Introducción
El sensor CMV50000 presenta una particularidad en relación con el comportamiento de los píxeles en la oscuridad. Presente ruido a nivel de píxeles. A continuación, hablamos de Pixel-Noise. Los estudios demuestran que el Pixel-Noise se divide en dos componentes. Dichos componentes y las correspondientes correcciones para mejorar la calidad de la imagen se explican en los siguientes apartados.
Comportamiento del sensor
Pixel-FPN (Fixed Pattern Noise)
El Pixel-Noise de CMV50000 cuenta con un componente sin cambio temporales ni espaciales denominado Pixel-FPN. Este componente de ruido se caracteriza por el hecho de que el valor gris de un píxel con las coordenadas x, y en una serie de imágenes siempre se destaca entre los píxeles cercanos.
RTS-Pixel (Random Telegraph Signal)
A diferencia del Pixel-FPN descrito anteriormente, los RTS-Pixel se comportan de forma aleatoria en términos de tiempo y valor gris. Su posición y valor gris resultan impredecibles. La siguiente ilustración muestra el comportamiento de 5 píxeles con las mayores diferencias en el valor gris de la zona activa del sensor.
Salt-and-Pepper Noise
El Pixel-FPN también se puede denominar Salt-and-Pepper Noise, ya que se producen píxeles blancos y negros. Se confunde con la definición de píxeles defectuosos. Sin embargo, los píxeles defectuosos son defectuosos en todo el rango de servicio de la cámara, es decir, blanco o negro.
Dependencias
El Pixel-Noise del sensor depende de la temperatura y la duración del tiempo de exposición. Es decir, un aumento de la temperatura genera píxeles cuyo valor gris se desvía de los valores de píxeles cercanos. En general, cuanto más prolongado sea el tiempo de exposición, más claro será Pixel-FPN.
Los siguientes histogramas ilustran el aumento de Pixel-Noise con el aumento de la temperatura y un tiempo de exposición más prolongado. Como puede observarse en los histogramas, aumenta considerablemente el número de píxeles que se encuentran fuera de la distribución normal. Por el contrario, esto significa que la temperatura debe mantenerse lo más baja posible para reducir el Pixel-Noise. Además, debe utilizarse el tiempo de exposición más corto posible.
Histrograma de una imagen en la oscuridad a una temperatura de cámara de 25 °C y un tiempo de exposición de 75 ms
Histrograma de una imagen en la oscuridad a una temperatura de cámara de 65 °C y un tiempo de exposición de 10 s
Causa
El fabricante AMS del sensor CMV50000, que se utiliza en los modelos de cámara, habla de un efecto Leakage en las celdas capacitivas de la memoria de los píxeles. Por lo tanto, no se puede predecir si la celda capacitiva de memoria sufrirá fugas ni cuándo. Por lo tanto, no se puede afirmar si estará completamente negro (valor gris = mínimo) o blanco (valor gris = máximo). Además, se afirma que el efecto se duplica cada
10 °C, a partir de una temperatura de 30 °C.
Corrección mediante Pixel Correction
Debido a la gran variedad de píxeles sobre la superficie activa del sensor que difieren de los píxeles cercanos, estos no se pueden corregir con una corrección basada en LUT, similar a una corrección Defekt-Pixel. Los estudios han demostrado que la cantidad de píxeles que interfieren se encuentra en un rango de porcentaje de un solo dígito, en función de la situación de la cámara.
Proceso básico
Debido a la gran cantidad de píxeles y al comportamiento variable en el tiempo, se utiliza una corrección dinámica con un filtro 9×1. En el entorno del filtro, el valor gris del píxel se compara con los píxeles cercanos y se toma una decisión basada en un valor de umbral sobre si se corrige o no. Por lo tanto, un valor de umbral elevado significa que debe existir una gran diferencia de valor gris entre el píxel y el entorno. Esto significa que se corrigen menos píxeles que con un valor de umbral reducido.
Ejemplo de la corrección
Las siguientes ilustraciones muestran la corrección mediante una imagen de prueba.
Corte de una imagen de prueba con Pixel Correction desactivada
Corte de una imagen de prueba con Pixel Correction activada y valor de umbral de 70
Efectos de borde
La filtración constituye una función no lineal que afecta, por ejemplo, a los valores de medición en EMVA 1288. En este caso, se producen valores no plausibles. Dicha filtración también influye en la resolución o en la función Modulation-Transfer-Function (MTF) del sistema de la cámara. Se produce una disminución en la resolución debido a bordes afilados.
Dado que la corrección solo funciona en la dirección de la línea, las estructuras verticales pueden verse afectadas por artefactos. Sin embargo, esto depende de varios factores de influencia, como el tamaño de la estructura, el patrón/la repetición y la resolución (nitidez) del objetivo. Las siguientes ilustraciones brindan una vista general de los posibles artefactos que pueden producirse.
Pixel Correction no activa
Pixel Correction activa
Otras opciones de corrección
Una corrección Flat-Field-Correction para toda la imagen constituye otra posibilidad de corregir Pixel-FPN. Sin embargo, los RTS-Pixel no se pueden abordar con esta corrección. Además, se esperan enfoques dinámicos con mayores entornos de filtrados, que también tienen en cuenta las estructuras en dirección vertical.
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