[发明专利]应用于CMOS图像传感器的多级RTS噪声自动实时重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多级RTS噪声自动实时重建方法，特别涉及一种应用于CMOS图像传感器的多级RTS噪声自动实时重建方法。

背景技术

文献“V.Goiffon,G.R.Hopkinson,P.Magnan,F.Bernard,G.Rolland,and O.Saint-Pé,Multilevel RTS in Proton Irradiated CMOS Image Sensors Manufactured in a Deep Submicron Technology,IEEE Trans.Nucl.Sci.,vol.56,no.4,pp.2132–2141,Aug.2009.”公开了一种自动提取CMOS图像传感器中多级RTS噪声的算法。通过公式

H(z)=2L(-Σi=0L/2-1z-i+Σj=L/2L-1z-i)]]>

对原始的图像信号(包含RTS噪声)进行滤波处理，将原始信号中的所有跳变处理为三角形脉冲的形式，该滤波函数可以实现滤波后的三角形脉冲高度与原始信号中对应的跳变幅值相等，包括RTS噪声信号的跳变以及背景高斯噪声的微弱跳变，其中L表示滤波长度。计算整个原始信号的噪声幅值的标准差，将整个原始信号的标准差σ_sig，作为判断RTS噪声的阈值，当滤波后信号中的最大跳变幅值大于阈值σ_sig,表示原始信号中存在RTS噪声，否则表示该原始信号中不存在RTS噪声。

通过将滤波后所有三角形脉冲与阈值σ_sig判断出具体的RTS噪声跳变，这些三角形脉冲对应的原始信号中的幅值变化即代表RTS噪声，其他的跳变即可视为高斯噪声跳变。每一次RTS跳变的三角形脉冲将原始信号分为N_seg段，这样的每一段原始信号都不包含RTS噪声跳变，将每一段的标准差差σ_seg(i)进行平均，得到整个信号高斯噪声的标准差差平均值σ_gn。将每一段的幅值的平均值M_seg(i)进行比较，如果两者之间差距大于高斯噪声标准差的平均值σ_gn，则视为两个RTS噪声级，否则视为同一级RTS噪声。将每一段处理后的幅值连接起来实现了RTS噪声信号的重建。

这种算法存在下述缺点：

1.该算法需要等所有原始信号结束才能开始处理，需要等待计算所有原始信号中每一段的标准差和平均值。

2.该算法提出采用整个信号的标准差σ_sig作为判断RTS信号存在的阈值。CMOS图像传感器在工作的过程中随着工作时间的增加整个器件的温度会上升，引起高斯噪声幅值的变化，甚至于在面对极端条件时(如辐射环境等)会引起器件内部缺陷，引起RTS噪声幅值的大幅变化，而这种变化会引起整个高斯信号标准差的改变，采用整个信号的标准差作为阈值显然不准确。

发明内容