圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法，包括以下步驟：1】采集一幀圖像，在圖像傳感器靶面進行目標檢測；2】根據(jù)目標的運動軌跡，估計出目標自第n幀之后直至脫離圖像傳感器靶面的活動區(qū)域R，并對活動區(qū)域R內的所有坐標的像素進行IIR自適應濾波處理，存儲為活動區(qū)域R噪聲修正量；3】將目標像素的原始灰度與活動區(qū)域R中相應坐標的噪聲修正量做差，得到修正后目標像素的灰度；為了解決現(xiàn)有技術存在計算量大、存儲資源浪費和需要不斷上傳標定數(shù)據(jù)的技術問題，本發(fā)明能最大程度上實時去除固定模式噪聲、暗電流非均勻一致性和白噪點對目標質心提取的影響。
【專利說明】圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法，可以在星上實現(xiàn)圖像傳感器噪聲的自動補償。

【背景技術】
[0002]圖像傳感器，是星載相機的重要組成部分。根據(jù)元件的不同，可分為(XD(ChargeCoupled Device,電荷稱合兀件)和 CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor,金屬氧化物半導體元件)兩大類。
[0003]CXD和CMOS盡管在技術上有較大的不同，但CXD和CMOS兩者性能差距不是很大。目前CCD和CMOS圖像傳感器廣泛應用于天文觀測、可見光成像和空間光學等領域。
[0004]CCD和CMOS圖像傳感器的輸出信號中夾雜著各種噪聲和干擾，主要有熱噪聲、暗電流噪聲、散粒噪聲、復位噪聲和讀出電路引入的噪聲等。這些噪聲會對圖像質量產生嚴重影響，在圖像上表現(xiàn)為白噪點、暗電流非均勻一致性和固定模式噪聲。雖然在硬件電路中會對這些噪聲進行抑制，但是并不能完全消除這些噪聲的影響，一般需要進行星上軟件處理。
[0005]對圖像中的白噪點進行處理的方法是在存儲器中事先存儲白噪點的位置信息，當圖像傳感器輸出到該噪點時，用前一個或后一個像元的灰度作為該噪點的灰度輸出。
[0006]對于暗電流非均勻一致性的處理方法是存儲每個像元的校正系數(shù)，在圖像傳感器輸出像元灰度時，給每個像元乘上對應的校正系數(shù)后進行輸出。
[0007]由于CMOS圖像傳感器所特有的固定模式噪聲與溫度有關，因此需要存儲不同溫度下的標定圖像，每幀圖像需要減去相應溫度的標定圖像。
[0008]以上的星上軟件處理方法需要耗費大量的衛(wèi)星存儲資源和運算資源；當圖像傳感器在軌性能下降時，還需要重新上傳標定數(shù)據(jù)；但是這樣僅能維持一段時間，隨著星載相機圖像傳感器性能的進一步下降，需要不斷地上傳標定數(shù)據(jù)。


【發(fā)明內容】

[0009]為了解決現(xiàn)有技術中星上軟件去除白噪點、暗電流非均勻一致性和固定模式噪聲中，計算量大、存儲資源浪費和需要不斷上傳標定數(shù)據(jù)的技術問題，本發(fā)明提供一種圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法。
[0010]本發(fā)明的技術解決方案:
[0011]一種圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法，其特殊之處在于:包括以下步驟:
[0012]I】采集一幀圖像，在圖像傳感器靶面進行目標檢測；若檢測到目標，則連續(xù)采集至少η幀圖像，根據(jù)所采集的圖像計算出目標的運動軌跡，執(zhí)行步驟2】；若未檢測到目標，執(zhí)行步驟I】；
[0013]2】根據(jù)目標的運動軌跡，估計出目標自第η幀之后直至脫離圖像傳感器靶面的活動區(qū)域R，并對活動區(qū)域R內的所有坐標的像素進行IIR自適應濾波處理，計算該活動區(qū)域R內的所有坐標的像素灰度的噪聲修正量，并存儲為活動區(qū)域R噪聲修正量；
[0014]3】采集第n+1幀圖像，若檢測到目標，執(zhí)行步驟4】;若未檢測到目標，執(zhí)行步驟I】；
[0015]4】將目標像素的原始灰度與活動區(qū)域R中相應坐標的噪聲修正量做差,得到修正后目標像素的灰度；同時對活動區(qū)域R中除去目標像素外的其余像素進行IIR自適應濾波處理，并計算這些像素的噪聲修正量，而與目標像素相應的的噪聲修正量保持不變，并將兩部分存儲為活動區(qū)域R噪聲修正量；執(zhí)行步驟3】。
[0016]本發(fā)明所具有的優(yōu)點:
[0017]1、本發(fā)明能最大程度上實時去除固定模式噪聲、暗電流非均勻一致性和白噪點對目標質心提取的影響。
[0018]2、本發(fā)明最大限度的減少了星上存儲資源的浪費，只需至多一幀的存儲資源；
[0019]3、本發(fā)明能自適應固定模式噪聲、暗電流非均勻一致性和白噪點的特征變化；
[0020]4、本發(fā)明不需地面不斷地上傳標定數(shù)據(jù)，具備自主性的優(yōu)點。
[0021 ] 5、本發(fā)明可以保證星載圖像傳感器在較高溫度下工作。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0022]圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0023]圖2為IIR自適應濾波流程圖；圖中S為平滑因子，可取2，4，8，16，32 ;
[0024]圖3為實施例示意圖。

【具體實施方式】
[0025]如圖1所示，一種圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法，包括以下步驟:
[0026]I】采集一幀圖像，在圖像傳感器靶面進行目標檢測；若檢測到目標，則連續(xù)采集至少η幀圖像(η = 2，3，…)，根據(jù)所采集的圖像序列計算出目標的運動軌跡，執(zhí)行步驟2】;若未檢測到目標，執(zhí)行步驟I】；
[0027]2】根據(jù)目標的運動軌跡，估計出目標自第η幀之后直至脫離靶面的活動區(qū)域R，并對區(qū)域R的像素進行IIR自適應濾波處理，計算該區(qū)域像素灰度的噪聲修正量，并存儲為區(qū)域R噪聲修正量；
[0028]3】采集第n+1幀圖像，若檢測到目標，執(zhí)行步驟4】;若未檢測到目標，執(zhí)行步驟I】；
[0029]4】將目標像素的原始灰度與區(qū)域R中相應坐標的噪聲修正量做差，得到修正后的目標灰度；同時僅對區(qū)域R中除去目標像素外的其余像素進行IIR自適應濾波處理，計算這些像素的噪聲修正量，而目標像素的噪聲修正量保持不變，并將兩部分存儲為區(qū)域R噪聲修正量；執(zhí)行步驟3】。
[0030]具體的IIR自適應濾波處理過程如圖2所示。
[0031]實施例:如圖3所示。
[0032]子圖(a):在靶面檢測到目標(如衛(wèi)星);
[0033]子圖(b):連續(xù)采集η幀圖像，計算目標的運動軌跡(黑色粗虛線)，估計出目標自第η幀之后直至脫離靶面的活動區(qū)域R(虛線所框區(qū)域)，并對該區(qū)域進行IIR濾波，并存儲為區(qū)域R噪聲修正量；
[0034]子圖(c):在第n+1幀，將目標的像素原始灰度與區(qū)域R中相應坐標的噪聲修正量做差，得到修正后的目標灰度；
[0035]子圖(d):在第n+1幀，僅對區(qū)域R中除去目標像素外的其余像素進行IIR自適應濾波處理，計算這些像素的噪聲修正量，而目標像素的噪聲修正量保持不變，并將兩部分存儲為活動區(qū)域R的當前噪聲修正量。
【權利要求】
1.一種圖像傳感器在軌噪聲智能抑制方法，其特征在于:包括以下步驟: I】采集一幀圖像，在圖像傳感器靶面進行目標檢測；若檢測到目標，則連續(xù)采集至少η幀圖像，根據(jù)所采集的圖像計算出目標的運動軌跡，執(zhí)行步驟2】;若未檢測到目標，執(zhí)行步驟I】； 2】根據(jù)目標的運動軌跡，估計出目標自第η幀之后直至脫離圖像傳感器靶面的活動區(qū)域R，并對活動區(qū)域R內的所有坐標的像素進行IIR自適應濾波處理，計算該活動區(qū)域R內的所有坐標的像素灰度的噪聲修正量，并存儲為活動區(qū)域R噪聲修正量； 3】采集第η+1幀圖像，若檢測到目標，執(zhí)行步驟4】;若未檢測到目標，執(zhí)行步驟I】； 4】將目標像素的原始灰度與活動區(qū)域R中相應坐標的噪聲修正量做差，得到修正后目標像素的灰度；同時對活動區(qū)域R中除去目標像素外的其余像素進行IIR自適應濾波處理，并計算這些像素的噪聲修正量，而與目標像素相應的的噪聲修正量保持不變，并將兩部分存儲為活動區(qū)域R噪聲修正量；執(zhí)行步驟3】。
【文檔編號】H04N5/357GK104394334SQ201410658775
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年11月18日 優(yōu)先權日:2014年11月18日
【發(fā)明者】閆榮華, 胡永明, 彭進業(yè), 馬冬梅 申請人:中國科學院西安光學精密機械研究所, 西北工業(yè)大學, 西安楊森制藥有限公司