Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Основы цифровой обработки изображений. Учебное пособие

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

08.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 93 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

именно на эту особенность восприятия и ориентировано расположение пикселей матриц Super CCD для фотокамер.

3.2. Статистические свойства сигналов ПЗС-матриц

Шумы на изображениях, полученных с помощью ЭОП, упрощенно можно разделить на следующие составляющие:

 шум чтения матрицы;

 тепловой шум;

 квантовый шум фотонов.

Квантовый шум связан со случайным распределением квантов света во времени и в пространстве. При этом число электронов, накопленное в ячейке ЭОП, может быть определено с точностью до квадратного корня из их числа (статистика Пуассона). Шум чтения матрицы – постоянная величина, которая определяется только схемотехникой ЭОП. При малом уровне яркости объекта наибольший вклад в шумы изображения вносится шумом чтения матрицы.

Под тепловым шумом ЭОП понимают паразитные заряды, которые при закрытом затворе хаотическим образом скапливаются в элементах матрицы под воздействием эффекта термогенерации электронов. При считывании сигнала они добавляются к заряду пикселя, искажая его истинное значение, и являются причиной точек посторонних цветов (яркостей), случайным образом распределенных по кадру изображения. При увеличении чувствительности, то есть усилении сигнала, идущего с матрицы, их количество возрастает. Тепловой шум также возрастает при больших выдержках – чем больше время экспонирования, тем больше «тепловых» электронов успевает «попасть» в потенциальную яму.

Для борьбы с тепловым шумом применяется ряд мер. Чтобы уменьшить влияние термоэлектрических эффектов, используют различные схемы теплоотвода. В частности, иногда в качестве теплообменника используется металлический корпус камеры.

Другой способ заключается в съемке кадра при закрытом крышкой объективе. В этом случае пользователь получает на черном фоне «маску», которую можно использовать для вычитания теплового шума из изображения. Данный способ используется в качестве штатной системы шумоподавления в некоторых моделях любительских камер. При включении режима подавления шумов методом «темного кадра» (dark frame) камера сначала фотографирует кадр, а затем при закрытом затворе снимает «маску» с матрицы при тех же значениях чувствительности и выдержки. Данный метод неприемлем для непрерывной съемки, однако широко применяется для фотографирования при слабой освещенности.

Рис.17

Большинство прозрачных и непрозрачных объектов, параметры которых измеряются с помощью ЭОП, а также и оптические детали измерительных систем являются в той или иной степени случайнонеоднородными в масштабе длин волн оптического диапазона. Поэтому когерентные световые пучки на выходе оптических измерительных систем часто становятся пространственно неоднородными и формируют картину со множеством хаотически расположенных темных и светлых пятен, которые называются спеклами. Физическая причина формирования таких структур состоит в том, что каждый из элементов изображения в плоскости наблюдения представляет результат когерентного сложения возмущений световой волны, сформированных множеством различных рассеивающих центров.

Если количество электронов, образованных падающими на поверхность светочувствительного элемента фотонами, превышает максимальную емкость пикселя, заряд начинает «растекаться» по соседним элементам. При этом на фотографии наблюдаются белые пятна правильной формы, размер которых зависит от времени экспонирования (интервал времени, в течение которого затвор фотоаппарата открыт для получения кадра, т.е. в течение которого свет воздействует на светочувствительный элемент в пределах всего поля изображения). Данное явление в оптоэлектронике называется блюмингом (от англ. blooming – размывание). Для предотвращения блюминга используется так называемый электронный дренаж (drain), обеспечивающий отвод избыточных электронов. По методу реализации различают вертикальный (Vertical Overflow Drain – VOD) (рис. 17, а) и боковой (Lateral Overflow Drain – LOD) дренаж (рис. 17, б).

Вертикальный дренаж осуществляется подачей потенциала на подложку ЭОП, причем его значение подбирается так, чтобы при достижении уровня переполнения «лишние» электроны стекали через

подложку из потенциальной ямы. Побочным эффектом является уменьшение емкости потенциальной ямы и, как следствие, уменьшение динамического диапазона светочувствительного элемента. Кроме того, данная система неприменима в матрицах с обратной засветкой.

При боковом дренаже сток электронов осуществляется в специальные «канавки» (gates). В отличие от вертикального дренажа емкость светочувствительного элемента при этом не меняется, однако уменьшается светочувствительная площадь пикселя. Данный негативный эффект минимизирует применение микролинз. Использование дренажных устройств усложняет конструкцию ЭОП, однако вред изображению, наносимый блюмингом, является большим. Другим фактором в пользу дренажа является невозможность реализации без него электронного затвора.

Отдельные пиксели изображения, сильно отличающиеся по цвету и яркости от окружающих точек, являются так называемыми «горячими» (hot), «битыми» (crash) или «залипшими» (stuck) пикселями. Они либо являются следствием брака при изготовлении матрицы, либо возникают по причине того, что при длинных выдержках большой временной интервал в некоторых пикселях приводит к лавинообразному «срыву» электронов из канала n-типа в потенциальную яму. Если временной интервал, необходимый для такой «электронной лавины», перекрывает диапазон выдержек камеры, «битые» пиксели будут наблюдаться на каждом снимке.

Для удаления таких точек используется специальное программное обеспечение. Его алгоритм сводится к поиску «битых» пикселей и занесению их координат в служебную память фотоаппарата, в дальнейшем эти точки просто исключаются из процесса формирования изображения. При поиске «битых» пикселей величина заряда каждого элемента матрицы, генерируемого при подаче питания на сенсор, сравнивается с эталонным значением, также хранящимся в служебной памяти камеры.

Другое негативное явление связано с паразитными электронами, генерируемыми в глубине кремниевой подложки и не попадающими в потенциальную яму. В процессе переноса заряда от одного элемента матрицы к другому эти электроны «размазываются» (smear), искажая изображение. В матрицах с буферизацией строк этот эффект практически незаметен, а на полнокадровых сенсорах для его компенсации увеличивают «глубину залегания» потенциальной ямы.

3.3. Сенсоры CMOS

Наиболее популярный на сегодняшний день тип сенсора – КМОП (комплементарный металл-оксид-полупроводник;

Фотоприемник

Усилитель

R R

Выборка по столбцам

Выборка

по строкам

Рис. 18

в англоязычной литературе – CMOS, complementary metal–oxide– semiconductor). В таких сенсорах преобразование фотонов в заряд происходит таким же образом, как и в ПЗС-матрицах. Отличие заключается в том, что преобразование заряда в напряжение осуществляется непосредственно внутри элемента матрицы.

Для синхронизации работы, а также для передачи полученных сигналов используются адресные шины столбцов и строк матрицы. При этом возможно считывание всей матрицы, столбца либо строки или отдельного элемента. В КМОП-матрицах отсутствует необходимость в регистрах сдвига и управляющих микросхемах, в результате чего снижается энергопотребление.

Сенсор КМОП содержит, помимо самой оптической матрицы, дополнительные блоки: АЦП и логические устройства. Участок, непосредственно воспринимающий оптическое излучение, представлен на рис. 18.

Каждый из пикселей имеет выводы на сетку металлических проводников, что позволяет управляющим и выходным сигналам проходить по всем ячейкам. Выводы сетки подсоединены к считывающим и декодирующим элементам, которые располагаются вне массива пикселей. Такая архитектура позволяет считывать данные со всего массива пикселей, с некоторых частей этого массива и даже с отдельных пикселей с использованием xy адресации, что недостижимо в матрицах CCD.

Так как в матрице CMOS заряд считывается с каждого пикселя индивидуально, то сокращается количество операций по сравнению с

Фотодиод

Подложка

Транзистор

выбора

столбца

Транзистор-

усилитель

Микролинза

Инфракрасный

фильтр

Транзистор сброса

Транзистор

выбора

строки

Потенциальная

яма

Сечение пикселя КМОП-матрицы

Рис. 19

CCD технологией и, следовательно, потребление энергии.

Структура такого активно-пиксельного датчика представлена на рис. 19.

Основными преимуществами КМОП-сенсоров по сравнению с ПЗС-сенсорами являются:

 минимальное потребление энергии;  высокая степень интеграции и размещение на базе чипа

дополнительных блоков для обработки изображения;

 меньшая стоимость;  возможность выборочного чтения.

К недостаткам CMOS по сравнению с CCD относят:

 более высокий уровень внутреннего шума;  меньшую светочувствительность матрицы;  большие размеры матрицы.

3.4. Характеристики ПЗС- и КМОП-сенсоров

Основными характеристиками ПЗС- и КМОП-сенсоров являются:

1) разрешение – характеристика сенсора, показывающая

количество пикселей по горизонтали и вертикали. В портативной технике оно, как правило, приводится как общее количество пикселей (мегапиксели, Мп);

кадров в секунду (кадр/с, fps – frame per second);

2) размер пикселя – физический размер пикселя (мкм);

3) частота кадровой развертки – количество считываемых

4) диагональ рабочей площади матрицы (типоразмер),

показывающая размер активной площади матрицы (доли дюйма);

5) частота тактирования шины данных, определяющая скорость

обработки данных (МГц);

6) чувствительность к освещению, характеризующая изменение

электрического сигнала в зависимости от изменения освещения (В/лк). Чувствительность ЭОП является интегральной характеристикой и зависит от чувствительности каждого пикселя. Чувствительность пикселя в абстрактном понимании аналогична коэффициенту полезного действия (КПД), то есть представляет собой дробное соотношение. Знаменателем этого соотношения является общее количество фотонов, попавших на светочувствительную область пикселя, а числителем – объем электронов, сгенерированных фотоэлементом матрицы и попавших в потенциальную яму. Таким образом, чем выше данный КПД, тем выше чувствительность матрицы. Однако для получения качественного кадра должно выполняться еще одно условие. Чтобы сенсор одинаково мог работать при разных условиях освещенности, для каждого пикселя требуется высокая емкость потенциальной ямы с той целью, чтобы, с одной стороны, «удержать» минимальное количество электронов при слабой освещенности, а с другой – вместить большой заряд, получаемый при попадании на сенсор мощного светового потока;

7) динамический диапазон – способность ЭОП отличать самые

темные оттенки от самых светлых. Он зависит от предельного уровня заряда, накапливаемого элементом ЭОП: чем шире динамический диапазон, тем большее количество оттенков яркости будет присутствовать на снимке.

3.5. Сенсоры цветных камер

Выбор цвета из света, падающего на сенсор, означает способность к отдельному выделению красных (red – R), зеленых (green – G) и синих (blue – B) фотонов. Для этого каждый пиксель цветного сенсора имеет красный, зеленый или синий светофильтр в соответствии со специальной конфигурацией. Такой порядок или очередность фильтров могут изменяться.

Наиболее широкое распространение получила конфигурация массива цветных фильтров фирмы «Bayer», которая является повторяющейся матрицей 22 (рис. 20). Когда с датчика изображения считываются нечетные строки, то на выходе наблюдается последовательность пикселей GRGRGR… . С четных строк считывается иная последовательность: BGBGBG… . Такой выходной сигнал называется последовательным RGB (sequential RGB = sRGB) сигналом.

G R G

B G B

G R G

B G B

Рис. 20

Поскольку каждый пиксель матрицы шаблона Байера восприимчив только к одному цвету (одной спектральной линии), общая чувствительность цветного сенсора приблизительно в 3 раза ниже по сравнению с монохромным (панхроматичным) сенсором. По этой причине монохромные сенсоры больше подходят для применения в областях с малым освещением – например, в камерах систем технического зрения и видеонаблюдения. Здесь можно провести аналогию с человеческим зрением: в условиях низкой освещённости основную роль в восприятии сцены сетчаткой глаза играют именно светочувствительные палочки, а не светочувствительные колбочки.

Контрольные вопросы

1. Каковы характеристики ПЗС- и КМОП-сенсоров?

2. В чем заключается принцип работы сенсора, реализованного

по технологии ПЗС с поверхностным каналом передачи?

3. В чем заключается принцип работы сенсора, реализованного

по технологии ПЗС с буферизацией столбцов?

4. Каково назначение микролинз в ПЗС-матрицах с

буферизацией столбцов?

5. С чем связано появление блюминга на изображении,

сформированном с помощью сенсора на ПЗС-матрице?

6. Какие подходы используются для предотвращения блюминга?

7. Каким образом осуществляется преобразование фотонов в

заряд в сенсорах КМОП?

8. В чем заключаются преимущества КМОП-сенсоров по

сравнению с ПЗС-сенсорами?

9. В чем заключаются недостатки КМОП-сенсоров по

сравнению с ПЗС-сенсорами?

4. Базовые преобразования для улучшения визуального

качества изображений

4.1. Объективные критерии качества изображений

К численным показателям качества цифровых полутоновых изображений относится динамический диапазон изменения яркости

где I

min

D = I

и I

– соответственно минимальный и максимальный уровни

max

– I

min

яркости среди всех пикселей изображения.

Одним из показателей качества изображения, связанным с динамическим диапазоном, является его контраст. Визуальный контраст изображения – это зрительное восприятие разницы между светлыми и темными участками изображения. Если заметная доля пикселей обладает большим динамическим диапазоном, можно ожидать, что такое изображение имеет высокий контраст. Изображение с малым динамическим диапазоном обычно выглядит тусклым, размытым и серым.

Имеются различные определения коэффициента контраста:

 глобальный контраст

Kгл = (I

 локальный контраст (в области изображения mn пикселей)

= (I

лок

max

(m,n)

max

– I

min

)/I

(m,n)

max

)/I

;

max

(m,n)

;

 контраст по Воробелю

где I

ср о

Kв = (I

и I

– соответственно средние яркости объекта и фона.

ср ф

ср о

– I

ср ф

)/I

max

Для измерения уровня искажений при сжатии изображений используют пиковое отношение сигнал-шум:

qп = I

max

где Dш – дисперсия шума.

4.2. Поэлементная обработка цифровых изображений

Виды обработки изображений, приводящие к улучшению визуального восприятия, делятся на пространственные, временные и частотные методы. Пространственные методы относятся к плоскости изображения и основаны на прямом манипулировании пикселями изображения. Временные методы заключаются в применении таких же методов улучшения, как и пространственные, но не к отдельному изображению, а к последовательности кадров. Методы обработки в частотной области основываются на модификации сигнала пространственного объекта путём применения к изображению преобразования Фурье.

Существует группа процедур цифровой обработки изображений, в которых выполняется так называемая поэлементная обработка. При такой обработке яркость любого пикселя I

(y, x) результирующего

вых

изображения зависит только от значения пикселя входного изображения I(y, x) в этой же точке, где y и x – номер строки и столбца цифрового изображения соответственно. Поэлементная обработка

...

n–1

y=f(x)

...

n–1

y

x

у = f(x)

Рис. 21

означает, что существует однозначная функциональная связь между этими яркостями:

(y, x) = f

вых

В общем случае функционал f пикселя. При этом обработка является неоднородной. Однако в большинстве практически применяемых процедур используется однородная поэлементная обработка, не зависящая от индексов обрабатываемого пикселя:

(y, x) = f{I(y, x)}.

вых

При поэлементных преобразованиях изображения часто применяют табличный метод, состоящий в том, что при заранее известных преобразованиях f(x) предварительно вычисляются функции преобразования для полного диапазона сигнала. При количестве разрядов квантования, равном L, число входных (и выходных) значений равно N=2

. В результате таких вычислений формируется таблица

(табл. 1), которая называется просмотровой (LUT – Look up Table).

Если исходное изображение имеет диапазон яркостей [0, 255], то просмотровая таблица LUT состоит из 256 элементов.

При поэлементных преобразованиях происходит изменение закона распределения вероятностей, описывающего изображение. Рассмотрим механизм этого изменения на примере произвольного преобразования с монотонной характеристикой, описываемой функцией у = f(x) (рис. 21), имеющей однозначную обратную функцию

х = (у).

Пусть случайная величина х имеет функцию плотности распределения вероятности (ФПРВ) wx(x), а x – произвольный малый интервал значений случайной величины х, тогда у – соответствующий ему интервал преобразованной случайной величины у. Попадание величины х в интервал х влечет за собой попадание величины у в интервал у, что означает вероятностную эквивалентность этих двух событий.

{I(y, x)}.

y,x

(∙) зависит от текущих координат

y,x

Таблица 1

wy(y) = wx((у)) |d(у)/dу|,

(11)

Учитывая малость интервалов х и у, можно записать приближенное равенство:

wx(x) |х| ≈ wy(y) |y|,

где модули |х|, |y| учитывают зависимость вероятностей от абсолютных длин интервалов (и независимость от знаков приращений

х, y).

Подставляя вместо х его выражение через обратную функцию и выполняя предельный переход при х  0 (следовательно, y  0), получаем ФПРВ величины y:

где (у) – обратная функция, d(у)/dу – производная обратной функции. Из (11) видно, что ФПРВ случайной величины y не совпадает с ФПРВ исходной случайной величины. Существенное влияние на ФПРВ wy(y) оказывает выполняемое преобразование, поскольку в (11) входят его обратная функция (у) и ее производная d(у)/dу.

Определение вероятностных характеристик изображений, прошедших нелинейную обработку, является прямой задачей анализа. При решении практических задач обработки изображений может быть поставлена обратная задача. При этом по известному виду ФПРВ wx(x) и желаемому виду wy(y) необходимо определить требуемое преобразование y = f(x), которому следует подвергнуть исходное изображение.

4.3. Нормализация и эквализация гистограммы

Преобразование ФПРВ яркости предполагает знание интегрального распределения (функции распределения вероятности) исходного изображения. Как правило, достоверные сведения о нем отсутствуют. Поэтому в практике обработки изображений преобразование распределений выполняют в два этапа.

На первом этапе строится гистограмма исходного изображения h(I). Гистограмма цифрового изображения с уровнями яркости в диапазоне [0, L–1] – это дискретная функция (одномерный массив), элементы которой содержат целые значения, равные количеству пикселей изображения, яркость которых равна значению Ik:

h(Ik) = пk,

где Ik – k-й уровень яркости, а пk – количество пикселей на изображении, имеющих яркость Ik. Для 8-битного полутонового изображения гистограмма яркости представляет собой одномерный целочисленный массив из 256 элементов. Гистограмма позволяет оценить, необходимым образом изменить яркость изображения, его контраст, площадь изображения, которую занимают светлые, темные и другие яркостные элементы, и определить, где на плоскости

<<< < Предыдущая 1 23 / 93 4 5 6 7 8 9 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]