张元涛 1,2,3,*柴孟阳 1,2孙德新 1,2,3,4刘银年 1,2,3,4,*
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 中国科学院上海技术物理研究所启东光电遥感中心, 江苏 启东 226200
为实现高分辨率大动态范围的空间微光(LLL)成像,提出基于全局快门科学级互补金属氧化物半导体(sCMOS)图像传感器的数字域时间延迟积分(TDI)微光成像方法。通过推导数字域TDI成像数据处理方法,建立了系统信噪比(SNR)模型,提出了数字域TDI大动态范围成像方法,并分析了速度失配导致的调制传递函数(MTF)退化现象。实验结果表明,该方法能够明显提高微光成像质量,当数字域TDI积分级数为30时,系统SNR由未积分的5.04 dB提高到19.78 dB,动态范围比传统数字域TDI方法提升了29.54 dB,为实现高分辨率大动态范围空间微光成像提供了保障。
成像系统 微光成像 微光成像仪 数字域时间延迟积分 科学级互补金属氧化物半导体探测器 动态范围
1 中国科学院上海技术物理研究所, 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院上海技术物理研究所启东光电遥感中心, 江苏 启东 226200
在低照度成像的短波红外相机中, 像元响应存在非线性问题。为了克服传统的神经网络自适应校正方法只能进行线性校正的不足, 提出了一种基于非线性模型的 BP神经网络非均匀性校正算法, 针对单一像元通过隐含层多神经元拟合像元校正曲线, 有效降低拟合误差, 并通过实验验证了算法的合理性。结果表明, 改进算法在图像的局部非均匀性, 粗糙度方面相较于传统算法分别降低了 27%和 28%, 非线性响应像元校正曲线拟合误差降为传统算法的 30%。
低照度 短波红外 非线性模型 BP神经网络 非均匀性校正 low irradiance short-wave infrared non-linear model back-propagation neural network NUC
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 中国科学院上海技术物理研究所启东光电遥感中心, 江苏启东 226200
信噪比是微光成像系统的关键参数, 决定了成像系统的性能与成像质量。给出了互补金属氧化物半导体(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor, CMOS)图像传感器微光成像系统的信噪比模型, 仿真计算了系统的信噪比与信号、噪声的关系。搭建了信噪比测试环境, 完成了系统信噪比测试实验。实验结果表明, 理论值与实测值一致。最后, 根据信噪比分析结果对给定系统进行了参数优化。计算结果显示, 优化后的系统在1 mLux照度下, 信噪比能达到4.5。信噪比的研究为基于CMOS微光成像系统的总体设计与优化提供了理论依据。
微光成像 信噪比 CMOS图像传感器 夜天光照度 low light level imaging SNR CMOS image sensor nighttime light
1 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
2 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 中国科学院上海技术物理研究所启东光电遥感中心, 江苏 启东 226200
分析了基于科学级互补金属氧化物半导体（sCMOS）图像传感器的微光成像系统的噪声特性，建立了系统噪声模型并进行了系统噪声测试。结果显示，系统噪声的均方根值小于1 e-。建立了系统信噪比模型，计算得到微光成像系统在10-3 lx的夜天光照条件下的信噪比优于1，理论值与实测值之间的误差小于10%。提出了一种自适应的条纹噪声处理方法，有效消除了低照度图像中的行条纹噪声，采用对比度受限的自适应直方图均衡的方法提升了高动态范围图像的对比度。
探测器 微光探测 微光成像仪 科学级互补金属氧化物半导体（sCMOS）探测器 信噪比 条纹噪声 图像增强 激光与光电子学进展
2018, 55(8): 080401
