Proposal and Verification of Image Sensor Non-uniformity Correction Algorithm

All pixels of image sensor do not react uniformly even if the light of same radiance enters into the camera. This non-uniformity comes from the sensor pixel non-uniformity and non-uniformity induced by the changing transmission of the telescope over the field. The first contribution to the non-uniformity has high spatial frequency nature and has an influence on the result and quality of the data compression. The second source of non-uniformity has low frequency nature and has no influence of the compression result. As the contribution resulting from the sensor PRNU(Photo Response Non-Uniformity) is corrected inside the camera electronics, the effect of the remaining non-uniformity to the compression result will be negligible. The non-uniformity correction result shall have big difference according to the sensor modeling and the calculation method to get correction coefficient. Usually, the sensor can be modeled with one dimensional coefficients which are a gain and a offset for each pixel. Only two measurements are necessary theoretically to get coefficients. However, these are not the optimized value over the whole illumination level. This paper proposes the algorithm to calculate the optimized non-uniformity correction coefficients over whole illumination radiance. The proposed algorithm uses several measurements and the least square method to get the optimum coefficients. The proposed algorithm is verified using the own camera electronics including sensor, electrical test equipment and optical test equipment such as the integrating sphere.

영상센서 픽셀 불균일 보정 알고리즘 개발 및 시험

균일한 빛 에너지에 대하여 영상센서의 모든 픽셀은 이상적으로는 균일하게 반응해야하지만 실제적으로는 그렇지 않다. 이러한 영상센서의 불균일 특성은 픽셀자체의 특성과 광학모듈 특성 등에 의하여 발생한다. 영상센서의 불균일 특성은 고정된 형태의 잡음으로 다양한 보정 알고리즘에 의해 보정될 수 있으며 보정능력에 따라 더욱 우수한 영상 품질을 기대할 수 있다. 보통, 영상센서의 불균일 보정은 적절한 알고리즘에 의해 보정계수를 구한 후 이를 적용하여 이루어진다. 본 논문에서는 모든 광량영역에서 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 최적의 픽셀 불균일 보정계수 계산 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 불균일 특성을 향상시키기 위해 센서를 1차원으로 모델링하였으며 보정계수를 구하기 위해 여러 광량레벨에서 측정데이터를 얻고 최적의 해를 얻기 위해 최소자승법을 이용한다. 논문에서는 보정계수 획득을 위해 적분구, 프래임그래버를 탑재한 컴퓨터 및 제안한 알고리즘을 구현한 소프트웨어를 사용하였다. 또한 자체 구현한 카메라와 별도의 시험셋업을 이용하여 불균일 시험을 수행하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. 제안한 알고리즘을 보정 전 결과 및 기존 방법의 결과와 비교하였으며, 비교 결과, 제안한 알고리즘이 모든 광량에서 가장 좋고 신뢰성 있는 결과를 보여주었다.