[发明专利]TDI-CMOS图像传感器FPN校正方法

说明书

本发明涉及图像处理领域，为实现通用性的去除图像中条纹噪声,尤其实现有效消除TDI‑CMOS图像传感器输出图像中交织在一起的横条纹和竖条纹。本发明采用的技术方案是，TDI‑CMOS图像传感器FPN校正方法，假设FPN和随机噪声都是加性噪声，而且两者不相关，对于给定的已制造完成的TDI‑CMOS图像传感器芯片，假设其FPN对应的灰度值在相同工作环境下是相等的，随机噪声服从均值为零的高斯分布；首先需要采集样本图像数据，然后依次对RFPN和CFPN进行估计和校正，最后采用补偿方法，将估算得到的RFPN与CFPN值带入到式(1),即有效得到理想的像素信息。本发明主要应用于图像处理。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及对TDI-CMOS(时间延迟积分型互补金属氧化物半导体)图像传感器所拍摄图片中的FPN(固定模式噪声)进行处理。

背景技术

在基于模拟域累加实现的TDI-CMOS图像传感器中。由于模拟累加器电路中存在寄生电阻和电容，电路失配会导致输出图像在TDI(时间延迟积分)扫描方向(即“沿轨”方向)亮度不均匀，且呈周期性衰减，突出表现为周期性横条纹，该现象称为行FPN(RFPN，行固定模式噪声)。而传感器列并行读出电路(模拟累加器和ADC(模数转换器)等)的系统结构由于工艺偏差很容易出现列与列之间的失配，从而导致输出图像在与TDI扫描方向垂直的方向(即“跨轨”方向)亮度不均匀，表现为明暗变化的竖条纹，该现象称为列FPN(CFPN，列行固定模式噪声)。在TDI-CMOS图像传感器的输出图像中，由行FPN导致的横条纹和由列FPN导致的竖条纹同时存在且交织在一起，如图2，严重影响了图像质量，且增加了FPN校正的难度。

TDI-CMOS图像传感器的行FPN是由其模拟累加器特定的电路结构引起的，是一种特殊的FPN。而且，对于已经制造完成的TDI-CMOS图像传感器芯片，其FPN只能通过图像的后处理来校正。目前，现有的去除图像中条纹噪声的技术有很多，但这些技术都只适用于特定的图像传感器或数据类型，如红外成像、高光谱成像/多光谱成像、中分辨率成像光谱仪等；而且这些技术只能处理水平或竖直单个方向上的条纹，无法有效消除TDI-CMOS图像传感器输出图像中交织在一起的横条纹和竖条纹。

发明内容

为克服现有技术的不足，实现通用性的去除图像中条纹噪声,尤其实现有效消除TDI-CMOS图像传感器输出图像中交织在一起的横条纹和竖条纹。本发明采用的技术方案是，TDI-CMOS图像传感器FPN校正方法，假设FPN和随机噪声都是加性噪声，而且两者不相关，对于给定的已制造完成的TDI-CMOS图像传感器芯片，假设其FPN对应的灰度值在相同工作环境下是相等的，随机噪声服从均值为零的高斯分布；

TDI-CMOS图像传感器的像素阵列大小是M×N，即M行N列，将行序号和列序号分别记为i和j，假设不同像素的光响应是不相关的，则输出图像中像素(i,j)的灰度值y(i,j)可以表示为式(1)：

y(i,j)＝x(i,j)-a(i)+b(j)+r(i,j) 1≤i≤L,1≤j≤N (1)

其中，L是图像在沿轨方向上的尺寸，x(i,j)是像素(i,j)的理想灰度值，a(i)是第i行像素对应的RFPN灰度值，b(j)是第j列像素对应CFPN灰度值，而r(i,j)是除FPN外的所有噪声对应的灰度值，根据TDI工作原理，a(i)满足式(2)。

a(i)＝a(i+T) (2)

T＝M_TDI+1(3)

其中，M_TDI为TDI累加级数；首先需要采集样本图像数据，然后依次对RFPN和CFPN进行估计和校正，最后采用补偿方法，将估算得到的RFPN与CFPN值带入到式(1),即有效得到理想的像素信息。