⚠ Nhiễu mẫu cố định (FPN) là một vấn đề phổ biến trong cảm biến hình ảnh, đặc biệt là trong công nghệ CMOS và CCD. Hiện tượng không mong muốn này biểu hiện dưới dạng mẫu pixel biến thiên không ngẫu nhiên, nhất quán trên toàn bộ hình ảnh được chụp, ngay cả khi chiếu sáng đồng đều. Việc hiểu được nguyên nhân cơ bản của nhiễu mẫu cố định là rất quan trọng để phát triển các chiến lược giảm thiểu hiệu quả và cải thiện chất lượng hình ảnh tổng thể.
Hiểu về tiếng ồn mẫu cố định
Nhiễu mẫu cố định là loại nhiễu cụ thể không đổi từ hình ảnh này sang hình ảnh khác. Nó không ngẫu nhiên như các loại nhiễu khác, chẳng hạn như nhiễu ảnh hoặc nhiễu nhiệt. Thay vào đó, nó là lỗi hệ thống liên quan đến các biến thể trong đặc điểm sản xuất và vận hành của từng pixel trong mảng cảm biến.
Khả năng hiển thị nhiễu mẫu cố định thường rõ rệt hơn trong điều kiện ánh sáng yếu. Điều này là do tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp hơn. Các biến thể tinh tế trở nên rõ ràng hơn khi tín hiệu yếu.
Nguyên nhân gây ra tiếng ồn mẫu cố định
Một số yếu tố góp phần vào sự phát triển của nhiễu mẫu cố định trong cảm biến hình ảnh. Các yếu tố này liên quan đến sự không hoàn hảo trong sản xuất, sự thay đổi nhiệt độ và những hạn chế vốn có trong công nghệ cảm biến.
🔍 Điểm ảnh không đồng đều
Sự thay đổi về đặc điểm vật lý và điện của từng điểm ảnh là nguyên nhân chính. Các quy trình sản xuất không hoàn hảo và sự khác biệt nhỏ về kích thước điểm ảnh, mức độ pha tạp và đặc điểm của bóng bán dẫn chắc chắn sẽ xảy ra.
Những khác biệt này dẫn đến sự thay đổi trong cách mỗi điểm ảnh phản ứng với ánh sáng, dẫn đến sự không đồng nhất trong tín hiệu đầu ra của chúng. Ngay cả trong điều kiện ánh sáng giống hệt nhau, một số điểm ảnh sẽ tạo ra giá trị cao hơn hoặc thấp hơn một chút so với những điểm ảnh khác.
🔍 Biến thể của dòng điện tối
Dòng điện tối là dòng điện nhỏ chạy qua một điểm ảnh ngay cả khi không có ánh sáng. Dòng điện này phụ thuộc rất nhiều vào nhiệt độ và thay đổi tùy theo từng điểm ảnh.
Sự thay đổi trong dòng tối góp phần đáng kể vào nhiễu mẫu cố định. Một số điểm ảnh có thể biểu hiện dòng tối cao hơn những điểm ảnh khác. Điều này dẫn đến độ lệch nhất quán trong các giá trị đầu ra của chúng, bất kể mức độ ánh sáng thực tế.
🔍 Biến thể bù trừ
Biến thể bù trừ đề cập đến sự khác biệt về điện áp đầu ra cơ sở hoặc dòng điện của mỗi điểm ảnh khi nó không tiếp xúc với ánh sáng. Những biến thể này có thể phát sinh từ sự khác biệt về điện áp ngưỡng của bóng bán dẫn hoặc các thông số mạch khác trong mỗi điểm ảnh.
Những biến thể bù trừ này góp phần trực tiếp vào nhiễu mẫu cố định. Chúng tạo ra một mẫu tĩnh gồm các điểm ảnh sáng hơn hoặc tối hơn trong hình ảnh.
🔍 Tăng các biến thể
Biến thể tăng độ lợi đề cập đến sự khác biệt trong hệ số khuếch đại của mỗi điểm ảnh. Những biến thể này có thể phát sinh từ sự khác biệt trong đặc điểm của bóng bán dẫn hoặc các thông số mạch khác trong mỗi điểm ảnh.
Những biến thể khuếch đại này góp phần trực tiếp vào nhiễu mẫu cố định bằng cách khuếch đại tác động của các yếu tố không đồng nhất khác. Điều này dẫn đến nhiễu mẫu cố định rõ rệt hơn.
🔍 Độ nhạy nhiệt độ
Hiệu suất của cảm biến hình ảnh rất nhạy cảm với sự thay đổi nhiệt độ. Khi nhiệt độ tăng, dòng tối cũng tăng và sự thay đổi của dòng tối trở nên rõ rệt hơn.
Độ nhạy nhiệt độ này làm trầm trọng thêm nhiễu mẫu cố định, đặc biệt là ở các cảm biến không được làm mát hoạt động trong môi trường ấm. Độ dốc nhiệt độ trên khắp cảm biến cũng có thể góp phần tạo ra các mẫu nhiễu không đồng đều.
Các loại nhiễu mẫu cố định
Tiếng ồn mẫu cố định có thể được phân loại thành hai loại chính dựa trên đặc điểm của nó:
- Offset FPN: Loại FPN này được gây ra bởi sự thay đổi trong dòng tối và mức offset của từng pixel. Nó xuất hiện dưới dạng offset không đổi trong các giá trị pixel, bất kể cường độ ánh sáng.
- Gain FPN: Loại FPN này là do sự thay đổi về độ tăng hoặc độ nhạy của từng điểm ảnh. Nó biểu hiện dưới dạng sự khác biệt về giá trị điểm ảnh tỷ lệ thuận với cường độ ánh sáng.
Kỹ thuật giảm thiểu
Có thể sử dụng một số kỹ thuật để giảm thiểu tác động của nhiễu mẫu cố định. Các kỹ thuật này bao gồm từ các giải pháp dựa trên phần cứng đến các thuật toán xử lý hình ảnh dựa trên phần mềm.
🔎 Hiệu chuẩn cảm biến
Hiệu chuẩn cảm biến là phương pháp phổ biến để giảm nhiễu mẫu cố định. Phương pháp này bao gồm đo mức độ dòng tối và độ lệch của từng điểm ảnh trong mảng cảm biến. Các phép đo được thực hiện trong điều kiện được kiểm soát.
Dữ liệu sau đó được sử dụng để tạo bản đồ hiệu chỉnh, được áp dụng cho từng hình ảnh đã chụp để bù cho các biến thể pixel-to-pixel. Hiệu chuẩn có thể được thực hiện tại nhà máy hoặc tại hiện trường.
🔎 Lấy mẫu kép tương quan (CDS)
Lấy mẫu kép tương quan là một kỹ thuật được sử dụng trong cảm biến CCD để giảm tác động của nhiễu đặt lại và nhiễu mẫu cố định. Nó bao gồm việc đo điện áp điểm ảnh hai lần: một lần trước và một lần sau khi điểm ảnh được đặt lại.
Sự khác biệt giữa hai phép đo sau đó được sử dụng làm giá trị pixel, giúp loại bỏ hiệu quả nhiễu đặt lại và một phần đáng kể nhiễu mẫu cố định.
🔎 Trừ khung tối
Trừ khung tối là phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả để loại bỏ nhiễu mẫu cố định. Khung tối là hình ảnh được chụp với ống kính được che phủ và cùng thời gian phơi sáng và cài đặt ISO như hình ảnh thực tế.
Khung tối này chứa nhiễu mẫu cố định và các hiện tượng cảm biến khác. Trừ khung tối khỏi hình ảnh thực tế sẽ loại bỏ nhiễu mẫu cố định.
🔎 Hiệu chỉnh trường phẳng
Hiệu chỉnh trường phẳng xử lý các biến thể về độ nhạy pixel và đổ bóng ống kính. Ảnh trường phẳng được chụp bằng cách chụp ảnh bề mặt được chiếu sáng đồng đều.
Hình ảnh này cho thấy sự thay đổi trong phản hồi pixel và độ suy giảm của ống kính. Chia hình ảnh đã chụp cho hình ảnh trường phẳng được chuẩn hóa sẽ hiệu chỉnh các thay đổi này, giảm nhiễu mẫu cố định và cải thiện tính đồng nhất của hình ảnh.
🔎 Tính trung bình nhiều khung hình
Trung bình nhiều khung hình là một kỹ thuật khác để giảm nhiễu, bao gồm FPN. Bằng cách chụp nhiều hình ảnh của cùng một cảnh và trung bình chúng lại với nhau, các thành phần nhiễu ngẫu nhiên có xu hướng triệt tiêu, trong khi nhiễu mẫu cố định vẫn nhất quán.
Hình ảnh trung bình có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao hơn và FPN giảm. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả khi kết hợp với phép trừ khung tối.
🔎 Thuật toán xử lý hình ảnh nâng cao
Các thuật toán xử lý hình ảnh phức tạp hơn có thể được sử dụng để ước tính và loại bỏ nhiễu mẫu cố định. Các thuật toán này thường liên quan đến các kỹ thuật lọc không gian để xác định và làm mịn các mẫu nhất quán trong hình ảnh.
Biến đổi wavelet và các phương pháp tiên tiến khác cũng có thể được sử dụng để tách các thành phần nhiễu khỏi dữ liệu hình ảnh thực tế, cho phép giảm nhiễu hiệu quả hơn.
Phần kết luận
Nhiễu mẫu cố định là đặc điểm vốn có của cảm biến hình ảnh, phát sinh từ các biến thể sản xuất và độ nhạy nhiệt độ. Hiểu được nguyên nhân và đặc điểm của FPN là điều cần thiết để phát triển các chiến lược giảm thiểu hiệu quả.
Bằng cách sử dụng hiệu chuẩn cảm biến, lấy mẫu kép tương quan, trừ khung tối và các kỹ thuật xử lý hình ảnh tiên tiến, tác động của nhiễu mẫu cố định có thể được giảm đáng kể, dẫn đến chất lượng hình ảnh được cải thiện và thu thập dữ liệu chính xác hơn. Những tiến bộ liên tục trong công nghệ cảm biến và thuật toán xử lý hình ảnh sẽ tiếp tục giảm thiểu tác động của FPN trong các hệ thống hình ảnh trong tương lai.
Câu hỏi thường gặp
Tiếng ồn mẫu cố định (FPN) thực chất là gì?
Nhiễu mẫu cố định là một loại nhiễu trong cảm biến hình ảnh xuất hiện dưới dạng mẫu nhất quán, không ngẫu nhiên trên toàn bộ hình ảnh. Nó được gây ra bởi sự thay đổi trong đặc điểm điểm ảnh và không đổi từ hình ảnh này sang hình ảnh khác.
Nguyên nhân chính gây ra FPN trong cảm biến là gì?
Nguyên nhân chính bao gồm sự không đồng đều của điểm ảnh do sự thay đổi trong quá trình sản xuất, sự thay đổi của dòng điện tối, sự thay đổi của độ lệch, sự thay đổi về độ khuếch đại và độ nhạy nhiệt độ.
Nhiệt độ ảnh hưởng đến tiếng ồn theo mẫu cố định như thế nào?
Nhiệt độ làm tăng dòng tối trong cảm biến và các biến thể trong dòng tối trở nên rõ rệt hơn. Điều này làm trầm trọng thêm nhiễu mẫu cố định, đặc biệt là trong các cảm biến không được làm mát.
Trừ khung tối là gì và nó giúp giảm FPN như thế nào?
Trừ khung tối bao gồm chụp ảnh có ống kính được che (khung tối) và trừ nó khỏi ảnh thực tế. Thao tác này loại bỏ nhiễu mẫu cố định và các hiện tượng cảm biến khác có trong khung tối.
Liệu xử lý hình ảnh dựa trên phần mềm có thể giảm nhiễu mẫu cố định không?
Có, các thuật toán xử lý hình ảnh tiên tiến, chẳng hạn như lọc không gian và biến đổi wavelet, có thể được sử dụng để ước tính và loại bỏ nhiễu mẫu cố định bằng cách xác định và làm mịn các mẫu nhất quán trong hình ảnh.
