陳 凱，孫德新，劉銀年

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長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)三維噪聲模型及其分析

陳 凱1,2，孫德新1，劉銀年1

（1. 中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所，上海 200083；2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

針對(duì)長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)中普遍存在的噪聲大和信噪比低的問(wèn)題，重點(diǎn)闡述三維噪聲模型的理論分析方法，并設(shè)計(jì)了一套長(zhǎng)波紅外噪聲測(cè)試系統(tǒng)。在不同積分時(shí)間下對(duì)不同溫度的黑體連續(xù)采集圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)圖像數(shù)據(jù)計(jì)算出三維噪聲模型中噪聲分量的數(shù)值，深入地分析了各噪聲分量對(duì)系統(tǒng)信噪比的影響，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)的主導(dǎo)噪聲為行列非均勻性所產(chǎn)生的噪聲，空間噪聲比時(shí)間噪聲更為嚴(yán)重，成為限制系統(tǒng)信噪比的重要因素，為長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)信噪比的提高提供了理論依據(jù)。

長(zhǎng)波紅外；三維噪聲模型；空間噪聲；時(shí)間噪聲；信噪比

0 引言

長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)在地物識(shí)別、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及軍事偵察等方面發(fā)揮著重要的作用，但由于目標(biāo)信號(hào)微弱和噪聲嚴(yán)重的問(wèn)題，導(dǎo)致系統(tǒng)信噪比普遍較低，因此建立紅外成像噪聲模型是對(duì)紅外圖像進(jìn)行降噪處理以提高紅外圖像質(zhì)量必不可少的基礎(chǔ)[1]。一方面，紅外系統(tǒng)噪聲種類繁多，主要有光子散粒噪聲、固定圖形噪聲、1/噪聲、暗電流噪聲、電阻熱噪聲及放大器噪聲等[2]，傳統(tǒng)噪聲分析方法只是把噪聲簡(jiǎn)單地分為時(shí)間噪聲和空間噪聲兩類，不能滿足實(shí)際要求；另一方面，在紅外圖像的水平方向和垂直方向上，噪聲隨著時(shí)間變化以不同形式表現(xiàn)出來(lái)，系統(tǒng)噪聲已經(jīng)呈現(xiàn)三維特性[3]。

針對(duì)長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)噪聲大和信噪比低的問(wèn)題，本文將三維噪聲模型應(yīng)用于長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)中，闡明系統(tǒng)噪聲的組成及分類，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)深入地分析了各噪聲分量對(duì)系統(tǒng)信噪比的影響，為以后改善長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)信噪比提供理論依據(jù)。

1 三維噪聲模型

美國(guó)陸軍夜視和電子傳感器委員會(huì)（NVESD）的John D'Agostino和Curtis Webb首次提出三維噪聲模型[4]，該模型將連續(xù)時(shí)間采集的二維圖像組成三維立體圖形，圖1為三維噪聲模型數(shù)據(jù)立方圖。

圖1 三維噪聲模型數(shù)據(jù)立方圖

每個(gè)像元包含7個(gè)噪聲分量和1個(gè)信號(hào)分量，在噪聲分量彼此獨(dú)立不相關(guān)且服從均值為0的高斯分布的假設(shè)前提下，可表示成：

(,,)＝＋N()＋()＋N()＋N(,)＋N(,)＋(,)＋N(,,) (1)

表1為各噪聲分量的描述及來(lái)源[5]。

表1 各噪聲分量描述及來(lái)源

三維噪聲模型同時(shí)提出方向平均算子D，即D、和D，用于消除與指定方向相關(guān)的所有噪聲分量，3個(gè)方向平均算子分別為：

由上可知，信號(hào)分量和各噪聲分量分別由以下公式計(jì)算得到：

＝DDDU(,,) (5)

N＝(1－D)D(,,) (6)

＝D(1－)D(,,) (7)

N＝D(1－D)(,,) (8)

N＝(1－D)(1－) D(,,) (9)

N＝(1－D)(1－D)(,,) (10)

＝D(1－)(1－D)(,,) (11)

N＝(1－D)(1－)(1－D)(,,) (12)

系統(tǒng)總噪聲：

在三維噪聲模型下，信噪比定義為：

SNR＝20lg(/total) (14)

空間噪聲：

基于空間噪聲的信噪比：

SNR￠＝20lg(/spatial) (16)

2 三維噪聲測(cè)試系統(tǒng)

為了獲取圖像數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)了一套長(zhǎng)波紅外噪聲測(cè)試系統(tǒng)，該系統(tǒng)由黑體輻射源、平行光管、長(zhǎng)波紅外相機(jī)和數(shù)據(jù)采集設(shè)備組成，其中長(zhǎng)波紅外相機(jī)采用法國(guó)Sofradir公司MARS系列320×256長(zhǎng)波紅外焦平面探測(cè)器，數(shù)字量化位數(shù)12bit，光學(xué)鏡頭焦距25mm。其構(gòu)成框圖如圖2。

黑體輻射經(jīng)過(guò)平行光管輻照長(zhǎng)波紅外相機(jī)，在不同的黑體溫度和積分時(shí)間下，連續(xù)采集幀圖像，為減小誤差，根據(jù)上文中三維噪聲模型的計(jì)算要求，選取200幀。圖3給出噪聲測(cè)試系統(tǒng)。

圖2 長(zhǎng)波紅外相機(jī)

圖3 長(zhǎng)波紅外噪聲測(cè)試系統(tǒng)

3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

三維噪聲測(cè)試系統(tǒng)在黑體溫度為30℃、40℃、50℃、60℃和70℃，積分時(shí)間為200ms、300ms和400ms下采集充足的圖像數(shù)據(jù)，圖4為黑體溫度40℃、積分時(shí)間300ms下的長(zhǎng)波紅外圖像。

通過(guò)Matlab從采集的圖像數(shù)據(jù)包中提取200幀圖像，進(jìn)行處理及計(jì)算，得到不同積分時(shí)間和不同黑體溫度下7個(gè)噪聲分量的數(shù)值，并繪制成圖。圖5、圖6和圖7分別為200ms、300ms和400ms積分時(shí)間下不同黑體溫度的各噪聲分量數(shù)值，其中400ms積分時(shí)間下黑體70℃時(shí)圖像已飽和，所以圖7中不含此項(xiàng)。

圖4 長(zhǎng)波紅外圖像

圖8給出了黑體溫度30°C、積分時(shí)間300ms下各噪聲分量的比重。

圖5 噪聲分量-黑體溫度關(guān)系曲線（積分時(shí)間200ms）

圖6 噪聲分量-黑體溫度關(guān)系曲線（積分時(shí)間300ms）

圖7 噪聲分量-黑體溫度關(guān)系曲線（積分時(shí)間400ms）

圖8 各噪聲分量比重圖

在積分時(shí)間300ms下，不同黑體溫度的系統(tǒng)信噪比數(shù)值如表2所示。其中：、total和spatil的單位為DN值（Digital Number），SNR和SNR￠單位為dB。

表2 不同黑體溫度下的系統(tǒng)信噪比

通過(guò)以上數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，噪聲分量、和在系統(tǒng)噪聲中占主導(dǎo)地位，其比重達(dá)90%，遠(yuǎn)大于其他噪聲分量，對(duì)系統(tǒng)信噪比影響很大?；诳傇肼暤南到y(tǒng)信噪比與基于空間噪聲的信噪比基本一致，由此可知，時(shí)間噪聲對(duì)信噪比的影響很小，甚至可以忽略。如空間噪聲得以改善，系統(tǒng)信噪比的提高尤為明顯。

4 結(jié)論

本文針對(duì)長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)信噪比低的突出問(wèn)題，指出傳統(tǒng)噪聲分析方法的不足，著重闡述三維噪聲模型的理論分析方法，并設(shè)計(jì)一套長(zhǎng)波紅外三維噪聲測(cè)試系統(tǒng)。在不同積分時(shí)間和黑體溫度下獲取充足的圖像數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)處理計(jì)算出各噪聲分量的數(shù)值及系統(tǒng)信噪比。通過(guò)深入地分析，發(fā)現(xiàn)空間相關(guān)噪聲分量占主導(dǎo)地位，在系統(tǒng)總噪聲中比重很大，對(duì)系統(tǒng)信噪比影響遠(yuǎn)大于時(shí)間相關(guān)噪聲。這為今后提高長(zhǎng)波紅外系統(tǒng)信噪比提供了理論依據(jù)及解決思路，具有重要現(xiàn)實(shí)意義及實(shí)用價(jià)值。

[1] 唐麟, 劉琳, 蘇君紅. 紅外圖像噪聲建模及仿真研究[J]. 紅外技術(shù), 2014, 36(7): 542-548.

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3D Noise Model of LWIR System and Analysis

CHEN Kai1,2，SUN De-xin1，LIU Yin-nian1

(1.,,200083,;2.,100049,）

In view of the widespread problem of large noise and low signal-to-noise ratio in long wave infrared system, the analysis method of 3-D noise model theory was emphasized, and a set of long wave infrared noise measurement system was designed. With the imaging system, continuous acquisition of image data was completed from different temperature blackbody under different integration time. The influence of noise components on system signal-to-noise ratio was analyzed in-depth by values of noise components which were calculated by the data. The results present that the dominant noise of long wave infrared system is that row and column non-uniformity results in, and spatial noise is worse than temporal noise and becomes the key factor of restriction to system signal-to-noise ratio improvement. This work provides theory basis for improvement of signal-to-noise ratio of the long wave infrared system.

LWIR，3D noise model，temporal noise，spatial noise，SNR

TN216

A

1001-8891(2015)08-0676-04

2015-05-10；

2015-07-30.

陳凱（1989-），男，江蘇句容人，博士研究生，研究方向?yàn)殚L(zhǎng)波紅外信息獲取與處理技術(shù)。E-mail：chenkai891219@sina.com。

劉銀年（1971-），男，研究員，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楦吖庾V成像技術(shù)。E-mail：ynliu@mail.sitp.ac.cn。

國(guó)家“863”計(jì)劃主題項(xiàng)目。