In this paper, we propose an efficient scene based non-uniformity correction algorithm which performs the offset correction using the uniform obtained from input scenes for Infrared camera. In general, pixel outputs of a infrared detector can not be uniform. Therefore, the non-uniformity correction procedure need to be performed to make the image outputs uniform. A typical non-uniformity correction method uses a black body at the laboratory to obtain the output of the infrared detector's pixels for two temperatures, HOT and COLD, and calculates the non-uniformity correction parameters. However, output characteristics of the Infrared detector changes while the Infrared camera is operated, the fixed pattern noise of the Infrared detector and dead pixels are generated. To remove the noise, the offset correction is generally performed. The offset correction procedure usually need the additional device such as a thermo-electric cooler, shutter, or non-uniformity correction lens. Therefore, we introduce a general scene based non-uniformity correction technique without additional equipment, and then we propose an improved non-uniformity correction algorithm based on image to solve the problem of the existing technique.
Although infrared focal plane array (IRFPA) detectors have been commonly used, non-uniformity correction (NUC) remains an important problem in the infrared imaging realm. Non-uniformity severely degrades image quality and affects radiometric accuracy in infrared imaging applications. Residual non-uniformity (RNU) significantly affects the detection range of infrared surveillance and reconnaissance systems. More effort should be exerted to improve IRFPA uniformity. A novel NUC method that considers the surrounding temperature variation compensation is proposed based on the binary nonlinear non-uniformity theory model. The implementing procedure is described in detail. This approach simultaneously corrects response nonlinearity and compensates for the influence of surrounding temperature shift. Both qualitative evaluation and quantitative test comparison are performed among several correction technologies. The experimental result shows that the residual non-uniformity, which is corrected by the proposed method, is steady at approximately 0.02 percentage points within the target temperature range of 283 K to 373 K. Real-time imaging shows that the proposed method improves image quality better than traditional techniques.
The performance of the payload Electro-Optical System (EOS) in satellite system is affected by various factors, such as optics design, camera electronics design, and the characteristics of the CCD (Charge Coupled Device) used, etc. Of these factors, the camera electronics design is somewhat unique in that its operational parameters can be adjusted even after the satellite launch. In this paper, the effect of video gain on the non-uniformity correction performance is addressed. And a new optimal non-uniformity correction scheme is proposed and analyzed using the data from real camera electronics unit based on a TDI (Time Delayed Integration) type of CCD. The test results show that the performance of the conventional non-uniformity correction scheme is affected significantly when the video gain is added. On the other hand, in our proposed scheme, the performance is not dependent on the video gain. The insensitivity of the non-uniformity performance on the video-gain is mainly due to the fact that the correction is performed after the dark signal is subtracted from system response.
펄스간 시간측정방법은 이상적인 조건에서는 정확한 반작용휠 속도를 측정할 수 있지만, 실제로는 타코펄스 불균일성 때문에 측정속도 오차가 존재한다. 본 연구에서는 불균일성을 극복하는 방법을 살펴본다. 우선 휠을 특정한 속도로 회전시켜서 타코펄스 불균일성을 측정하는 방법을 소개한다. 이렇게 획득된 불균일성 정보를 이용하여 실시간으로 측정오차를 보정하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 펄스간 시간 측정방법의 카운트와 사전 측정된 불균일 정보로부터 속도 후보군을 계산하고, 이중에서 실제속도와 가장 가까운 값을 선택한다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 방법이 타코펄스 불균일성을 극복하고 정확한 속도를 측정하며 빠른 휠속도 제어도 가능함을 보인다.
In this paper, we propose a new real-time dead pixel detection method based on spatial compare filtering, which are usually used in the small target detection. Actually, the soft dead and the small target are cast in the same mold. Our proposed method detect and remove the dead pixels as applying the spatial compare filtering, into the pixel outputs of a detector after the non-uniformity correction. Therefore, we proposed method can effectively detect and replace the dead pixels regardless of the non-uniformity correction performance. In infrared camera, there are usually many dead detector pixels which produce abnormal output caused by manufactural process or operational environment. There are two kind of dead pixel. one is hard dead pixel which electronically generate abnormal outputs and other is soft dead pixel which changed and generated abnormal outputs by the planning process. Infrared camera have to perform non-uniformity correction because of structural and material properties of infrared detector. The hard dead pixels whose offset values obtained by non-uniformity correction are much larger or smaller than the average can be detected easily as dead pixels. However, some dead pixels(soft dead pixel) can remain, because of the difficulty of uncleared decision whether normal pixel or abnormal pixel.
Hongfei Song;Kehang Zhang;Wen Tan;Fei Guo;Xinren Zhang;Wenxiao Cao
Current Optics and Photonics
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제7권4호
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pp.408-418
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2023
Due to the technological limitations of infrared thermography, infrared focal plane array (IFPA) imaging exhibits stripe non-uniformity, which is typically fixed pattern noise that changes over time and temperature on top of existing non-uniformities. This paper proposes a stripe non-uniformity correction algorithm based on scene-adaptive nonlinear filtering. The algorithm first uses a nonlinear filter to remove single-column non-uniformities and calculates the actual residual with respect to the original image. Then, the current residual is obtained by using the predicted residual from the previous frame and the actual residual. Finally, we adaptively calculate the gain and bias coefficients according to global motion parameters to reduce artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm protects image edges to a certain extent, converges fast, has high quality, and effectively removes column stripes and non-uniform random noise compared to other adaptive correction algorithms.
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.
Park Jong-Euk;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Kim Young Sun;Chang Young Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.478-481
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2005
The PMU (Payload Management Unit) is the main subsystem for the management, control and power supply of the MSC (Multi-Spectral Camera) Payload operation. It is the most important function for the electro-optical camera system that performs the Non-Uniformity Correction (NUC) function of the raw imagery data, rearranges the data from the CCD (Charge Coupled Device) detector and output it to the Data Compression and Storage Unit (DCSU). The NUC board in PMU performs it. In this paper, the NUC board system is described in terms of the configuration and the function, the efficiency for non-uniformity correction, and the influence of the data compression upon the peculiar feature of the CCD pixel. The NUC board is an image-processing unit within the PMU that receives video data from the CEV (Camera Electronic Unit) boards via a hotlinkand performs non-uniformity corrections upon the pixels according to commands received from the SBC (Single Board Computer) in the PMU. The lossy compression in DCSU needs the NUC in on-orbit condition.
다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
KOMPSAT-2(K-2) 의 MSC 는 CCD pixel 별 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 일어나며 위성 발사 전에 실험실에서의 충분한 실험과 Calibration 작업 을 통해 얻어진 값들을 사용하여 Image Restoration, 상대 복사 보정, 절대 복사 보정 등의 작업들을 거쳐서 왜곡 현상을 보정하게 된다. 그 중 복사 보정에 해당하는 NUC(NonUniformity Correction)은 MSC 각각의 픽셀들이 상이한 특성을 나타내는 것을 균일한 이미지로 보정하는 작업으로 무엇보다 우선시 되는 검보정 작업이다. K-2 NUC table 생성에는 시스템 특성상 몇 가지 사항을 고려 하여 위성에 upload 하는 high frequency NUC(HF NUC)과 지상국에서 처리할 수 있는 low frequency NUC(LF NUC)으로 구분하여 알고리즘을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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