고정 패턴 노이즈 보정에 올바른 방법입니까?

현재 이미징 센서 프로그래밍과 관련된 프로젝트에 참여하고 있습니다. 우리의 센서는 우리에게 소음을주고 있습니다. 그래서 우리는 그것을 교정하고 싶습니다. 프로젝트의 다른 누군가가 "검은 색"이미지를 찍는 것, 즉 렌즈 캡을 씌우고 모두 검은 색인 이미지를 찍는 아이디어를 생각해 냈습니다. (분명히 노이즈 때문이 아닙니다.) 이후 캡처에서이 시점에서 그는 검은 이미지에서 픽셀 값을 가져 와서 정기적으로 캡처 된 이미지에서 뺍니다.

이미지가 더 좋아 보이고 대부분의 노이즈가 제거되지만 다음과 같은 이유로 노이즈를 제거하는 가장 좋은 방법이라고 확신하지 않습니다.

고정 이미지의 범위는 [-172 194] (366 개 값)이며 표준 범위는 [0 255]입니다. 다시 그려지면 범위가 [0 255]로 돌아가고 더 좋아 보이지만 이것이 잘못되었다고 생각합니다.

새로운 이미지가 저조도에서 촬영되었다는 것을 언급해야합니다.

이 방법으로 노이즈를 제거 할 수 있습니까? 그 이유는 무엇?

검은 이미지는 고정 된 패턴과 어두운 노이즈의 합입니다 (일반적으로 전류 변동으로 인해 정규 분포를 따르는 것 같습니다). 신호에서 랜덤 노이즈를 빼면 전체 노이즈가 증가하여 신호 품질이 저하됩니다.

고정 패턴에 대한 올바른 추정치를 얻으려면 상당한 수의 프레임을 캡처해야합니다 (예 : 100은 물론 절반의 노이즈 만 남게됩니다). 어두운 노이즈는 시간에 상관이 없어야하므로 평균적으로 계산되므로 향후 이미지에서 빼낼 수있는 노이즈가 적은 고정 패턴이 남아있어 이미지의 노이즈가 증가하지 않습니다.

고정 된 패턴은 일반적으로 노출 시간에 따라 달라 지므로 (예 : CCD 카메라는 시프트 작업 중에 전자가 축적 될 수 있음) 각 노출 시간마다 보정을 수행해야합니다. 노출 시간을 자주 변경하고 가능한 경우에는 각 실험 후에 일련의 어두운 프레임을 캡처하도록 실험을 설정할 수 있습니다. 즉, 각 실험에 대해 보정을받습니다.

저잡음 (즉, 평균) 어두운 프레임을 빼면 이미지 획득 중에 발생하는 어두운 노이즈가 음의 값을 가질 수 있기 때문에 일부 음의 값을 얻게되지만 이미지의 범위가 크게 증가 해서는 안됩니다 . 그럴 경우, 평균 다크 프레임이 충분하지 않거나 다른 노출 시간을 사용하여 고정 된 패턴이 변경된 것입니다.

이 방법은 유효하며 실제로 일부 고급 카메라에서 사용됩니다. 센서는 먼저 셔터를 닫은 상태에서 사진을 촬영하고 "진정한"사진으로 뺍니다. 여기에는 두 가지 장점이 있습니다.

• 고정 패턴 노이즈를 수정합니다.
• 이미지를 선형으로 만듭니다.

이 방법은 다른 노출 시간에 대해 다른 결과를 줄 수 있습니다.

포토 닉 노이즈는 그대로 유지됩니다.

나는 이것이 사용중인 센서에 달려 있다고 생각합니다.

렌즈 캡을 켠 상태에서 일련의 (예 : 10000) 이미지를 촬영하고 각 픽셀의 평균 / 표준 편차를 비교할 수 있습니다. 가능하면 균일 한 "밝은"이미지에 대해 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다 (노출 과다, 균일 한 밝기).

"어두운 평균"사이에 상당한 차이가있는 경우 각 픽셀의 어두운 평균을 빼는 것이 좋습니다. 각 픽셀에 대해 (밝은 평균-어두운 평균)간에 상당한 차이가있는 경우 "평균 흰색 이미지"로 나누는 것도 개선 될 수 있습니다.

그러나 실제로 의미가있는 것을 찾으려면 이러한 통계를 만들어야합니다.

일반적으로 어두운 프레임을 빼면 음수 값이 0으로 잘립니다.

다크 프레임 빼기가 -172의 값을 제공한다는 사실에 놀랐습니다. 그것은 의미합니다 :

• 소음 수준이 높음-어딘가에 172 이상
• 노이즈는 프레임마다 다릅니다. 이 경우 다크 프레임 빼기는 그다지 효과적이지 않습니다.

일반 프레임, 어두운 프레임 및 빼기 버전의 이미지를 게시 할 수 있습니까?