Устранение дефектных пикселей при съемке в коротковолновом ИК-диапазоне на матрицу InGaAs
Дефектные пиксели — угроза точности результатов измерений
Дефектные пиксели на матрицах цифровых промышленных камер появляются вследствие производственного брака, износа матрицы или воздействия окружающей среды. Они ухудшают воспринимаемое качество изображения, а значит, могут повлиять на точность измерений и результаты обработки изображений.
![Defect pixels example](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/5iuTAJy7APu4zK67yLMVP/3c7ce756066aeb55609faee92fd90833/pixel-correction-beyond-feature-3-A.webp?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
Дефектные пиксели на матрицах камер
К причинам появления дефектных пикселей относятся, в частности, длительная экспозиция, высокие значения коэффициента усиления и высокая рабочая температура матрицы (так называемые «горячие» пиксели). Хотя дефектных пикселей обычно немного, они выглядят абсолютно черными или белыми и, следовательно, не несут никакой полезной информации.
Матрицы на основе арсенида индия-галлия (InGaAs) демонстрируют высокую чувствительность к излучению в коротковолновом инфракрасном диапазоне. Однако они также подвержены появлению дефектных пикселей, причем уровень шума возрастает по мере повышения температуры матрицы.
Единственное решение: динамическая коррекция дефектных пикселей
Обеспечить высокую точность измерений можно только с помощью коррекции дефектных пикселей. Статическая коррекция заключается в обнаружении и сохранении информации о дефектных пикселях во время калибровки матрицы. Динамическая коррекция, напротив, предполагает применение алгоритма непосредственно к каждому снятому кадру в ходе эксплуатации системы и, следовательно, позволяет учитывать меняющиеся условия и корректировать появляющиеся дефектные пиксели. При динамической коррекции дефектные пиксели выявляются и корректируются еще до того, как кадр будет передан камерой: значения яркости дефектных пикселей изменяются в зависимости от векторов направления и яркости окружающих пикселей. Для выполнения таких операций с пикселями за минимальное время требуются значительные вычислительные ресурсы, поэтому алгоритм Pixel Correction Beyond реализован на FPGA камеры.
Следующий шаг: Pixel Correction Beyond для съемки в SWIR-диапазоне и не только
Для пользователей в промышленной среде необходимость выбора охлаждаемой SWIR-камеры определяется требуемым качеством изображения. Алгоритм Basler превосходит предыдущие алгоритмы коррекции, обеспечивая качество изображения, сопоставимое с камерами с термоэлектрическим охлаждением, что значительно снижает стоимость системы.
![Correlation between total noise variation and temperature fluctuations for SWIR imaging](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/2DJr2ObnpA9pTYhFxvLK01/2aeb79815022de132e673c63eade39e2/Website2.0_SWIR_Graphic_3200px_1800px_2024-01-01.webp?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
Преимущества Pixel Correction Beyond в решениях для съемки в коротковолновом ИК-диапазоне
Благодаря сравнению с передаваемым камерой изображением, наш алгоритм выходит за рамки традиционной динамической коррекции дефектных пикселей и предлагает:
Гибкие возможности регулировки степени коррекции
Улучшенная коррекция контуров объектов с сохранением деталей изображения
Возможность коррекции мерцающих пикселей с переменной насыщенностью
Наш алгоритм поможет обеспечить однородность и полноту SWIR-изображений, а значит, существенно повысить их качество. Он предлагает гибкие возможности коррекции деталей за счет регулировки степени коррекции. Благодаря реализации на FPGA-процессоре SWIR-камеры гарантируется оптимальная скорость обработки передаваемых кадров без загрузки центрального процессора системы.