CN105841815A - 一种成像光谱仪ccd光谱图像暗电流校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法，首先将CCD光谱维暗像元响应平均值作为对应空间维平均暗电流，形成整个像面的平均暗电流。然后，根据不同亮度下光谱图像计算出暗像元响应非均匀性校正矩阵。将像面平均暗电流与暗像元校正矩阵相加得到像面实际暗电流。最后通过扣除实际暗电流实现CCD光谱图像暗电流校正。本发明实现了基于CCD暗像元的光谱图像暗电流校正，消除了暗信号响应非均匀性噪声，方法可靠且简单易行，有利于提高成像光谱仪成像质量。

Description

一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法

技术领域

本发明属于CCD成像光谱仪光谱图像校正领域，具体涉及一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法。

背景技术

CCD紫外成像光谱仪系统结构如附图1所示，该系统由紫外镜头、CCD驱动控制单元、数传系统、电机及温度控制系统、光谱仪与控制计算机等组成。利用基于面阵CCD探测器的成像系统，通过一次测量实现污染气体在一个方向的浓度分布，而空间维则通过系统扫描获取。自地表散射、反射的光信息通过系统的前置望远镜会聚后，进入中继光学系统。将对应谱段的光反射会聚进入Offner结构成像光谱仪，在光谱仪内色散成像到面阵CCD探测器上，形成光谱维和空间维数据，通过差分吸收光谱技术反演2维阵列数据，从而获取目标区域痕量气体浓度分布。

由于CCD暗电流噪声的存在，光谱图像中会夹杂着暗电流噪声。而对于紫外波段的弱光检测来说，暗电流噪声有可能湮没有用信号，必须对光谱图像进行暗电流校正。目前现有的技术是通过CCD暗像元来估算暗电流水平，存在的问题是，将暗信号平均值作为整个像面暗电流，忽略了暗信号响应非均匀性，校正后误差较大。

发明内容

本发明的目的是提供一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法，来消除隐藏在光谱图像中的暗电流噪声，获得高质量的光谱图像。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法，利用CCD成像区两侧的暗像元进行整个像面的暗电流估计，利用两幅亮度不同的光谱图像得到二维成像面的暗电流非均性矩阵，以此计算出图像实际暗电流水平，将其扣除实现光谱图像暗电流校正。具体实现方法如下：

步骤1、根据CCD暗像元作为暗电流参考，将CCD每一行(光谱维)暗像元响应平均值值作为其所在空间维位置暗电流，以此可得到整个像面平均暗电流信号，假设暗像元位于9～24列，1049～1064列，共32列，暗像元响应值是由于CCD暗电流产生，且每行(光谱维)暗电流基本一致，将每行暗电流平均值可表示为：

$\stackrel{\‾}{DN}\left(i\right)=\frac{1}{32}(\underset{j=9}{\overset{j=24}{\Σ}}{\mathrm{DN}}_{ij}+\underset{j=1064}{\overset{j=1072}{\Σ}}{\mathrm{DN}}_{ij})---\left(1\right)$

形成像面暗噪声平均值矩阵：

步骤2、暗电流噪声可表示为暗电流噪声信号平均值与暗信号响应非均匀偏差之和，下面利用不同亮度的光谱图像计算得到暗信号响应非均匀偏差矩阵，具体方法是：首先在相同CCD制冷、相同CCD增益、相同积分时间条件下，光谱仪采集两幅不同亮度光谱图S1和S2，可知两幅图像暗电流信号是相等的，可表示为：

$S_0(x,y)=DN\left(I_0\right)+\stackrel{\‾}{DN}+\mathrm{\Δ}d(x,y)---\left(3\right)$

$S_1(x,y)=DN\left(I_1\right)+\stackrel{\‾}{DN}+\mathrm{\Δ}d(x,y)---\left(4\right)$

其中S₀(x,y)、S₁(x,y)为不同亮度图像总信号值，DN(I₀)、DN(I₁)为不同亮度图像光响应信号，为暗信号平均值，△d(x,y)为暗信号响应非均匀性偏差，然后，通过图像信号很容易得到和假设亮度I₀>I₁，加入比例因子现将S₁(x,y)放大k倍后，再减去S₀(x,y)，即S’(x,y)＝k S₁(x,y)-S₀(x,y)＝(k-1)△d(x,y)，整理后得到：

$\mathrm{\Δ}d(x,y)=\frac{k\·S_1(x,y)-S_0(x,y)}{k-1}---\left(5\right)$

因为暗电流信号强烈依赖于温度，如温度有偏差，需要进行温度偏差校正，这里我们假设温度稳定无偏差。

步骤3、根据步骤1和步骤2的结果计算图像暗电流水平，为图像暗电流水平，为像面平均暗电流，△d(x,y)为暗信号响应偏差。

步骤4、由于测试光谱时会根据实际情况调整CCD增益和积分时间，应对步骤3进行增益放大倍数和积分时间转换，将其转换为与原始输入光谱图像相同的增益和积分时间。DN'_dark(x,y)＝DN_dark(x,y)·f_gain·f_ex，其中f_gain为原始图像增益与当前增益之比，f_ex为原始图像积分时间与当前积分时间之比。

步骤5、根据步骤4对光谱图像进行暗电流扣除，实现光谱图像校正，计算公式为：S′(x,y)＝S(x,y)-DN'_dark(x,y)，其中S(x,y)为原始光谱图像灰度值，S’(x,y)为经暗电流校正后的光谱灰度图像。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)、本发明利用CCD暗像元实现光谱图像暗背景校正，提高弱光检测光谱成像质量。

(2)、本发明通过不同亮度光谱图像得到CCD暗背景偏差矩阵，可实现暗电流精确计算；相比现有利用暗像元平均值作为暗电流响应值，提高了暗电流反演精度。

附图说明

图1为成像光谱仪系统结构图；

图2为成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法流程；

图3为应用于本实例的CCD暗电流图像与光谱图像灰度值关系；

图4为应用于本实例的CCD灰度响应值与积分时间的关系；

图5为应用于本实例的CCD增益与倍增值关系。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施方式进一步说明本发明。

本发明一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法，具体步骤如下：

利用CCD成像区两侧的暗像元进行整个像面的暗电流估计，利用两幅亮度不同的光谱图像得到二维成像面的暗电流非均性矩阵，以此计算出图像实际暗电流水平，将其扣除实现光谱图像暗电流校正。具体实现方法如下：

步骤1、根据CCD暗像元作为暗电流参考，将CCD每一行(光谱维)暗像元响应平均值值作为其所在空间维位置暗电流，以此可得到整个像面平均暗电流信号。假设暗像元位于9～24列，1049～1064列，共32列，暗像元响应值是由于CCD暗电流产生，且每行(光谱维)暗电流基本一致，我们将每行暗电流平均值可表示为：

$\stackrel{\‾}{DN}\left(i\right)=\frac{1}{32}(\underset{j=9}{\overset{j=24}{\Σ}}{\mathrm{DN}}_{ij}+\underset{j=1064}{\overset{j=1072}{\Σ}}{\mathrm{DN}}_{ij})---\left(1\right)$

形成像面暗噪声平均值矩阵：

步骤2、暗电流噪声可表示为暗电流噪声信号平均值与暗信号响应非均匀偏差之和，下面利用不同亮度的光谱图像计算得到暗信号响应非均匀偏差矩阵。具体方法是：首先在相同CCD制冷、相同CCD增益、相同积分时间条件下，光谱仪采集两幅不同亮度光谱图S1和S2，我们可知两幅图像暗电流信号是相等的，可表示为：

$S_0(x,y)=DN\left(I_0\right)+\stackrel{\‾}{DN}+\mathrm{\Δ}d(x,y)---\left(3\right)$

$S_1(x,y)=DN\left(I_1\right)+\stackrel{\‾}{DN}+\mathrm{\Δ}d(x,y)---\left(4\right)$

其中S₀(x,y)、S₁(x,y)为不同亮度图像总信号值，DN(I₀)、DN(I₁)为不同亮度图像光响应信号，为暗信号平均值，△d(x,y)为暗信号响应非均匀性偏差。然后，通过图像信号很容易得到和假设亮度I₀>I₁，加入比例因子现将S₁(x,y)放大k倍后，再减去S₀(x,y)，即S’(x,y)＝k S₁(x,y)-S₀(x,y)＝(k-1)△d(x,y)，整理后得到：

$\mathrm{\Δ}d(x,y)=\frac{k\·S_1(x,y)-S_0(x,y)}{k-1}---\left(5\right)$

因为暗电流信号强烈依赖于温度，如温度有偏差，需要进行温度偏差校正，这里我们假设温度稳定无偏差。

步骤3、根据步骤1和步骤2的结果计算图像暗电流水平，为图像暗电流水平，为像面平均暗电流，△d(x,y)为暗信号响应偏差。

步骤4、由于测试光谱时会根据实际情况调整CCD增益和积分时间，应对步骤3进行增益放大倍数和积分时间转换，将其转换为与原始输入光谱图像相同的增益和积分时间。DN'_dark(x,y)＝DN_dark(x,y)·f_gain·f_ex，其中f_gain为原始图像增益与当前增益之比，f_ex为原始图像积分时间与当前积分时间之比。

步骤5、根据步骤4对光谱图像进行暗电流扣除，实现光谱图像校正，计算公式为：S′(x,y)＝S(x,y)-DN'_dark(x,y)，其中S(x,y)为原始光谱图像灰度值，S’(x,y)为经暗电流校正后的光谱灰度图像。

下面以具体实例说明本发明方法进行暗电流校正的具体实现过程。

1、成像光谱仪采用的是英国E2V公司紫外增强型CCD47-20，其边缘位置存在暗像元，以此CCD为实验对象进行测试并给出实验结果。

2、将光谱仪置于积分球前，调节其亮度，分别采集两幅不同亮度光谱图像，根据采集的图像利用上述数学模型计算暗电流非均匀性矩阵，以后采集的光谱图可以直接利用该矩阵进行校正，不必每次计算。

3、进行必要的积分时间和增益转换，使用于校正的图像与得到的暗电流估计值在相同尺度进行，计算光谱图像暗电流水平，实现暗电流校正。

4、输出校正后的光谱图像。

Claims (1)

1.一种成像光谱仪CCD光谱图像暗电流校正方法，其特征在于：利用CCD成像区两侧的暗像元进行整个像面的暗电流估计，利用两幅亮度不同的光谱图像得到二维成像面的暗电流非均性矩阵，以此计算出图像实际暗电流水平，将其扣除实现光谱图像暗电流校正，具体实现方法如下：

步骤1、根据CCD暗像元作为暗电流参考，将CCD每一行暗像元响应平均值值作为其所在空间维位置暗电流，以此可得到整个像面平均暗电流信号，假设暗像元位于9～24列，1049～1064列，共32列，暗像元响应值是由于CCD暗电流产生，且每行暗电流基本一致，将每行暗电流平均值可表示为：

$\stackrel{\‾}{DN}\left(i\right)=\frac{1}{32}(\underset{j=9}{\overset{j=24}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{DN}}_{ij}+\underset{j=1064}{\overset{j=1072}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{DN}}_{ij})---\left(1\right)$

将每行暗像元平均响应值作为该行成像面暗电流水平，形成像面暗噪声平均值矩阵：

步骤2、暗电流噪声可表示为暗电流噪声信号平均值与暗信号响应非均匀偏差之和，下面利用不同亮度的光谱图像计算得到暗信号响应非均匀偏差矩阵，具体方法是：首先在相同CCD制冷、相同CCD增益、相同积分时间条件下，光谱仪采集两幅不同亮度光谱图S1和S2，可知两幅图像暗电流信号是相等的，可表示为：

$S_0(x,y)=DN\left(I_0\right)+\stackrel{\‾}{DN}+\mathrm{\Δ}d(x,y)---\left(3\right)$

$S_1(x,y)=DN\left(I_1\right)+\stackrel{\‾}{DN}+\mathrm{\Δ}d(x,y)---\left(4\right)$

其中S₀(x,y)、S₁(x,y)为不同亮度图像总信号值，DN(I₀)、DN(I₁)为不同亮度图像光响应信号，为暗信号平均值，△d(x,y)为暗信号响应非均匀性偏差，然后，通过图像信号很容易得到和假设亮度I₀>I₁，加入比例因子现将S₁(x,y)放大k倍后，再减去S₀(x,y)，即S’(x,y)＝k S₁(x,y)-S₀(x,y)＝(k-1)△d(x,y)，整理后得到：

$\mathrm{\Δ}d(x,y)=\frac{k\·S_1(x,y)-S_0(x,y)}{k-1}---\left(5\right)$

因为暗电流信号强烈依赖于温度，如温度有偏差，需要进行温度偏差校正，这里假设温度稳定无偏差；

步骤3、根据步骤1和步骤2的结果计算图像暗电流水平，DN_dark(x,y)为图像暗电流水平，为像面平均暗电流，△d(x,y)为暗信号响应偏差；

步骤4、由于测试光谱时会根据实际情况调整CCD增益和积分时间，应对步骤3进行增益放大倍数和积分时间转换，将其转换为与原始输入光谱图像相同的增益和积分时间，DN'_dark(x,y)＝DN_dark(x,y)·f_gain·f_ex，其中f_gain为原始图像增益与当前增益之比，f_ex为原始图像积分时间与当前积分时间之比；

步骤5、根据步骤4对光谱图像进行暗电流扣除，实现光谱图像校正，计算公式为：S′(x,y)＝S(x,y)-DN'_dark(x,y)，其中S(x,y)为原始光谱图像灰度值，S’(x,y)为经暗电流校正后的光谱灰度图像。