感光像素单元的响应,作为该传感器的在该温度下的固定模式噪声模板;

b.固定模式噪声模板在-40℃至+80℃温度范围内获得并记录;

c. 噪声模板采集采用隔点采集的方法,其他温度下的噪声模板通过插值算法获得;

d.在传感器采集图像后,根据该温度下的固定模式噪声模板,对图像中的噪声进行匹配;

e.本发明中噪声匹配的过程为:设定固定模式噪声模板的增益与偏量初值;

f.本发明中噪声匹配的过程为:利用设定的增益与偏量,生成一幅固定模式噪声图像,从获得的实际图像中减去该固定模式噪声图像,计算去除噪声后的图像信息与固定模式噪声模板的相关系数;

g.本发明中噪声匹配的过程为:在增益上附加一个改变量,重复步骤f,若相关系数变小,则继续附加该改变量,相反则减去该改变量,直至获得相关系数的最小值,获得最优增益系数;

h.本发明中噪声匹配的过程为:在偏量上附加一个改变量,重复步骤f,若相关系数变小,则继续附加该改变量,相反则减去该改变量,直至获得相关系数的最小值,获得最优偏量系数;

i. 利用获得的最优增益系数和最优偏量系数计算得到固定模式噪声图像,并在原始图像中减去该固定模式噪声图像,即获得噪声抑制后的图像;

j.本发明中噪声匹配的过程为:为了使计算更为方便,可以取图像中的某一块区域进行步骤e至步骤h的匹配运算,并将运算结果应用于整幅图像。

本发明具有利用了不同温度下图像传感器的固定模式噪声模板,对图像噪声实时匹配,通过计算图像信息与固定模式噪声模板的相关系数来确定噪声信号,改善图像成像质量,不占用硬件资源,软件实现,计算方法简单,运算时间短,具备实时性等特点。

附图1是本发明的一种原理示意图。

下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例:本例的一种基于噪声模板的图像固定模式噪声的抑制方法,如图1,其步骤为:

a.将图像传感器置于温控箱中,利用光学积分球对图像传感器均匀照明,记录下每个感光像素单元的响应,作为该传感器的在该温度下的固定模式噪声模板; 

b.调节温控箱的温度,在-40℃至+80℃温度范围内,每隔10℃记录保存图像传感器的固定模式噪声模板N0(x,y,t),其中x,y分别为图像的横向和纵向的像素坐标,t为传感器温度,对于一幅384×288像素的图像,x的变化范围为1~384,y的变化范围为1~288;

c.在传感器采集图像时,获得当前传感器温度为+23℃,调取+20℃和+30℃下的固定模式噪声模板,利用线性插值算法,获得+23℃下的固定模式噪声模板N0(x,y,23);

d.定义固定模式噪声模板的增益G=0.5与偏量B=10,图像噪声N(x,y,23)= 0.5·N0(x,y,23)+ 10;

e.从实时获得的图像信息I0(x,y,23)中减去图像噪声,获得去噪后的图像信息I(x,y,23),

I(x,y,23)= I0(x,y,23)- N(x,y,23),

其中x,y定义与步骤b中相同;

      f. 对I(x,y,23)与N0(x,y,23)做相关计算后获得在增益G=0.5,偏量B=10条件下的相关系数R(0.5,10);

g.在固定模式噪声模板的增益G上附加一个改变量△G=0.05,即G=0.55,B=10,计算R(0.55,10),判定R(0.55,10)是否小于上一计算的值R(0.5,10),若是,在G=0.55基础上继续附加△G=0.05;若不是,则说明需要在G=0.5基础上减去△G=0.05;依次类推,到R(G,10)的最小值,对应G的最优值为0.7;

h.利用同一计算方法,到R(0.7,B) 的最小值,对应B的最优值为25;

      i.根据获得的最优增益系数G=0.7和最优偏量系数B=25,得到图像的固定模式噪声N(x,y,23)= 0.7·N0(x,y,23)+ 25,则经过噪声抑制后的图像,I(x,y,23)= I0(x,y,23)- 0.7·N0(x,y,23)+ 25, 实现图像固定模式噪声单像素级的抑制。

以上所述仅为本发明的具体实施例,但本发明的结构特征并不局限于此,任何本领域的技术人员在本发明的领域内,所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

本文发布于:2024-09-23 22:33:08,感谢您对本站的认可!

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