【摘 要】
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一直以来,互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS）图像传感器相较于电荷耦合元件（Charge Coupled Device,CCD）图像传感器在帧率、功耗、集成度、性价比等方面有明显优势,再加之近年来CMOS图像传感器在工艺、结构设计上的不断改进,使其相较于CCD的传统劣势（读出噪声、暗电流、动态范围、量子效率等）也得到了显著
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一直以来,互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS）图像传感器相较于电荷耦合元件（Charge Coupled Device,CCD）图像传感器在帧率、功耗、集成度、性价比等方面有明显优势,再加之近年来CMOS图像传感器在工艺、结构设计上的不断改进,使其相较于CCD的传统劣势（读出噪声、暗电流、动态范围、量子效率等）也得到了显著改善,近而促使CMOS近年来在各高、低端领域均得到广泛应用。遗憾的是,CMOS由于读出结构的原因,导致其相较于CCD有更为明显的非均匀性噪声。云南天文台在基于CMOS观测数据从事太阳高分辨图像的重建研究中发现,时变噪声可在重建过程中得到有效抑制,而相对稳定的空域噪声（非均匀性噪声）反而被进一步的强化,进而导致最终的重建结果受到严重影响。因此为了进一步提高高分辨图像的质量,对CMOS的非均匀性校正成为了不可回避的问题。经调研发现,非均匀性校正的方法可以分为基于定标的方法和基于场景的方法。基于定标的方法由于受到温漂和时漂的影响存在校正参数失效的问题,为维持校正参数的有效性需反复进行参数的标定。因此该缺陷严重影响了定标法在使用上的灵活性。为克服定标法灵活性不足的问题,基于场景的方法成为了如今研究的重点。文本根据应用需求的不同,提出了三种不同类型的基于场景的非均匀性校正方法。本文通过对非均匀性噪声产生的原因以及噪声图像在小波相关分量上的分布特点进行分析后,提出了基于小波主成分分析的非均匀性校正方法。该方法认为非均匀性噪声的出现导致了小波相关分量中直流成分的改变。因此,该方法主要是通过降维去噪的方式实现对直流分量的重新调整,进而实现对非均匀性的校正。该方法计算速度较快,更为适合于对校正效率有要求的应用场景。本文通过对非均匀性噪声的结构特性以及分布特性进行分析后,提出了低秩稀疏变分的非均匀性校正法。该方法通过求解融合了非均匀性噪声低秩特性以及分布高斯特性、目标图像变分稀疏特性,以及保真特性等先验信息的优化方程方式,实现对非均匀性的校正。同时为了简化正则系数的选择,该方法引入了基于低频信息的自适应系数调整策虑,该策略可动态平衡保真的强度与图像平滑的强度,可在一定程度上降低正则系数的调整难度。该方法具有良好的校正性能,但校正过程相对耗时较长,较为适合于对校正性能有要求而对校正效率不敏感的应用场景。本文将多层残差网络的特征表达能力同图像的各项异性特性相结合,提出了全变分残差网络的非均匀性校正方法。该网络通过不断学习实测样本数据与分段定标法获得的标签数据之间的映射关系,实现去除输入图像中的非均匀性噪声。虽然该方法需要专门的设备生成训练数据,以及经历前期较长时间的网络训练过程,但是经过充分训练的网络不仅具备与滤波法相当的非均匀性校正效率还具备与最优化法相当的校正效果。该方法较为适合于对校正性能以及校正效率均有要求的应用场景。
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