Борзов С., Козик В., Потатуркин О.

178
КОРРЕКЦИЯ НЕОДНОРОДНОСТИ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ
ЭЛЕМЕНТОВ СКАНИРУЮЩИХ ЛИНЕЕК ТЕПЛОВИЗОРОВ
С.М. Борзов1, В.И. Козик1, О.И. Потатуркин1
1Институт
автоматики и электрометрии СО РАН
630090, Новосибирск, пр. Ак. Коптюга, 1
8 (3832) 3333775, {borzov, kozik, potaturkin}@iae.nsk.su
В работе проводится сравнительный анализ различных методов коррекции неоднородности чувствительности элементов линеек тепловизионных приемников,
основанных на анализе сцен в реальном времени. Рассмотрены адаптивные (основанные на анализе окрестности корректируемого элемента) и неадаптивные (с использованием статистики распределения только по одной строке) методы. Показано, что в общем случае адаптивные методы обеспечивают более высокое качество коррекции, однако в частных случаях низкоконтрастных изображений неадаптивные методы могут обеспечивать близкий по качеству результат.
Введение
Основной проблемой при создании тепловизионных систем является низкий уровень
интенсивности собственного излучения
объектов при температурах в районе 300K,
по сравнению с уровнем отраженного излучения, используемого для получения изображений видимого диапазона. Это налагает
жесткие требования к однородности характеристик
элементов
фотоприемных
устройств (ФПУ). Для обнаружения объектов, выделяющихся на уровне фона на один
градус, среднеквадратичное значение вариации чувствительности элементов должно
быть не более 0.1 – 0.2% [1], что невозможно обеспечить только за счет технологии
изготовления.
При использовании линейных многоэлементных ФПУ полученное вследствие
имеющейся неоднородности чувствительности изображение имеет характерную горизонтальную структуру (здесь и далее
предполагается вертикальное расположение линеек ФПУ с горизонтальным сканированием). Для устранения подобных искажений применяются различные методы
коррекции чувствительности отдельно для
каждого элемента приемника [2,3]. Традиционно, эти методы основаны на использовании реперных сигналов от двух или более
опорных источников. Самым распространенным является алгоритмом двухточечной
коррекции [2], заключающийся в использовании двух опорных источников, температуры которых ограничивают рабочий температурный диапазон, с линейной интерполяцией выходного сигнала.
В этом случае коррекция неоднородности
осуществляется по линейной схеме
Unuc=KU+Uf ,
(1)
где Unuc сигнал после коррекции, U сигнал
до коррекции, К и Uf – корректирующие
коэффициенты
K = (T1-T2)/( U1-U2),
Uf = - T2/( U1-U2).
Статистические методы коррекции на
основе анализа сцены
При невозможности использования опорных источников следует рассматривать
возможные варианты оценки коэффициентов коррекции по результатам статистического анализа регистрируемых сцен. При
этом используются некоторые предположения о характеристиках этих данных.
Простейшее предположение заключается в
том, что изображение наблюдаемой сцены
имеет достаточно случайный характер, поэтому усредненный по времени уровень
засветки каждого элемента ФПУ является
постоянной величиной. В этом случае
можно осуществлять коррекцию регистрируемых изображений с использованием ко-
179
эффициентов, пропорциональных среднему
сигналу, получаемому с каждого из элементов ФПУ за некоторый интервал времени.
К сожалению, использование этого механизма требует случайного характера регистрируемых изображений. На практике подобный случайный тип сцены встречается,
например, при аэросъемке земной поверхности с хаотичным характером изображений. Однако при съемке, скажем, изображений береговой линии, статистические
характеристики разных участков кадра будут значительно различаться (водная поверхность и суша).
Более адекватное реальным ситуациям
предположение заключается в том, что
средняя яркость соседних строк изображения должна быть близка [4]. Данное предположение лежит в основе адаптивных методов. Оно практически всегда выполняется, исключением являются лишь специальным образом построенные сцены.
Простейший основанный на этом предположении метод заключается в следующем.
Вдоль каждой строки кадра производится
суммирование значений всех пикселов. Полученная последовательность суммарных
сигналов сглаживается, и корректирующий
коэффициент для каждой строки вычисляется в результате деления сглаженного
суммарного сигнала данной строки на соответствующий этой строке суммарный
сигнал. Коррекция производится посредством умножения значения каждого пиксела на полученный коэффициент. Однако
эта процедура позволяет осуществить коррекцию неравномерной чувствительности
лишь в условиях равенства темнового тока
элементов ФПУ. Она является фактически
«одноточечной коррекцией».
Для осуществления двухточечной коррекции необходимо получить значения еще
одной точки на кривой чувствительности
элементов ФПУ.
Так, для широкополосных (по пространственным частотам) изображений, оперативная коррекция неоднородности чувствительности может быть осуществлена по линейной схеме (1) на основе определения
минимальных (Umin) и средних (<U>) значений сигнала каждого элемента за определенный интервал времени (скользящим окном без задержки) и расчетом корректиру-
ющих коэффициентов в реальном времени
[5]
K = 1/(<U>-Umin),
Uf = -Umin/(<U>-Umin).
В данном случае для оценки значения темнового тока элементов ФПУ используется
предположение, что за время расчета корректирующих коэффициентов каждый элемент ФПУ хотя бы один раз окажется «в
темноте» и выдаст сигнал, равный своему
темновому току или достаточно близкий к
нему. Очевидно, что подобное предположение далеко не для любых изображений
является истинным. Этот метод может привести к искажению получаемых изображений, особенно в ситуациях, в которых ограничено время набора данных.
Несколько более сложным в вычислительном плане является метод вычисления корректирующих коэффициентов на основе
оценки СКО значений отсчетов в строках.
В этом случае после расчета средних по
строке значений вычисляются СКО и в качестве минимального значения отображаемого диапазона для каждой строки принимается величина:
Umin=<U>-3 MSD,
где MSD – среднеквадратичное отклонение
в строке.
Данный метод основан на предположении,
что распределение значений сигнала, получаемого с каждого из элементов ФПУ,
близко к нормальному. Недостатком этого
метода (аналогично коррекции по среднему) является чрезмерное растягивание диапазона интенсивностей на участках кадра
равномерной яркости и, соответственно,
увеличение шума до уровня полезного сигнала.
Чтобы устранить этот недостаток, предлагается сравнивать СКО по каждой строке
кадра с предварительно рассчитанным СКО
по всему кадру. В ситуации, когда СКО по
строке значительно ниже СКО по всему
кадру, для данной строки при расчете Umin
используется СКО по кадру.
180
Все приведенные выше методы используют
статистические характеристики данных для
оценки корректирующих коэффициентов и
основаны на предположениях об определенном виде динамической характеристики
элемента ФПУ. В более общем случае для
коррекции неоднородности чувствительности может быть использован метод, основанный на вычислении корректирующего
полинома [6] за счет аппроксимации зависимости значений отсчетов изображения от
усредненных значений близлежащих отсчетов в соседних строках.
В работе предлагается модификация данного подхода. Поясним суть предлагаемого
метода. Как уже отмечалось, яркость отдельного отсчета для большинства реальных изображений является плавной функцией от координат. Представим значения
отсчетов строки изображения в двумерных
координатах: значения отсчетов данной
строки – средние значения отсчетов близлежащих строк этого же столбца (рис.1).
При условии высокой степени коррелированности значений соседних отсчетов полученное распределение описывает отношение динамической характеристики элемента данной строки к усредненной динамической характеристике соседних элементов ФПУ и, следовательно, аппроксимация
данного распределения даст искомые коэффициенты корректирующего полинома.
В случае наличия на отдельных участках
изображения высокочастотных (по пространственной частоте) фрагментов в полученном распределении появятся точки,
имеющие существенное отклонения от общего закона. Для устранения их влияния на
результат вычислений предлагается применять предварительную процедуру фильтрации. При этом анализ ошибки аппроксимации даст возможность принять решение о
необходимости увеличения степени аппроксимирующего полинома.
Сравнение методов коррекции
Исследование предложенных методов коррекции проводилось на примере обработки
изображений с искусственным образом
нанесенной неоднородностью. Изображе-
ния регистрировались телевизионной камерой видимого диапазона. Затем на них
накладывались аддитивные и мультипликативные искажения. Искажения накладывались однотипно по строкам, моделируя изменения чувствительности элементов линейки. На рис.2 приведен пример искаженного изображения. Здесь мультипликативная составляющая равна 1±0.25, а аддитивная - 0200.
средние значения яркости по окрестности (у.е.)
Полиномиальный метод коррекции
180
160
140
120
100
80
Экспериментальные данные
Линейная аппроксимация
Квадратичная аппроксимация
60
40
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
регистрируемые значения яркости (у.е.)
Рис.1. Динамические характеристики элемента
ФПУ, полученные путем линейной и квадратичной
аппроксимации регистрируемых значений яркости
Оценка эффективности методов осуществлялась на основе сравнения результата коррекции с исходным изображением. Результаты расчетов традиционно используемого
для оценки качества процедуры восстановления изображения критерия PSNR приведены в таблице. Как видно, максимальное
значение получено для полиномиального
метода. В целом адаптивные методы коррекции в большинстве случаев оказываются более привлекательными. Однако следует отметить, что данные алгоритмы внесенные искажения полностью не устраняют.
Неадаптивные методы, напротив, практически полностью устраняют введенные искажения, однако вносят собственные, связанные с выравниванием контраста в различных строках. Вследствие этого на тех
изображениях, где отсутствуют перепады
контраста, неадаптивные методы для визуального восприятия могут давать ничуть не
худший результат. Примеры коррекции неадаптивным и адаптивным методами реального ИК изображения (рис.3.а) приведены на рис.3.б и рис.3.в, соответственно.
Как отмечалось, все рассмотренные процедуры коррекции основаны на ряде предпо-
181
ложений о характеристиках входного сигнала. По этой причине на различных изображениях они приводят к разному результату. Если изображение не удовлетворяет
сделанным предположениям, представленные процедуры могут привести к различПо среднему
11.34753
17.7002
14.89455
ным его искажениям. Однако во многих
случаях они позволяют оперативно и достаточно качественно устранить искажения
регистрируемого сигнала, вызванные неравномерностью чувствительности элементов ФПУ и их темнового тока.
Таблица. Сравнительная оценка различных методов по критерию PSNR
По среднему По среднему По адаптивному По адаптивному Полином
и минимуму
и СКО
среднему
среднему и СКО
8.986322
10.44623
20.03755
14.85679
21.10261
12.34342
18.47048
18.58838
18.89483
20.50128
12.53166
15.20469
18.49908
18.53642
20.99881
Рис.2. Пример искаженного изображения
в
Рис. 3. Исходное изображение (а) и результаты его
коррекции по среднему и СКО (б) и с использованием полинома (в)
Список литературы
а
б
1. Борзов С.М., Потатуркин О.И., Резник А.Л.,
Яковлев А.В. Принципы построения автоматизированных систем восприятия и анализа последовательности тепловизионных изображений // Известие вузов. Приборостроение, №9, 2004.
2. Пат. 2113065. Российская Федерация. Способ
выравнивания неравномерной чувствительности
фотоприемников сканирующих линеек тепловизоров // Белоконев В.М., Дегтярев Е.В., Рудый
И.В., и д.р., Опубл. 10.06.98, Бюл.№16.
3. Певцов Е., Чернокожин В. Матричные ИКприемники для малогабаритных тепловых тепловизионных камер. Электронные компоненты.
№3. 2001г.
4. Friedenberg А., Goldblatt I. Nonuniformity twopoint lines correction errors in infrared focal plane
arrays. // Opt.Eng. No.37, 1998.
5. Milton A. Influence of nonuniformity to infrared
focal plane array performance // Opt.Eng. No.24,
1985.
6. Narayanan B., Hardie R.C., and Muse R.A. Scenebased nonuniformity correction technique that exploits knowledge of the focal-plane array readout architecture // Appl. Opt., Vol.44, No.17, 2005.