一种去除ICMOS相机固定模式噪声的方法

严维鹏，宋 岩，姚志明，宋顾周，段宝军

(强脉冲辐射环境模拟与效应国家重点实验室； 西北核技术研究所： 西安 710024)

ICMOS相机是由像增强器(image intensifier)与CMOS相机耦合而成[1-2]，基于像增强器对光强的增强效果，ICMOS相机可拍摄光强较弱时的2维光学图像，且与传统CMOS相机相比，具有更快的读出速度[3-4]。因此，在需要实时获取高速图像时，ICMOS相机更有优势。但ICMOS相机也存在固有的缺点，它的图像传感器一般采用列放大器和列模数转换器(analog to digital converter，ADC)，每列各自进行电荷-电压转换，造成多路并行信号之间存在不一致性，使拍摄图像的质量受到固定模式噪声的影响[5-7]，如图像灰度值的均匀性分布等。现阶段消除ICMOS相机固定模式噪声主要采用理论建模的方法[8-11]，虽在很大程度上抑制了模式噪声，但运算较为复杂，且要求模式噪声服从某种正态分布。本文提出了一种“逐点校正”的方法来消除ICMOS相机的固定模式噪声，设计了实验系统并进行了结果验证。

1 校正方法

本文校正方法的思路是将ICMOS相机传感器的每个像素看作独立的探测器，经过运算消除每个像素点之间的差异性，达到消除固定模式噪声的目的。ICMOS相机工作时，每个像素点在动态范围内接受的入射光强I与输出的灰度值G呈线性关系。根据这一特点，在均匀光源下拍摄图像，调节ICMOS相机像增强器增益及光源与相机之间的距离使图像接近饱和，随后逐渐减弱光源光强并继续拍摄图像，对拍摄的所有图像进行处理后就可得到每个像素对应的I-G曲线。图1为ICMOS相机模式噪声校正原理示意图。

由图1可见，当I=x时，a、b对应的灰度值G为y1和y2，2者之间存在差异性；而当G为y1和y2时，a、b对应同一个x值，消除了a、b之间的差异性。以此类推，对相机的每一个像素点都做这样的处理，即可消除所有像素点之间的差异性。实验时，将图像每个像素点的灰度值与对应的I-G曲线做插值运算，使图像每个像素点对应的灰度值转换为入射光强度，这样就可去除像素点相互之间信号不一致的影响，达到消除固定模式噪声的效果。

2 实验布局

实验采用西北核技术研究所研制的CMOS相机，像元大小为13.2 μm×13.2 μm，像素为1 280×1 024，曝光时间3 ms；微通道板(micro channel plate，MCP)像增强器与CMOS相机之间通过光锥耦合的方式组合。实验系统布局示意图如图2所示。将脉冲氙灯产生的触发信号分为2路，一路用于触发信号源；另一路输入示波器。当信号源被触发时，会产生2个输出信号通道，通道1用于触发CMOS相机，通道2用于触发快门，快门时间为500 ns，快门的检测信号由示波器接收。调整通道2的延时时间，使快门信号处于氙灯信号峰值位置，氙灯和快门输出信号如图3所示。其中：1为氙灯输出信号；2为快门输出信号。

3 实验步骤

实验开始前，面对ICMOS相机，将脉冲氙灯放在在一定距离处，使氙灯发出的光覆盖整个像增强器光阴极。将ICMOS相机加电15 min至相机背景噪声达到平衡。首先，在氙灯上放置45A的衰减片，逐步提升像增强器增益，直到图像饱和，固定像增强器增益；然后放置一系列衰减系数逐渐减小的衰减片，直到ICMOS相机拍摄的图像为本底，在同一衰减片下，拍摄10幅图像，每2幅图像时间间隔为5 s，对所得图像求和取平均值以减小随机偏差。不同型号的衰减片对应的衰减系数，如表1所列。不同型号衰减片下ICMOS相机获得的图像如图4所示。

表1 不同衰减片型号对应的衰减系数Tab.1 Attenuation coefficient corresponding to different types of attenuation slice

(a) 45A

由图4可见，中心区域偏亮，周围区域偏暗，且图像中出现条纹，说明相机固有模式噪声对拍摄图像质量有较大的影响。选取图4中较亮区域和较暗区域内的3个点，其I-G变化曲线如图5所示。由图5可见，每个像素点I-G曲线都是线性变化的，但斜率之间有差别。

4 算法应用效果及评价

均匀光源下拍摄的图像校正前后的对比，如图6所示。图6(a)为在氙灯前放置衰减系数为17%的衰减片，拍摄得到的图像。由图6(a)可见，图像各处灰度值存在较大差异，且有固定模式噪声干扰，中心区域灰度明显高于周围区域。采用1节所述方法对图6(a)做校正处理，结果如图6(b)所示。由图6(b)可见，校正后图像各处灰度值差异较小，固定模式噪声被去除。固定校正前后图像的某一行并计算灰度值的变化情况，如图6(c)所示。由图6(c)可见，校正后图像的灰度值起伏明显减小，约为4%，表明图像各处基本均匀，校正达到了效果。

图6(a)中所示5个区域校正前后灰度值的相对偏差计算结果如表2所列。由表2可知，校正后图像灰度值的相对偏差均为10-3量级，与校正前相比，至少小了一个量级，表明校正后图像各处基本达到了均匀，验证了本文校正方法的可行性。

表2 图6(a)中5个区域校正前后灰度值的相对偏差计算结果Tab.2 Calculation results of relative gray level deviation of 5 areas before and after correction in Fig.6(a)

此外还研究了相机固定模式噪声对图像分辨率的影响。固定模式噪声校正前后图像的分辨率对比结果，如图7所示。由图7可见，校正前后虽分辨率均为2 lp·mm-1，但与校正前相比，校正后的图像清晰可见。计算得到校正前后的对比度分别为0.3和0.5，表明本文的校正方法可使图像质量得到明显改善。

5 结论

本文提出了一种校正ICMOS相机固定模式噪声对图像质量影响的方法。在氙灯光源前放置不同衰减系数的衰减片，使用ICMOS相机获得一系列图像。将拍摄图像的每个像素点的灰度值与对应的I-G曲线做插值运算，将灰度值转换为入射光强度，去除像素点之间的差异，从而校正ICMOS相机固定模式噪声对图像质量的影响。实验结果表明，校正后图像质量得到明显改善，固定模式噪声影响显著下降。与校正前相比，校正后图像灰度值的相对偏差至少小了一个量级，验证了本文提出的校正方法的可行性。本文为ICMOS相机拍摄图像的固定模式噪声处理提供了一种解决方案。