CN102082956A - 一种提高图像传感器灵敏度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种提高图像传感器灵敏度的方法，所述方法包括以下步骤：微弱图像信号光束通过半透半反光镜照射到图像传感器上，辅助光束通过所述半透半反光镜照射到所述图像传感器上；所述辅助光束与所述微弱图像信号光束相叠加，获取叠加信号灰度值；所述图像传感器将所述叠加信号灰度值转换成视频信号，将所述视频信号送入计算机内的图像信号采集电路；所述图像信号采集电路将所述视频信号进行A/D转换，转换成数字图像信号；所述计算机读取所述数字图像信号，并将各帧数字图像信号进行灰度累加，从中恢复得到微弱图像信号。本发明大大提高了图像传感器的灵敏度；突破了照度极限，提高了信噪比、对比度和空间分辨率，满足了实际应用中的需要。

Description

一种提高图像传感器灵敏度的方法

技术领域

本发明涉及微弱图像信号检测的方法，特别涉及一种提高图像传感器灵敏度的方法。

背景技术

微弱光照条件下的微弱图像信号检测是图像传感器应用中的一个难点，在军事、天文、深海探测、生物医学成像以及工业检测等多个领域都有涉及。随着图像传感器制造工艺的提高以及数字图像处理技术的应用，微弱图像检测技术已经得到了很大程度的发展，但是当图像传感器工作在可探测照度的最低极限时仍具有低信噪比、低对比度、低空间分辨率的缺陷。

发明内容

为了提高信噪比、对比度和空间分辨率，突破现有各种类型图像传感器的照度极限，本发明提供了一种提高图像传感器灵敏度的方法，所述方法包括以下步骤：

(1)微弱图像信号光束通过半透半反光镜照射到图像传感器上，辅助光束通过所述半透半反光镜照射到所述图像传感器上；

(2)所述辅助光束与所述微弱图像信号光束相叠加，获取叠加信号灰度值；

(3)所述图像传感器将所述叠加信号灰度值转换成视频信号，将所述视频信号送入计算机内的图像信号采集电路；

(4)所述图像信号采集电路将所述视频信号进行A/D转换，转换成数字图像信号；

(5)所述计算机读取所述数字图像信号，并将各帧数字图像信号进行灰度累加，从中恢复得到微弱图像信号。

所述图像传感器具体为：CCD图像传感器、CMOS图像传感器、阴极射线图像传感器或红外图像传感器。

所述图像信号采集电路具体为：视频采集卡。

所述计算机具体为：单片机或嵌入式计算机系统。

所述嵌入式计算机系统具体为：DSP、ARM或FPGA。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

本发明提供了一种提高图像传感器灵敏度的方法，本方法简单方便，通过在微弱图像检测的同时在图像传感器前施加一束辅助光束，再通过帧累积的方法从检测信号中恢复出微弱图像信号，使得难以识别的微弱图像信号可以用该方法检测出来，从而大大提高了图像传感器的灵敏度；本方法突破了照度极限，使现有的各种图像传感器的检测灵敏度都可在原有基础上得到了进一步提高，提高了信噪比、对比度和空间分辨率，满足了实际应用中的需要。

附图说明

图1为本发明提供的装置的结构示意图；

图2为本发明提供的提高图像传感器灵敏度的方法的流程图。

附图中，各标号所代表的部件列表如下：

1：半透半反镜        2：图像传感器

3：图像信号采集电路  4：计算机

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

为了提高信噪比、对比度和空间分辨率，突破现有各种类型图像传感器的照度极限，参见图1，图1所示的装置包括：半透半反镜1、图像传感器2、图像信号采集电路3和计算机4。本发明实施例提供了一种提高图像传感器灵敏度的方法，参见图2，该方法包括以下步骤：

101：微弱图像信号光束L_S通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，辅助光束L_f通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上；

102：辅助光束L_f与微弱图像信号光束L_S相叠加，获取叠加信号灰度值l；

103：图像传感器2将叠加信号灰度值l转换成视频信号，将视频信号送入计算机4内的图像信号采集电路3；

104：图像信号采集电路3将视频信号进行A/D转换，转换成数字图像信号；

105：计算机4读取数字图像信号，并将各帧数字图像信号进行灰度累加，从中恢复得到微弱图像信号L_S。

其中，该步骤具体为：计算机4将采集到的各帧数字图像信号进行灰度累加，并从图像中各点减去辅助光束的作用

根据公式(1)从而计算出各点的灰度值

计算公式(1)为：

$\stackrel{\‾}{L_S}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{si}}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(L_{\mathrm{si}}+L_{\mathrm{fi}})-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{fi}}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{L}_i-\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{L}_{\mathrm{fi}}=\stackrel{\‾}{L}-\stackrel{\‾}{L_f}---\left(1\right)$

其中，N为图像总帧数，下标i为时间序列数据第i个值。

其中，图像传感器2具体为：CCD图像传感器、CMOS图像传感器、阴极射线图像传感器或红外图像传感器。

其中，图像信号采集电路3具体为：视频采集卡。

其中，计算机4具体为：单片机或嵌入式计算机系统，嵌入式计算机系统具体为：DSP、ARM或FPGA。

本发明实施例提供的提高图像传感器灵敏度的方法的工作原理是：

设辅助光束L_f在某一点的灰度值为l_f+Δl_f，l_f∈Z，0＜Δl_f＜1，其中，l_f可以被传感器识别，Δl_f过于微弱不能被识别，Δl_f等效于AD采样中的量化误差。Δl_f呈锯齿变化，且均匀分布在[0，1]区间上，Z为正整数。

微弱图像中该点的灰度值为l_s+Δl_s，l_s∈Z，0＜Δl_s＜1，同样，l_s为可以被传感器3识别的部分，Δl_s过于微弱不能被识别。当微弱图像为静止时，该点灰度值不变，l_s和Δl_s都被视为常量。

辅助光束L_f与微弱图像信号光束L_S相叠加，所得叠加信号灰度值l为(l_s+l_f+Δl_s+Δl_f)。设图像传感器2在该点所能识别的叠加信号灰度值为l，l∈Z。

当Δl_s+Δl_f＜1时，l＝l_s+l_f；当Δl_s+Δl_f≥1时，l＝l_s+l_f+1。

Δl_s+Δl_f＜1的概率：

F(l＝l_s+l_f)＝F(Δl_s+Δl_f＜1)＝F(Δl_f＜1-Δl_s)(2)

因为Δl_s～U(0，1)，所以F(l＝l_s+l_f)＝1-Δl_s)  (3)

l＝l_s+l_f+1的概率：

F(l＝l_s+l_f+1)＝Δl_s                          (4)

l的期望为：

E(l)＝(l_s+l_f+1)Δl_s+(l_s+l_f)(1-Δl_s)＝l_s+l_f+Δl_s(5)

由概率理论可知，图像传感器2在该点所能识别的叠加信号灰度值l约为l_s+l_f+Δl_s，去掉辅助光束在该点的贡献l_f，微弱图像信号光束在该点的灰度识别值约为l_s+Δl_s。

以上分析过程从原理上证明了本发明实施例提供的提高图像传感器灵敏度的方法可以使图像传感器更为确切地识别微弱图像中各空间点的灰度值，从而更加清晰的识别整幅微弱图像。

下面以几个具体的实施例来说明本发明实施例提供的提高图像传感器灵敏度的方法的可行性，详见下文描述：

实施例1：如图1所示，微弱图像信号光束L_S通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，辅助光束L_f也通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，图像传感器2将叠加信号灰度值l转换成视频信号，视频信号经图像信号采集电路3转换成数字图像信号后送入计算机4，计算机4将采集到的各帧数字图像信号进行灰度累加并求取各点的灰度均值，从中除去辅助光束的作用L_f，从而分离出微弱图像信号L_S。本发明实施例中的L_f可由普通发光管LED产生，图像传感器2可以采用CCD图像传感器。

实施例2：如图1所示，微弱图像信号光束L_S通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，辅助光束L_f也通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，图像传感器2将叠加信号灰度值l转换成视频信号，视频信号经图像信号采集电路3转换成数字图像信号后送入计算机4，计算机4将采集到的各帧数字图像信号进行灰度累加并求取各点的灰度均值，从中除去辅助光束的作用L_f，从而分离出微弱图像信号L_S。本发明实施例中的L_f可由普通发光管LED产生，图像传感器2可以采用CMOS图像传感器。

实施例3：如图1所示，微弱图像信号光束L_S通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，辅助光束L_f也通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，图像传感器2将叠加信号灰度值l转换成视频信号，视频信号经图像信号采集电路3转换成数字图像信号后送入计算机4，计算机4将采集到的各帧数字图像信号进行灰度累加并求取各点的灰度均值，从中除去辅助光束的作用L_f，从而分离出微弱图像信号L_S。本发明实施例中的L_f可由普通发光管LED产生，图像传感器2可以采用阴极射线图像传感器。

实施例4：如图1所示，微弱图像信号光束L_S通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，辅助光束L_f也通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，图像传感器2将叠加信号灰度值l转换成视频信号，视频信号经图像信号采集电路3转换成数字图像信号后送入计算机4，计算机4将采集到的各帧数字图像进行灰度累加并求取各点的灰度均值，从中除去辅助光束的作用L_f，从而分离出微弱图像信号L_S。本发明实施例中的L_f可由红外发光管LED产生，图像传感器2可以采用红外图像传感器。

实施例5：如图1所示，微弱图像信号光束L_S通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，辅助光束L_f也通过半透半反光镜1照射到图像传感器2上，图像传感器2将叠加信号灰度值l转换成视频信号，视频信号经图像信号采集电路3转换成数字图像信号后送入计算机4，计算机4将采集到的各帧数字图像进行灰度累加并求取各点的灰度均值，从中除去辅助光束的作用L_f，从而分离出微弱图像信号L_S。本发明实施例中的计算机4可采用单片机、DSP、ARM或FPGA等嵌入式计算机系统。

综上所述，本发明实施例提供了一种提高图像传感器灵敏度的方法，本方法简单方便，通过在微弱图像检测的同时在图像传感器前施加一束辅助光束，再通过帧累积的方法从检测信号中恢复出微弱图像信号，使得难以识别的微弱图像信号可以检测出来，从而大大提高了图像传感器的灵敏度；本方法突破了照度极限，使现有的各种图像传感器的检测灵敏度都可在原有基础上得到了进一步提高，提高了信噪比、对比度和空间分辨率，满足了实际应用中的需要。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种提高图像传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)微弱图像信号光束通过半透半反光镜照射到图像传感器上，辅助光束通过所述半透半反光镜照射到所述图像传感器上；

(2)所述辅助光束与所述微弱图像信号光束相叠加，获取叠加信号灰度值；

(3)所述图像传感器将所述叠加信号灰度值转换成视频信号，将所述视频信号送入计算机内的图像信号采集电路；

(4)所述图像信号采集电路将所述视频信号进行A/D转换，转换成数字图像信号；

(5)所述计算机读取所述数字图像信号，并将各帧数字图像信号进行灰度累加，从中恢复得到微弱图像信号。

2.根据权利要求1所述的提高图像传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述图像传感器具体为：CCD图像传感器、CMOS图像传感器、阴极射线图像传感器或红外图像传感器。

3.根据权利要求1所述的提高图像传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述图像信号采集电路具体为：视频采集卡。

4.根据权利要求1所述的提高图像传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述计算机具体为：单片机或嵌入式计算机系统。

5.根据权利要求4所述的提高图像传感器灵敏度的方法，其特征在于，所述嵌入式计算机系统具体为：DSP、ARM或FPGA。

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