一种基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法。对于一块可以输出线性图像响应值数据的图像传感器，本发明专利技术建立的响应值构成模型以及噪声和系统误差修正模型可以建立其原始响应值包含的系统误差和噪声模型，并通过对在特定条件下拍摄的RAW图像的计算标定一些系统误差和噪声的分布和强度水平。这些标定值可以代入本发明专利技术建立的响应值构成模型，对图像传感器拍摄的单张RAW文件进行系统误差校正。

A calibration method of digital image sensor system error based on prior noise model

【技术实现步骤摘要】
一种基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法
本专利技术属于图像传感器标定领域，具体涉及基于先验知识建立数字图像传感器噪声分布和估计模型的方法。
技术介绍
为了准确地模拟数字传感器中光信号与数字信号之间的转化过程，除了建立基于物理原理的过程模型以外，还应考虑到实际运行中存在的误差，并对其进行修正。理想状态下，在照明光源、目标物体和数字图像传感器初始状态均保持稳定的情况下，传感器输出的图像响应值D可以通过式计算得到。式中各符号和对应的量纲如下表所示。表1符号含义及对应量纲根据该式，同一像素在外部条件完全相同的两次曝光中，应该具有相同的响应值。而实际上在光信号到电信号和电信号到数字信号的两次转换过程中，将会伴随引入各种噪声和系统误差，两次曝光的数字响应值会有所差异。本专利技术对这些导致像素响应值差异的因素进行讨论和建模，并通过统计学手段，对其中可以通过各种手段估计的部分进行补偿和消除。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决数字图像传感器在曝光过程中存在的系统误差和噪声，并提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法，其特征在于，步骤如下：/nS1：基于数字图像传感器原始响应值的计算公式以及相关噪声生成的先验知识，估算传感器噪声，包括传感器像素响应非均匀性、热噪声、散粒噪声、固定模式噪声、读出噪声和量化误差在内的不同类型噪声的期望值和方差，并建立传感器在位置(i，j)像素的总噪声构成模型D(i，j)；/nS2：将带噪声的传感器原始响应值分解为附带期望值不为0的噪声的原始响应值μ(i，j)和期望值为0的噪声N(i，j)，通过拍摄n

【技术特征摘要】
1.一种基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法，其特征在于，步骤如下：
S1：基于数字图像传感器原始响应值的计算公式以及相关噪声生成的先验知识，估算传感器噪声，包括传感器像素响应非均匀性、热噪声、散粒噪声、固定模式噪声、读出噪声和量化误差在内的不同类型噪声的期望值和方差，并建立传感器在位置(i，j)像素的总噪声构成模型D(i，j)；
S2：将带噪声的传感器原始响应值分解为附带期望值不为0的噪声的原始响应值μ(i，j)和期望值为0的噪声N(i，j)，通过拍摄n1张图像取时域均值获得μ(i，j)的数学期望取方差获得N(i，j)的方差
S3：在以位置(i，j)像素为中心的空间窗口w1内取原始响应值空间均值近似去除空间位置相关噪声的影响，获得传感器在窗口w1内原始响应值与噪声方差的一次函数关系，其斜率为传感器综合增益系数g0，改变曝光参数拍摄n2张不同曝光的图像计算得到g0的估计；
S4：在黑暗环境下拍摄n3幅图像并取时域均值，得到暗电流响应μdark(i，j)的估计；
S5：在以位置(i，j)像素为中心的空间窗口w2内取原始响应值空间均值近似，令空间响应非均匀性K(i，j)的期望满足此时像素(i，j)与空间均值的比值即为其空间响应非均匀性K(i，j)，通过改变照明亮度并拍摄n4张图像，通过线性回归获得K(i，j)的估计；再在同一曝光条件下拍摄n5张图像，得到原始响应值去除噪声后的理想值e(i，j)的估计；
S6：联立以上修正，得到去除系统误差后的响应值Dnc的表达式；在图像颜色均匀处空间窗口w3内取均值，去除像素的随机噪声。


2.如权利要求1所述的基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法，其特征在于，所述的步骤S1具体方法为：
将数字图像传感器原始响应值D表示为：



其中，f(·)代表电路的非线性调制，F为相机系统的光圈值，g为传感器综合增益，T为传感器曝光时间，为感光灵敏度因子，A为像素有效面积，U为与像素位置相关的亮度调制因子，L(λ)为目标物体表面光谱辐射亮度，t(λ)为相机系统的总体透过率函数，q(λ)为光电效率函数，Doffset为传感器偏置响应，round(·)为数字电路取整操作；λ表示光的波长；
然后，基于数字图像传感器原始响应值计算公式和先验知识，建立数字图像传感器原始响应值的总噪声数学模型，其形式为：
D(i，j)＝g0[K(i，j)U(i，j)I0+NTh(i，j)+Ns(i，j)+NFP(i，j)+NR(i，j)]+Doffset(i，j)+NQ(i，j)
其中，D(i，j)为传感器(i，j)位置像素的读出响应值；同样地，带有后缀(i，j)的参数符号均代表传感器(i，j)位置像素的该参数值；
K(i，j)为传感器因制造误差引起的像素响应非均匀性：



带有下标0的项均表示一个无制造误差的像素对应的物理量；
I0为标准的像素理论上储存的光电子数；
U(i，j)为传感器表面照度调制因子，表征相机系统的渐晕特性；
NTh(i，j)为光电二极管的热效应产生的热噪声，其强度取决于曝光时间T和器件所处环境温度，有
E(NTh)＝var(NTh)＝μTh
其中μTh为与曝光时间和环境温度有关的量，E(·)与var(·)分别表示计算数学期望和方差；
Ns(i，j)为散粒噪声，服从泊松分布，有
E(Ns)＝0，var(Ns)＝KUI0+NTh
NFP(i，j)为固定模式噪声，是COMS图像传感器在电路制造过程中的不一致性导致各像素对应的模拟电路中存在的系统误差；
NR(i，j)为读出噪声，由图像传感器后端的信号放大单元在模拟电路电压信号放大输出的过程中引入，其期望值为0，方差与放大增益系数线性正相关；
NQ(i，j)为量化误差，是连续信号转化为离散信号引入的系统误差，量化误差服从[-0.5，0.5]内的平均分布：有：
E(NQ)＝0，


3.如权利要求1所述的基于先验噪声模型的数字图像传感器系统误差标定方法，其特征在于，所述的步骤S2具体方法为：
首先获得原始响应值D数学期望的一致性估计和噪声方差的一致性估计根据随机噪声统计学特性，将原始响应值构成模型分解，有：
D(i，j)＝μ(i，j)+N(i，j)
其中μ(i，j)表示原始响应值的数学期望，N(i，j)为随机噪声的总和：

【专利技术属性】
技术研发人员：徐海松，叶正男，邱珏沁，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33