一种基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法技术

本发明专利技术涉及一种基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法，包括以下步骤：步骤1：搭建CMOS图像传感器工作环境；步骤2：采集CMOS图像传感器图像；步骤3：提取图像固定模式噪声；步骤4：图像降维处理；步骤5：评估列固定模式噪声。本发明专利技术以CMOS图像传感器为研究对象，针对CMOS图像传感器列固定模式噪声，基于采集到的CMOS图像传感器二维图像，通过多帧平均法抑制随机噪声，提取固定模式噪声,利用AR模型对列固定模式噪声进行建模，最后用噪声功率谱方法，对基于AR模型的列固定模式噪声进行评估，得到CMOS图像传感器列固定模式噪声水平。此方法属于CMOS图像传感器列固定模式噪声评估领域。

A Noise Assessment Method of CMOS Image Sensor Column Fixed Mode Based on AR Model

The present invention relates to a method for evaluating column fixed mode noise of CMOS image sensor based on AR model, including the following steps: step 1: setting up the working environment of CMOS image sensor; step 2: collecting CMOS image sensor image; step 3: extracting image fixed mode noise; step 4: image dimension reduction processing; step 5: evaluating column fixed mode noise. The present invention takes CMOS image sensor as the research object and aims at the fixed mode noise of CMOS image sensor column. Based on the two-dimensional image of CMOS image sensor collected, random noise is suppressed by multi-frame averaging method, and fixed mode noise is extracted. The column fixed mode noise is modeled by AR model. Finally, the column fixed mode noise based on AR model is improved by noise power spectrum method. Fixed mode noise level of CMOS image sensor column is obtained by row evaluation. This method belongs to the field of CMOS image sensor column fixed mode noise assessment.

【技术实现步骤摘要】
一种基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法(一)
：本专利技术涉及一种基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法，适用于评估COMS图像传感器列固定模式噪声水平，以便于促进CMOS图像传感器的应用和发展，此方法属于CMOS图像传感器列固定模式噪声评估领域。(二)
技术介绍
：在图像
，随着现代半导体工艺水平和集成电路技术的进步，互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器的图像质量、光照灵敏度和分辨率在不断提高，使其在数字成像系统中得到了越来越广泛的应用。CMOS图像传感器作为数字成像系统的重要组成部分，要求具有良好的性能和较低的噪声水平，其列固定模式噪声(FixedPatternNoise,FPN)作为一种主要的噪声类型，对CMOS图像传感器成像质量的影响是随机噪声的5倍。准确地评估CMOS图像传感器列固定模式噪声的水平，可以为CMOS图像传感器的选择提供依据，以及支撑CMOS图像传感器的设计迭代。因此，亟需制定一种评估CMOS图像传感器列固定模式噪声的方法。FPN是在CMOS传感器生产过程中，由于光刻不均匀导致器件尺寸变换，或制作条件不一致和玷污引起的器件特性不一致，从而导致的相同的光强下输出信号不一致，主要表现为空间分布的固定图形噪声，与时间不相关。目前，对于CMOS图像传感器的噪声评估有标准差(StandardDeviation,SD)方法和噪声功率谱(NoisePowerSpectrum,NPS)方法。SD方法在重建图像以及计算机模拟噪声叠加在图像上的情况下，无法准确评估噪声；NPS方法在CMOS图像传感器本身固定模式噪声水平较低时，对功率谱估计质量要求比较高，会出现方差大、分辨率低等问题，常导致弱信号的淹没和伪峰的出现。评估CMOS图像传感器的列固定模式噪声水平，必须确定固定模式噪声来源及特征，并建立其合理的模型，以得到更为准确的评估结果。(三)
技术实现思路
：1、目的：本专利技术目的是：提供基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法，针对CMOS图像传感器，考虑其列固定模式噪声的来源及特征，合理有效地评估其列固定模式噪声水平。2、技术方案：本专利技术以CMOS图像传感器为研究对象，针对CMOS图像传感器列固定模式噪声，基于采集到的CMOS图像传感器二维图像，通过多帧平均法抑制随机噪声，提取固定模式噪声，利用AR模型对列固定模式噪声进行建模，最后用噪声功率谱方法，对基于AR模型的列固定模式噪声进行评估，得到CMOS图像传感器列固定模式噪声水平。本专利技术的实施步骤流程示意图如图1所示，它包括如下步骤：步骤1：搭建CMOS图像传感器工作环境搭建CMOS图像传感器图像工作环境，分别建立均匀光场产生系统和成像系统。均匀光场产生系统产生均匀光场，照射在CMOS图像传感器上，成像系统驱动CMOS图像传感器，并抓取图像输入至评估系统中。其中，均匀光场产生系统由电源模块、可以调节的光源部分、积分球-暗室部分、光功率计和可电控升降的位移平台部分等组成，其系统结构框图如图2所示。其中，电源模块为系统提供稳定的电压以保证光源亮度的稳定，积分球用于产生高度均匀的光场，暗室用于隔绝外界环境中自然光的干扰，光功率计用于测量光场的均匀性，电控升降位移平台用于改变传感器的位置，产生的均匀光场要求达到99％以上的均匀性。成像系统分为两个部分，用于驱动CMOS芯片采集图像数据的下位机(CMOS图像传感器芯片、芯片驱动电路板和数据传输线)；用于设定曝光时间、增益大小和采集图像数量等参数，并实现图像采集与显示的上位机(PC机)，其系统框图如图3所示。步骤2：采集CMOS图像传感器图像测试时，将被测传感器正对积分球光出口并放置在距离积分球光出口处d距离处，d的值应等于光积分球光出口直径D的8倍，以保证每个像元在一定角度范围内都能接收到整个光源面发出的光线，并足以保证光均匀度在99％以上。对CMOS图像传感器应通过上位机合理设置其增益大小、偏置、曝光时长，对光源调整亮度，使得采集的图像灰度值均值在饱和值的50％左右，具体方法步骤如下：首先，将曝光时间设定在10～50ms区间内，将增益大小设置为最小，但要足以保证调整光源亮度能够使传感器获得饱和值。其次，将偏置设置得尽可能小，但要足以保证包含时域噪声和空域非均匀性的暗信号不引起明显的截止。这可以通过设定偏置为适当数值，使出现截止(灰度为零值)的像元数小于0.5％来实现。然后，适当调整光源亮度和曝光时间，使得传感器获得的灰度值均值在50％左右，待光源稳定(供电30min)后进行测试。最后，利用上位机驱动软件进行重复的连续采集，采集图像数量N为100张。步骤3：提取图像固定模式噪声利用多帧平均法对图像固定模式噪声进行提取。多帧平均法是基于均值滤波的思想，用累加平均的方法来滤除噪声。设在某一相同条件下，重复采集CMOS图像传感器图像N次，将图像灰度值相加后取平均值来抑制其他噪声，保留固定模式噪声。具体计算式如下：式中，fi(x,y)为图像像素的灰度值；fN(x,y)为N幅图像平均后的输出图像；N为需要平均的图像数，也即需采集的图像数。其原理如下：将含噪图像f(x,y)假定为原始图像g(x,y)与随机噪声图像n(x,y)的随机叠加，如下式所示：f(x,y)＝g(x,y)+n(x,y)若噪声是每一坐标(x,y)点无关的，且其数学期望为零，则f(x,y)的期望值为：E{f(x,y)}＝g(x,y)且多幅图像平均后的输出图像的方差为：式中，是原始单幅图像的方差。可见，多图像平均法输出的方差是原图像的1/N，随着像素值的增加，方差就会变小，通过平均计算结果使得由随机噪声产生的灰度值偏差减小。如果含有随机噪声的图像数目增多，在进行均值处理时就会很接近原始图像，即随着N的增大，对随机噪声的抑制作用越强。本方法中取采集图像的数量N为100，此时随机噪声水平降低到不影响FPN的估计。步骤4：图像降维处理根据CMOS图像传感器的数据采集及传输原理，固定模式噪声主要表现为像素单元的灰度值在列与列之间差异较大，除去列固定模式噪声，像素固定模式噪声在空间上的特征与随机噪声类似。因此，可对图片进行降维处理，从而评估列固定模式噪声，即对每列像素的灰度值取均值，可用如下公式表示：由此，实现将二维图像降维处理为一维的向量。步骤5：评估列固定模式噪声利用基于AR模型的噪声功率谱方法，对模型参数进行求解，结合AR模型的功率谱估计公式，得到图像固定模型噪声水平。AR模型是一种自回归模型，又称全极点模型。可用如下差分方程表示：其中，μn是均值为零、方差为σ2的白噪声序列，p是AR模型的阶数，ai(i＝1,2，····，p)是p阶AR模型的参数。AR模型的系统函数H(z)为：AR模型的参数和xn自相关函数Rx(m)有如下的关系：将上式写成矩阵的形式：即是AR模型的正则方程，又称尤拉-沃克(Yule-Walker)方程。可利用自相关算法求解AR模型中的参数，进而得到AR模型的噪声功率谱。首先求得观测数据的自相关函数，然后根据Yule-Walker方程的递推性质，利用L-D递推算法求得模型参数，再结合AR模型噪声功率谱表达式得到列固定模式噪声功率谱估计。其中，L-D递推算法是模型阶次逐次加大的一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法，其特征在于：以CMOS图像传感器为研究对象，针对其列固定模式噪声，基于采集到的CMOS图像传感器二维图像，通过多帧平均法抑制随机噪声，提取固定模式噪声，利用AR模型对列固定模式噪声进行建模，最后用噪声功率谱方法，对基于AR模型的列固定模式噪声进行评估，得到CMOS图像传感器列固定模式噪声水平。该方法具体步骤如下：步骤1：搭建CMOS图像传感器工作环境；步骤2：采集CMOS图像传感器图像；步骤3：提取图像固定模式噪声；步骤4：图像降维处理；步骤5：评估列固定模式噪声。

【技术特征摘要】
1.一种基于AR模型的CMOS图像传感器列固定模式噪声评估方法，其特征在于：以CMOS图像传感器为研究对象，针对其列固定模式噪声，基于采集到的CMOS图像传感器二维图像，通过多帧平均法抑制随机噪声，提取固定模式噪声，利用AR模型对列固定模式噪声进行建模，最后用噪声功率谱方法，对基于AR模型的列固定模式噪声进行评估，得到CMOS图像传感器列固定模式噪声水平。该方法具体步骤如下：步骤1：搭建CMOS图像传感器工作环境；步骤2：采集CMOS图像传感器图像；步骤3：提取图像固定模式噪声；步骤4：图像降维处理；步骤5：评估列固定模式噪声。2.根据权利要求1所述的搭建CMOS图像传感器工作环境，其特征在于：在步骤1中所述的均匀光场产生系统和成像系统的建立。其中，均匀光场产生系统包括电源模块、可以调节的光源部分、积分球-暗室部分、光功率计和可电控升降的位移平台；成像系统包括用于驱动CMOS芯片采集图像数据的下位机(CMOS图像传感器芯片、芯片驱动电路板和数据传输线)；用于设定曝光时间、增益大小和采集图像数量等参数，并实现图像采集与显示的上位机(PC机)。3.根据权利要求1所述的采集CMOS图像传感器图像，其特征在于：CMOS图像传感器的增益大小、偏置、曝光时长和与积分球的距离的设置，具体方法步骤如下：首先，保证被测传感器正对积分球光出口并...

【专利技术属性】
技术研发人员：付桂翠，俞挺，王晔，万博，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11