WWW.NEW.PDFM.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Собрание документов
 

«Баранов Павел Сергеевич МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ФОРМИРУЕМОГО ЦВЕТНЫМИ ОДНОМАТРИЧНЫМИ ТЕЛЕВИЗИОННЫМИ КАМЕРАМИ ...»

Санкт-Петербургский государственный электротехнический

университет «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина)

На правах рукописи

Баранов Павел Сергеевич

МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИЗОБРАЖЕНИЯ, ФОРМИРУЕМОГО ЦВЕТНЫМИ ОДНОМАТРИЧНЫМИ ТЕЛЕВИЗИОННЫМИ КАМЕРАМИ

Специальность: 05.12.04 – Радиотехника, в том числе системы и

устройства телевидения

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степеникандидата технических наук

Научный руководитель д.т.н., проф. Быков Р.Е .

Санкт- Петербург – 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

КАЧЕСТВО ИЗОБРАЖЕНИЯ, ФОРМИРУЕМОГО ТЕЛЕВИЗИОННЫМИ

1 .

КАМЕРАМИ НА МНОГОСИГНАЛЬНЫХ ФОТОПРИЕМНИКАХ

1.1 Современные тенденции построения ТВ камер на многосигнальных фотоприемниках

1.2 Разрешающая способность ТВ камер на многосигнальных фотоприемниках

1.3. Чувствительность ТВ камер на многосигнальных ФП

1.4. Помехоустойчивость телекамеры к артефактам передачи цветного изображения

1.5 Выводы к главе 1

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СТРУКТУР КОДИРУЮЩИХ СВЕТОФИЛЬТРОВ ДЛЯ

2 .

МНОГОСИГНАЛЬНЫХ ФП

2.1 Модель преобразования сигнала в ФП с произвольной СКС.................. 44

2.2. Универсальный алгоритм восстановления полноцветного изображения 53

2.3 Анализ помехоустойчивости к цветовым артефактом телекамеры на ФП с произвольной СКС

2.4. Анализ разрешающей способности телевизионной камеры на ФП с произвольной СКС

2.5. Анализ чувствительности телевизионной камеры на ФП с произвольной СКС

2.6. Синтез СКС с заданными параметрами

2.7. Выводы по главе 2

КОМПЕНСАЦИЯ СТРУКТУРНЫХ АРТЕФАКТОВ

3 .

МНОГОСИГНАЛЬНОГО ФОТОПРИЕМНИКА

3.1 Анализ причин возникновения вертикального смаза в МПЗС................ 96

3.2 Методы снижения уровня смаза в цветных ТВ камерах на МПЗС......... 98

3.3 Разброс параметров выходных устройств ФП

3.4 Методы компенсации разброса параметров выходных устройств ФП. 111

3.5 Выводы к главе 3

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

4 .

ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА

4.1. Моделирование предложенных структур кодирующих светофильтров 122

4.2 Экспериментальное исследование метода компенсации вертикального смаза в МПЗС

–  –  –

4.4 Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АЧХ – апертурно-частотная характеристика ДПФ-дискретное преобразование Фурье ДКВ – двойная коррелирующая выборка КМОП – комплементарный металл-оксид полупроводник КП – кадровый перенос КЧХ–контрастно-частотная характеристика МПЗС- матричный прибор с зарядовой связью ПДО – плавающая диффузионная область ПЗС – прибор с зарядовой связью СКС-структура кодирующих светофильтров СП – строчный перенос ТВ–телевизионный ТВЧ – телевидение высокой четкости ФД–фотодиод ФНПЧ – фильтр нижних пространственных частот ФП–фотоприемник ФПМ – функция передачи модуляции BSI – back side illumination CTNE - chargetransfernon-efficiency FF – fill factor FPN – fixed pattern noise FSI - front side illumination HDTV – high definition television MTF- modulation transfer function PSNR – peak signal noise ratio UHDTV– ultra high definition television





ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования .

В настоящее время у производителей ТВ камернаметиласьтенденция перехода от трехматричной к одноматричной схеме формирования сигналов цветного ТВ. Прежде всего, это связано с недостатками присущими трехматричной схеме, такими как сложность, дороговизна, значительные габаритные размеры и масса .

Одноматричная телевизионная камера для формирования цветного изображения использует один монохромный фотоприемник (ФП), на поверхность которого нанесена структура кодирующих светофильтров (СКС). Она производит разделение падающего света на спектральные диапазоны (R,G, Bи др.) и производит их дискретизацию в плоскости ФП .

При одноматричной схеме формирования происходит уменьшение чувствительности цветной ТВ камеры в 6-10 раз по сравнению с черно-белой, а также разрешающей способности на 20-30% по сравнению с ТВ использующей три ФП .

Кроме того сформированное изображение содержит различного рода ложные сигналы и артефакты, вызванные особенностями используемого ФП, параметрами СКС, внешними помехами .

Вопрос оценки качества изображения, формируемого ТВ камерой, достаточно сложный и неоднозначный. До сих пор не выработано строгой методики оценки качества изображения, не регламентированы параметры и критерии, по которым производить анализ. Подходя к данному вопросу с точки зрения общей радиотехники то можно выделить триаду параметров – разрешающая способность, чувствительность, помехоустойчивость к артефактам .

Экспериментально и теоретически было показано, что используемая в ТВ камере СКС в значительной степени влияет на все три параметра, определяющих качество формируемого изображения. Крупные фирмы-производители предлагают собственные СКС, однако ни одна из них не смогла занять лидирующих позиций. Недостаточная теоретическая проработанность методологии анализа СКС и алгоритмов их синтеза, не позволяют найти СКС, использование которой существенно повысит качество формируемого изображения. Используемые на данный момент СКС лишь производят взаимообмен чувствительности на разрешающую способность и помехоустойчивость к цветовым артефактам по сравнению с наиболее распространенной СКС Байера .

Кроме того, сформированное изображение может содержать такие артефакты как блюминг, вертикальный смаз, бегущий затвор, неэффективность переноса, геометрический шум и другие. Активное развитие твердотельных ФП позволило либо полностью устранить артефакты присущие предыдущим поколениям ФП, либо существенно снизить их заметность.Однако наиболее актуальной задачей является разработка методов компенсации вертикального смаза в МПЗС и разброса параметров выходных устройств ФП .

В настоящее время многие исследователи и научные коллективы занимаются разработкой новых методов повышения качества изображения формируемого ТВ камерой. Проектируются новые архитектуры пиксела ФП, предлагаются новые СКС и алгоритмы интерполяции для них, новые методы компенсации артефактов возникающих в процессе передачи изображения. Работы в этой области в настоящее время ведутся такими отечественными и зарубежными исследователями, как Цель исследования .

Целью работы является разработка и исследование методов одновременного повышения разрешающей способности, чувствительности и помехоустойчивости цветной одноматичной телекамеры, за счет использования новых СКС, а также алгоритмов компенсации артефактов возникающих в процессе формирования изображения .

В соответствии с поставленной целью основными направлениями работы являлись:

1. Разработка модели формирования изображения в цветной одноматричной ТВ камере с произвольной СКС;

2. Разработка методики анализа влияния СКС на помехоустойчивость к цветным артефактам, разрешающую способность и чувствительность ТВ камеры;

3. Разработка алгоритма синтеза СКС для формирования цветного изображения с заданным критерием качества;

4. Анализ артефактов возникающих в процессе формирования изображения и разработка методов их компенсации;

5. Разработка экспериментальных стендов и моделей. Проведение экспериментальных исследований .

Научная новизна работы

1. Разработаны методики анализа, позволяющие рассчитать чувствительность, разрешающую способность и помехоустойчивость к артефактам, для телекамер на ФП с произвольной СКС при заданных начальных условиях;

2. Предложен алгоритм синтеза, позволяющий найти шаблоны СКС, при заданных начальных ограничениях, которые обеспечивают формирование цветного изображения с заданным критерием качества;

3. Синтезированы одна СКС с размером шаблона 24 и две СКСс размером шаблона 44. Все предложенные СКС обеспечивают повышение чувствительности не менее чем на 3,8 дБ по сравнению со СКС Байера, а также позволяют существенно снизить заметность цветовых артефактов и повысить разрешающую способность (в горизонтальном и вертикальном направлениях она сопоставима с разрешающей способностью черно-белой ТВ камеры);

4. Разработан алгоритм компенсации вертикального смаза в цветных МПЗС со строчным переносом, который функционирует при уровнях смаза до 0,9 от амплитуды видеосигнала с ФП и индифферентен к положению яркого объекта в поле зрения ТВ камеры;

5. Предложен метод, позволяющий компенсировать разброс параметров выходных устройств в цветных МПЗС и КМОП-сенсорах с двумя и более выходными устройствами до уровня существенно ниже порогового контраста зрительного анализатора человека. После компенсации разброс видеосигнала на границе раздела областей ФП не превышает 0,2% при отсутствии шума (СКО=0), при СКО=0,1 разброс уровня видеосигнала в среднем около 3% .

Практическая значимость работы

1. Предложенные методики анализа характеристик ТВ камер с произвольной СКС позволяют дать объективную оценку используемым и предлагаемым СКС, а также сформулировать критерии и параметры, которым должна удовлетворять СКС для обеспечения заданного качества изображения .

2. Предложенный алгоритм синтеза и синтезированные с его помощью СКС, позволяют разработчикам одновременно повысить чувствительность, разрешающую способность и помехоустойчивостьв цветных одноматричных ТВ камерах;

3. Предложенныйалгоритм компенсации вертикального смаза позволил получить время накопления в МПЗС со строчным переносом вплоть до 200 нс, что обеспечило работоспособность телевизионной камеры в диапазоне рабочих освещенностей от 0,005 лк до 100000лк без использования авто-диафрагмы. Алгоритм внедрен и реализован в серийном изделии МОК 001 в ОАО «НИИТ»;

4. Статистический метод устранения разброса параметров выходных устройств может быть использован разработчиками при проектировании цветных ТВ камер высокой и сверхвысокой четкости. Он был использован при разработке телекамеры в рамках ОКР СТЗ-КТА Методы исследования

При решении поставленных задач применялись следующая аппаратура и основные методы исследований:

• Анализ и обобщение литературных данных по проектированию цветных одноматричных ТВ камер;

• Методы математического анализа - элементы линейной алгебры, комбинаторики, Фурье анализа;

• Методы спектрального анализа;

• Компьютерное моделирование – разработка алгоритмов и моделей в среде Matlabи WolframMathematica;

• Физический эксперимент .

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Разработанные методики анализа характеристик ТВ камер на ФП с произвольной СКС, позволяют в отличие от существующих, производить объективную теоретическую оценку чувствительности, разрешающей способности и помехоустойчивости к артефактам, возникающим в процессе формирования изображения;

2. Предложенный алгоритм синтеза СКС позволет найти шаблоны СКС, при заданных начальных ограничениях, которые обеспечивают формирование цветного изображения с заданным критерием качества .

3. Синтезированные в рамках работы СКС позволили по сравнению со СКС Байера существенно повысить чувствительность (от 3,8 дБ до 4,5дБ), помехоустойчивость к цветовым артефактам (до -40дБ ), а также добитьсяразрешающей способности в горизонтальном и вертикальном направлении сопоставимой с разрешающей способностью черно-белой ТВ камеры .

4. Предложенный алгоритм компенсации вертикального смаза, в отличии от известных, эффективно работает при значениях смаза 0,9 от амплитуды видеосигнала с выхода ФП, при произвольном положении яркого объекта в плоскости ФП, а также подходит для применения в цветных ТВ камерах;

5. Предложенный алгоритм компенсации разброса параметров выходных устройств в МПЗС и КМОП-сенсоров,в отличие от известных, позволяет компенсировать заметную глазу границу раздела областей цветного ФП с ошибкой не превышающий пороговый контраст человека без использования калибровки, таблиц преобразования, итерационных методов, что позволяет использовать его в ТВ камере с большим потоком данных .

Апробация работы

Результаты исследования, изложенные в диссертации, докладывались на:

• 65-67 Научно-технических конференциях профессорскопреподавательского состава СПбГЭТУ с 2012 по 2014 годы;

• 66-69 научно-технических конференция СПбНТОРЭС с 2011 по 2014 год, СПб;

• 8-11 международных конференциях "Телевидение: передача и обработка изображений"с 2011 по 2014 год, СПб;

• 22-й Международной научно-технической конференции «СОВРЕМЕННОЕ ТЕЛЕВИДЕНИЕ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКА» в 2014 году, Москва;

• 2-ой и 3-ей школе-семинаре «Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире» в 2012 и 2013 году, СПб .

Реализация и внедрение результатов исследований Внедрение результатов исследования диссертационной работы осуществлялось по нескольким направлениям .

Алгоритм компенсации вертикального смаза внедрен и реализован в серийном изделии МОК 001 в ОАО «НИИТ». Разработанный алгоритм позволил получить время накопления в МПЗС со строчным переносом до 200нс, что обеспечило работоспособность телевизионной камеры в диапазоне рабочих освещенностей от 0,005 лк до 100000лк без использования авто-диафрагмы .

Также алгоритм компенсации вертикального смаза планируется использовать при разработке цветной ТВ камерывысокого разрешения (1920х1080 активных пикселей) в рамках ОКР СТЗ-КТА. Кроме того, в данной камере у МПЗС задействовано два выходных устройства, поэтому планируется также внедрение предложенного метода компенсации разброса параметров выходных устройств .

1.КАЧЕСТВО ИЗОБРАЖЕНИЯ, ФОРМИРУЕМОГО ТЕЛЕВИЗИОННЫМИ

КАМЕРАМИ НА МНОГОСИГНАЛЬНЫХ ФОТОПРИЕМНИКАХ

1.1Современные тенденции построения ТВ камер на многосигнальных фотоприемниках В ТВ системе качество формируемого изображения определяется в первую очередь характеристиками и параметрами ТВ камеры .

Главными тенденциями развития ТВ камер с момента их изобретения и до настоящего времени являются увеличение детализации получаемого изображения за счет использования большего количества элементов разложения (разрешающая способность по пространству), повышения кадровой частоты (разрешающая способность по времени), повышения чувствительности и снижение интенсивности артефактов, возникающих в процессе передачи изображения .

Первые ТВсистемы использовали диски Нипкова для формирования видеосигнала на передающей сторонеи оптического изображения на приемной. К 1934годам были разработаны и практически реализованы системы с разложением изображения на 180 и даже 375 строк.Чувствительность таких системснижалась с увеличением числа элементов разложения, так как эти системы работали без накопления зарядов в течение кадра[1, 2] .

Начиная с 1907 года Б. Л. Розингом, К. Суитоном, Б. П. Грабовским, Я. А .

Рыфтиным и др. проводились работы по созданию электронной системы телевидения. Широкое развитие и практическое внедрение электронное телевидение получило после изобретения передающих трубок с накоплением – иконоскопа В.К .

Зворыкина, трехслойной мишени С.И Катаева и супериконоскопа В. П. Шмакова и П. В. Тимофеева[1,2] .

Важным этапом в развитии телевидения явилось внедрение цветного ТВ вещания по стандартам NTSC, PAL, SECAMв 1953, 1966 и 1967 годах соответственно. Совместимые аналоговые системы цветного телевидения имели невысокую помехоустойчивость и высокий уровень перекрестных искажений яркостьцветность и цветность-яркость .

В1979 и 1986 году началось вещание аналогового телевидения высокой четкости согласно стандартам MUSEи HD-MAC соответственно. Это позволило существенно повысить детализацию получаемых изображений [3]. С 1993 года предложено и широко используетсянесколько стандартов цифрового телевидения как стандартной, так и высокой четкости (DVB, HDTV, ATSC, ISDB). На данный момент происходит активное внедрение оборудования, работающего согласно стандартам UHDTV [4] .

До середины 1970-х годов в качестве ФП использовались вакуумные передающие трубки, которые имели существенные недостатки, а именно плавающий растр, инерционность, высокую потребляемая мощность, высокие питающие напряжения, значительные габаритные размеры и массу, малый срок службы, чувствительность к электромагнитным помехам, значительные искажения цветопередачи [1, 2, 5] .

С 1975 года вместо вакуумных передающих трубокначали использоваться твердотельные ФП, выполненные по ПЗС-технологии. Активное развитие данной технологии позволило устранить существенные недостатки присущие вакуумным трубкам [5]. В настоящее время вакуумные передающие трубки используются только в приложениях, связанных с работой при высокой температуре и в значительных радиационных полях .

В развитии ФП на ПЗС принимали активное участие такие специалисты как Бойл У., Смит Д., СекенК., Томпсет М., Хиничек Д, Барб К., Джанесик Д., Березин В.Ю., Котов Б.А., Пресс Ф.П., Вето А.В., Шилин В.А., Вишневский Г.И., Арутюнов В.А., Скрылев А.С. и другие .

К недостаткам ПЗС можно отнеститехнологическую сложность производства, относительную дороговизну крупноформатных ФП, сложность создания пиксела размером менее 3 мкм, ограниченную частоту считывания зарядовых пакетов, невысокую радиационную стойкость, резкий рост темнового тока с увеличением температуры и накопленной дозы, невозможность реализации концепции камера-на-кристалле[4, 6, 7] .

С момента изобретения КМОП-сенсоров с активным пикселом в 1993 году [8, 9], они стали находить все большее применение, вытесняя ФП на ПЗС из многих областей [4, 10, 11] .

Главными достоинствами ФП, выполненных по КМОПтехнологии, являются низкое напряжение питания и потребляемая мощность, малые габаритные размеры и масса, низкая стоимость при крупносерийном производстве, возможность реализации пиксела размером до 1,0 мкм, высокая пропускная способность, повышенная радиационная стойкость[4, 10, 12].В КМОПсенсорах реализуются новые качества, такие как видеосистема на кристалле, возможность считывания окон произвольного размера, произвольный координатный доступ, спектральное разделение светового потока непосредственно в пикселе .

К недостаткам КМОП-сенсоров следует отнести больший уровень шумов и меньшую чувствительность по сравнению с ФП на ПЗС, наличие значительного геометрического шума (FPN) .

За последнее время доля ПЗС в общем рынке ФП стремительно сокращается и к 2017 году составит примерно 5%, при объеме производства в диапазоне 70-120 млн. шт. в год [10].На данный момент ФП на базе КМОП используются не только в изделиях выпускаемых массово, но и в таких высокотехнологичных отраслях как космическое телевидение, медицина, научные исследования .

На рисунке 1.1 представлены тенденции использования различных типов ФП от времени и от области применения .

Отдельно стоит вопрос построения камер цветного телевидения.По способу формирования цветного изображения ТВкамеры можно разделить на две группы .

Перваяиспользует дихроичные зеркала и призмы для оптического разделения светового потока на 3-4 спектральных канала. В каждом канале используется свой собственный ФП (рисунок 1.2) [1, 2, 13] .

Вторая группа, называемая одноматричной схемой, использует один ФП на поверхность которого нанесена так называемая СКС, под которой понимается периодически (или псевдо периодически) повторяющийся шаблон светофильтров, которые производят разделение оптического сигнала на несколько спектральных диапазонов и дискретизацию их в плоскости ФП. Таким образом, один элемент ФП чувствителен только к определенному спектральному диапазону [2,4,12-14] .

Такие ФП называются многосигнальными, т.к. позволяют сформировать сигналы яркости и цветности .

На данный момент известно большое количество СКС, некоторые из которых изображены на рисунке 1.3.

Все СКС можно классифицировать по следующим признакам [13-28]:

По способу кодирования цветовой информации (частотный СКС № 1, фазово-частотный, пространственный метод СКС № 2-15);

По размеру шаблона СКС (22, 23, 33 и т.д.);

По типу используемых в СКС цветов (основные СКС № 2, 8, 10, 15, дополнительные СКС № 3, с белыми пикселами СКС № 5, 6, 9, 12, смешанные СКС № 4, 5,12, прочие спектральные диапазоны СКС №11, 14);

По характеру регулярности шаблона (регулярная структура СКС № 2-7, 9-14; псевдо-периодическая структура СКС № 8, 15);

По количеству белых пикселей (0%, 25%, 50%) .

Свойства применяемой СКС значительно влияют на качество изображения.На данный момент более 90% телекамер использует СКС Байера (рисунок 1.3 СКС № 2), несмотря на то, что при этом происходит снижение чувствительности в 6-10 раз по сравнению с черно-белой ТВ камерой, а восстановленное изображение сильно подвержено цветовым артефактам [4, 13, 29, A1] .

В последние 5-7 лет такие фирмы-производители ФП как Sony, Aptina, TruesenseImaging, Fujifilmначали выпуск ФП с собственными СКС (СКС № 12, 6, 9, 8

- соответственно), которые по некоторым параметрам превосходят характеристики СКС Байера. Однако ни одна из предложенных структур не смогла занять лидирующие позиции на рынке .

Поскольку СКС производит кодирование цветовой информации, то для восстановления полноцветного изображения необходимо декодировать (используя алгоритм интерполяции) сигналы, формируемые ФПи преобразовать их к стандартному виду (RGB, YCrCbи др.). Алгоритм декодирования зависит от свойств и параметров СКС .

В настоящее время в цветных ТВ камерах цветоделение светового потока на несколько ФП практически не используется. В тоже время использование отдельного ФП для каждого спектрального диапазона широко используется в спектрозональных системах [30] .

В стоимостном отношении одноматричные камеры выгодно отличаются от трехматричных. Они также имеют существенно меньшие габаритные размеры, массу и потребляемую мощность. Современные цветные ТВ камеры высокой (HDTV) и сверхвысокой четкости (Ultra-HDTV), а также камеры стандартов цифрового кинематографа (Digital Cinema) все чаще используют одноматричную схему [4, 12] .

На рисунке 1.4представлена общая модель формирования видеосигналов в одноматричной ТВ камере [4, 11, 12]. Блок 1 – оптическая система, 2 –ФНПЧ, который устанавливается для уменьшения эффекта цветового муара, 3 – СКС (на рисунке изображена СКС Байера), 4 – монохромный ФП, 5 – узел предварительной обработки изображения (количество и вид операций в нем определяется задачами, решаемыми ТВ камерой), 6 – узел восстановления видеосигналов полноцветного изображения (алгоритм интерполяции), 7 – узел постобработки видеосигналов (количество и вид операций также определяется задачами, решаемыми ТВ камерой) .

В [12, 24] показано, что качествоизображения, формируемого цветной ТВ камерой, в наибольшей степени зависит от свойств СКС и используемого алгоритма интерполяции (обработки) .

Вопросами оценки качества изображения занималисьРыфтин Я.А., Антипин М.В., Быков Р.Е., Гоголь А.А., Полосин Л.Л., Цыцулин А.К., Тимофеев Б.С., Дворкович В.П., и другие[1, 2, 31-40] .

В данной работе принимается, что качество изображения формируемого цветной ТВ камерой, определяется чувствительностью и разрешающей способностью, а также помехоустойчивостью к различного рода артефактам изображения .

–  –  –

Рисунок 1.3Различные структуры кодирующих светофильтров Рисунок 1 .

4 Модель формирования цветного изображения .

Вопросы оценки точности цветовоспроизведения является отдельной колориметрической задачей, решение которой выходит за рамки данной работы. В общем случае качество цветовоспроизведения определяется спектральными характеристиками СКС и методами цветокоррекции .

способность ТВ камер на многосигнальных

1.2Разрешающая фотоприемниках Под разрешающей способностью понимается количество черных и белых штрихов, приходящихся на высоту растра, воспроизводимых с заданным критерием качества[1,2,4,29]. Критерий качества на данный момент строго не определен, но наиболее часто используются методы, основанные на оценке уровня модуляции и оценке интенсивности муаров при наблюдении штриховых тест-таблиц [41Функция передачи модуляции – ФПМ (ModulationTransferFunction - MTF) и частоты дискретизации в ФП являются наиболее общимихарактеристиками, описывающими способность ТВ системы к передаче верхних пространственных частот в изображении. В рассматриваемой моделиможно выделить следующие факторы, влияющие на разрешающую способность [4]:

1. КЧХ оптической системы;

2. КЧХ фильтра нижних пространственных частот;

3. Пространственные частоты дискретизации ФП;

4. АЧХ монохромного ФП;

5. Свойства СКС;

6. Алгоритм восстановления видеосигналов цветного изображения;

7. Полоса частот видеотракта .

Пункты 1-4 и 7 определяют разрешающую способность для черно-белой ТВ камеры. Пункты 5 и 6 учитывают особенности формирования видеосигналов цветного изображения в одноматричной ТВ камере .

MTF описывает зависимость глубины модуляции от пространственной частоты [4, 46-49].Разрешение оптической системы ограниченное дифракционным пределом. В этом случае MTF описывается как = 1 1,22, (1.1) где F – относительное отверстие объектива, – длина волны падающего света, fs – пространственная частота .

На рисунке 1.5 изображена зависимость MTFот размера пикселана частоте Найквиста для длины волны 550 нм, при различных значениях относительного отверстия объектива F[4].Графики, рисунок 1.5, показывают, что при использовании ФП с размером пиксела 1,1 мкм (минимальный размер пиксела текущего поколения ФП) оптическая система не позволяет обеспечить уровень MTFболее 10% при использовании объектива с Fболее 2.8. На практике обеспечить MTFболее 10% при размерах пиксела 0,8 мкм и менее практически не представляется возможным .

До недавнего времени при проектировании цветной одноматричной ТВ камеры наличие ФНПЧ было обязательным. Он ограничивает верхние пространственные частоты в оптическом изображении, что снижает уровень муаров. Поскольку для СКС Байера цветовые артефакты проявляются именно на высоких пространственных частотах, то ФНПЧ активно использовался именно для ФП с данной структурой .

Существенным недостатком использования ФНПЧ является завал общей MTF оптической системыпри повышении пространственной частоты, что негативно сказывается на разрешающей способности.Совершенствование алгоритмов интерполяции позволило фирме Nikonвыпустить ряд цифровых фотоаппаратов без ФНПЧ [50], позволяющих получать более резкие изображения .

Компания Fujifilm в своих фотоаппаратах на ФП со СКС X-Trans[21] также не использует ФНПЧ, для повышения разрешения и детализации получаемых изображений (рисунок 1.6а,б) .

–  –  –

Дискретизация изображения является одной из основных операций в телевидении. Для передачи ТВ изображения необходимо заменить дискретными отсчетами по крайней мере два из трех аргументов исходного непрерывного изображения E(x,y,t) [51,52] .

Теория дискретизации сообщений была предметом многочисленных исследований проведенных в [51, 53-56]. С точки зрения задачи повышения разрешающейся способности ТВ камеры, наиболее очевидным решением, является увеличение количества элементов разложения .

При таком подходе возможно два способа повышения разрешающей способности. Первый, состоит в увеличении формата ФП при сохранении размера светочувствительных элементов. Однако увеличение формата влечет за собой существенное увеличение габаритных размеров и массы оптической системы, а также стоимости самого ФП, что зачастую является недопустимым.Поэтому на практике чаще используется второй метод, заключающийся в уменьшении размера пиксела (шага дискретизации) при фиксированном формате ФП .

На рисунке 1.7изображена тенденция уменьшения размера пиксела в ПЗС и КМОП ФП[4]. На данный момент выпускаются КМОП-сенсоры с размером пиксела 1,1 мкм и планируется производство ФП с размером 0,9 мкм [57-61]. Дальнейшее уменьшение размера пиксела связано с существенными технологическими ограничениями .

Форма апертуры определяет АЧХ ФП [1,2,4,32]. На рисунке 1.8,а изображена топология одного элемента КМОП-сенсора с активным пикселом, использующего три транзистора [61]. В большинстве случаев пиксел КМОП-сенсора (кроме ФП с технологией EXMORRSот Sony [62]) построен таким образом, что фоточувствительная часть (ФД) значительно меньше размера всего пиксела, поскольку схему управления необходимо располагать в той же плоскости .

Отношение площади фотодиода к площади пиксела называется коэффициентом использования - FillFactor (FF). Для КМОП-сенсоров значение FF составляет от 30% до 75%, для МПЗС со строчным переносом от 30% до 70%, для МПЗС с кадровым переносом от 85% [4, 6, 7, 10, 12, 57, 61] .

–  –  –

Сложная форма ФД(рисунок 1.8,а) может приводить к анизотропии пространственно-частотных характеристик ФП. В целях приданиясимметричной формы апертурыи для увеличенияFFна поверхность ФП наносят микролинзы. На данный момент можно считать, что технология производство микролинз для ФП практически достигла технологического предела.На рисунке 1.8,б изображены формы микролинз нового поколения от фирмы Toppan и ход оптических лучей в них [63]. Данная технология позволяет повысить FF до 95% и более, при размерах пиксела до 0,9 мкм .

На данный момент существует одна СКС X-Trans (рисунок 1.3 СКС № 8) внедренная в массовое производство компанией Fujifilm [21], специально разработанная для повышения разрешающей способности телекамеры .

На рисунке 1.6а,б представлены участки штриховой миры полученные двумя фотокамерами на идентичных монохромных ФП, но с разными СКС (а – СКС Байера, б – СКС X-Trans). Условия съемки, настройки режима камеры и оптическая система идентичная.Результаты тестов [64] показывают, что камера на ФП со СКС X-Trans позволяет повысить разрешающую способность до уровня 0,85-0,9 от разрешения монохромного ФП, что на 20-30% больше, чем для ФП со СКС Байера .

Для использования всего потенциала СКС X-Trans необходимо использовать ресурсоемкие алгоритмы интерполяции, что приводит к невозможности обработки в реальном времени значительных массивов видеоданных, формируемых ФП с высокой разрешающей способностью. На рисунке 1.6в,г представлены участки штриховой миры,снятые данными ТВ камерами, но уже врежиме видеосъемки в формате 1080p частотой кадров 50 Гц.В этом режиме используется упрощенный алгоритм интерполяции для СКС X-Trans, что приводит к существенной деградации качества изображенияиз-за увеличения уровня муаров .

В литературепредложено несколько сложных СКС (рисунок1.3 СКС № 11 [22], СКС № 13 [24],СКС № 14 [23]). Путемкомпьютерного моделирования на наборе тестовых изображений показано, что использование данных СКС уменьшает интенсивность цветовых артефактов и повышает уровень PSNRпо сравнению со СКС Байера. Какой-либо количественной оценки цветовых артефактов и объективной метрики для оценки влияния СКС на разрешающую способность авторы не приводят.Кроме того, СКС № 11 и СКС № 14 (рисунок 1.3), используют светофильтры, спектральные характеристики которых на данный момент не реализованы, что затрудняет внедрение данных СКС при производстве ФП .

Свойства и параметры СКС определяет метод декодирования, который необходимо использовать для получения полноцветного изображения. Поскольку количество выпускаемых ФП со СКС Байера значительно превосходит количество ФП с другим типом СКС, то в литературе наибольшее внимание уделеноименно алгоритмам интерполяции для СКС Байера .

На рисунке 1.9а представлен участок тестового изображения, содержащего высокие пространственные частоты. На рисунке 1.9б-к представлены результаты применения различных алгоритмов интерполяции для СКС Байера[65-69] .

Можно отметить, что совершенствование алгоритмов восстановления полноцветного изображения является эффективным способом повышения как разрешающей способности, так и снижения интенсивности цветовых артефактов. Однако, как правило, высокоэффективные алгоритмы (учитывающие априорную информацию, корреляцию между спектральными каналами, несколько возможных направлений интерполяции и проч.) требуют значительных вычислительных ресурсов, что необходимо учитывать при построении ТВ камеры, в которой обработка видеоданных ведется в реальном времени .

В [70] приведены результаты тестов фотоаппаратов от различных фирм производителей высокого ценового диапазонана ФП со СКС Байера. Разрешающая способность колеблется от 0,6 до 0,75 от соответствующего значения для монохромного ФП. Данные тесты показывают, что достичь уровня 0,75 и выше для ФП со СКС Байера является крайне трудной задачей, даже при использовании сложных алгоритмов интерполяции .

При изменении размера шаблона СКС, спектрального состава фильтров и других параметров, применение алгоритмов интерполяции предложенных в [66невозможно, поскольку они разработаны непосредственно для СКС Байера .

–  –  –

Разработка универсального алгоритма восстановления полноцветного изображения значительно облегчило бы задачу синтеза СКС и ускорило внедрение новых СКС. В [22-27] проведены исследования применения универсального подхода при интерполяции, впервые предложенного в [71,72]для ряда СКС, однако данный вопрос требует значительно более глубокого анализа .

Следует отметить, что полоса частот видеотракта ТВ камеры должна быть такова, чтобы не оказывать влияние на передачу верхних частот видеосигнала. В современных ТВ камерах, выполненных как на МПЗС, так и на КМОП-сенсорах полоса частот аналогового усилителя заведомо больше полосы частот видеосигнала, а оцифровка изображения проводится на частоте считывания. Таким образом, современные технологии формирования видеоданных не оказывают влияния на разрешающую способность .

1.3. ЧувствительностьТВ камер на многосигнальных ФП .

Под чувствительностью будем понимать пороговую чувствительность, которая определяется освещенностью или облученностью, при которой на выходе ФП формируется заданное отношение сигнал/шум[2, 73, 74] .

Чувствительность ТВ камеры зависит от множества факторов. Рассматривая общую модель формирования цветного изображения (рисунок 1.4) можно сказать, что, все узлы, начиная от оптической системы и заканчивая пост обработкой в большей или меньшей степени, влияют на чувствительность ТВ камеры .

Тем не менее, все факторы можно разделить на интенсивные и экстенсивные .

К экстенсивным параметрам можно отнести время накопления, размер фоточувствительного элемента, светопропускание объектива.Увеличение чувствительности за счет увеличения времени экспозиции или бинирования (сложения отсчетов ФП) активно используется в современных ТВкамерах прикладного телевидения. Однако данные методы не приводят комплексному повышению качества изображения, поскольку происходит взаимообмен разрешающей способности (по пространству и времени) на чувствительность .

–  –  –

где’() – нормированная спектральная плотность энергетической освещенности;() – кривая видности зрительного анализатора; h – постоянная Планка;c – скорость света в вакууме; min,max – диапазон спектральной чувствительности фотоприемника; Ap– площадь светочувствительно элемента; K– коэффициент передачи истокового повторителя в случае матричного ПЗС; D– диаметр входного зрачка объектива; f– фокусное расстояние объектива; – коэффициент пропускания объектива; – коэффициент отражения объекта (0,89); k– фотометрический коэффициент; () – квантовая эффективность монохромного ФП, –заданное значение сигнал/шум, ш – среднее значение шумовых электронов .

К интенсивным параметрам, влияющим на чувствительность телекамеры на МПЗС, относятся собственные шумы ФП и уровень квантовой эффективности .

Модель собственных шумов для матричных ПЗС достаточно хорошо проработана и подтверждена большим количеством экспериментальных данных[6, 7, 12, 75, 76].При работе с малыми освещенностями, превалирующей компонентой являются шумы считывания выходного устройства. Для современных МПЗС шумы считывания могут достигать единиц электронов, что близко к теоретическому и практическому пределу при заданной температуре. Соответственно не стоит ожидать существенного прироста чувствительности за счет уменьшения данного параметра[4] .

Модель шумов для КМОП-сенсоров не так детально проработана как для МПЗС. В [12, 61] приведены описание и характеристики основных компонент, которые определяют общий уровень шума для ФП.Сложность аналитического расчета для КМОП-сенсоров обусловлена еще тем, что предложено, разработано и активно внедряется большое количество различных архитектур пикселов. Различия состоят не только в количество используемых транзисторов на один пиксел (от 1 до 6), в организации считывания (глобальное или бегущее), способе создания фоточувствительных элементов, но и других элементах вносящих собственные компоненты в общую модель шумов для ФП .

Технология КМОП-сенсоров активно совершенствуются, и уровень шумову них постоянно снижается. Планируемые к выпуску КМОП-сенсорыфирмыAptinaв ближайшем будущем будут иметь уровень шумов до 3 электронов [78]. В тоже время большинство КМОП-сенсоров выпускаемых на данный момент уступают по данному параметру МПЗС .

Зависимость квантовой эффективностиот длины волны света является одной из базовых характеристик ФП, позволяющей судить о чувствительности ТВ камеры.

Квантовая эффективность выражается следующим образом:

() =, (1.3) () где – число образовавшихся электронов, () – число фотонов с длиной волны .

Повысить квантовую эффективность можно несколькими путями [4, 6, 7, 12, 61, 75, 76]:

Использовать поверхности и структуры пикселов с меньшим коэффициентом отражения. К данному направлению можно отнести технологии обратной засветки, использования микролинз, просветляющих покрытий, утонение металлизированных слоев;

Увеличить толщину слоя поглощения (технология deepdepletion);

2 .

Увеличение коэффициента поглощения используемого материала .

3 .

Производители ФП активно используют все перечисленные методы, что позволило существенно повысить квантовую эффективность .

На рисунке 1.10 изображены типичные кривые спектральной квантовой эффективности для КМОП-сенсора с обратной засветкой, при использовании различных просветляющих покрытий и толщины обедненной зоны[4]. Из рисунка 1.9 следует, что текущий уровень развития технологий позволяет вплотную приблизиться по спектральной квантовой эффективности в видимом спектральном диапазоне к теоретическому переделу .

Рассмотренные выше интенсивные и экстенсивные методы повышения чувствительность касались исключительно черно-белой ТВ камеры. В случае использования многосигнального ФП, существенным фактором, влияющим на чувствительность, является свойства применяемой СКС .

В [4, A1] показано, что применение СКС Байера приводит к падению чувствительности в 6-10 раз, что эквивалентно проигрышу на 15-20 дБ, в зависимости от типа источника света, по сравнению черно-белой телекамерой. Проигрыш можно также трактовать как неэффективность использования падающего светового потока (оптического изображения) и несовершенство метода кодирования цветовой информации, которую осуществляет СКС .

В [A1] приводятся выражения для расчета видеосигналов для каждого пиксела ФП. Однако, для каждой из исследуемых СКС, используется своя схема формирования видеосигналов, что не позволят оценить степень влияния на чувствительность непосредственно СКС .

–  –  –

На данный момент автору не известны методологии или теории, позволяющие теоретически оценить влияние СКС на чувствительность .

Отсутствие проработанной методики анализа характеристик ТВкамер на ФП с различными СКС, не мешает производителям ФП предлагать и внедрять новые СКС, обеспечивающие повышение отдельных качественных параметров камеры, по сравнению с ФП на СКС Байера [18-20] .

В таблице 1.1 представлено сравнение четырех СКС используемых в некоторых ТВ камерахсо СКС Байера. Данные приведенные производителями по выигрышу PSNR получены практическим экспериментом и не подтверждаются теоретическими выкладками. Оценка влияния СКС на резкость и интенсивность артефактов носит субъективный характер .

Таблица 1.1 .

Сравнение СКС с белыми пикселами

–  –  –

повышение чувствительности, разрешающей способности и помехоустойчивости телекамеры .

1.4. Помехоустойчивость телекамеры к артефактам передачи цветного изображения Под помехоустойчивостью будем понимать способностьтелекамеры снижению уровня интенсивности различных артефактов на изображении в процессе его формирования[73] .

Возникающие в процессе передачи изображения артефакты можно разделить на две группы. К первой группе относятся артефакты, вызванные непосредственно свойствами и технологией производства ФП. Ко второй группе относятся артефакты, вызванные применением СКС и несовершенством алгоритма интерполяции.Рассмотрим более подробно природу возникновения и возможные пути компенсации артефактов присущие современным твердотельным ФП .

1.4.1 Темновой ток

В полупроводнике под действием температуры всегда идет процесс самопроизвольного распада электронно-дырочных пар, что приводит к тому, что даже в неосвещаемой потенциальной яме будет накапливаться так называемый темновой заряд [4, 6, 7, 12].На рисунке 1.11,а представлено проявление темнового тока на изображении, на рисунке 1.11,б гистограмма изображения. Генерация темновых электронов подчиняется пуассоновскому распределению [78] .

Процесс самопроизвольной генерации неосновных носителей в полупровод

–  –  –

ФП (ПЗС и КМОП), источники генерации неосновных носителей могут существенно отличатся. В [4, 6, 7, 12, 75, 76] описаны слагаемые, определяющие суммарный темновой ток для ПЗС, а в [4,11, 12, 61] приведенывыражения для темнового тока для КМОП-сенсоров .

Уменьшить значение темнового тока возможно за счет оптимизации технологии выращивания полупроводника, а также производства фоточувствительных элементов ФП .

Кроме того, как всякий термодинамический процесс в полупроводнике, темновой ток зависит от температуры, уменьшаясь в два раза при понижении температуры на 6...8 К.Таким образом, охлаждение является наиболее эффективным и часто используемым способом снижения уровня темнового тока [75, 76] .

1.4.2. Геометрический шум

Под геометрическим шумом (или неравномерностью видеосигнала) подразумевают различие значений выходного сигнала пиксела по пространству ФП при однородном уровне освещенности. В англоязычных источниках геометрический шум называется FixedPatternNoise (FPN) .

Геометрический шум обусловлен несовершенством технологии производства ФП и неравномерность сенсора может существенно варьироваться от образца к образцу[4,12].Геометрический шум содержит аддитивную (смещение) и мультипликативную (усиление) составляющие, поэтому его интенсивность существенно изменятся при изменении времени накопления, усилении видеосигнала, температуры ФП .

Для ПЗС геометрический шум имеет случайных характер распределения по плоскости ФП и связан с разбросом в 1-5% геометрических размеров и параметров фотодиодов [6, 7] .

Для КМОП-сенсоров в качестве основных источников геометрического шума можно отметить [4,11, 12,61]:

Пиксельный FPN - разброс геометрических размеров и параметров фотодиодов, а также параметров транзисторов в каждом пикселе;

Столбцовый FPN – разброс параметров усилителя в каждом столбце .

На рисунке 1.12а,б представлены типичные проявления геометрического шума для ПЗС и КМОП-сенсоров соответственно. Видно, что геометрический шум для КМОП-сенсора имеет ярко выраженную вертикальную структуру и внастоящее время именно он является основным фактором, ограничивающим пороговую чувствительность ФП .

Значительно уменьшить значение геометрического шума возможно за счет совершенствования технологии производства, использования новых архитектур пиксела и применения программных методов компенсации, которые активно применяются в ТВ камерах на КМОП-сенсорах [10, 12,59] .

1.4.3Неэффективность переноса

Одним из ключевых параметров ПЗС является неэффективность переноса зарядовых пакетов (Chargetransfernon-efficiency - CTNE). При движении зарядового пакета по сдвиговому регистру часть неосновных носителей не достигает выходного устройства. Этоявление, обусловлено в основном двумя физическими процессами - запаздыванием переноса на высоких частотах и захватом неосновных носителей из пакета поверхностными и объемными ловушками [6, 7, 12] .

Современные ПЗС имеют CTNE равную 0,000005 и ниже [79, 80]. Неэффективность переноса возрастает при понижении температуры ФП и уменьшении числа электронов в пакете. На рисунке 1.13а, б показано проявление неэффективности переноса (в виде размытия формы сигнала по горизонтали) на изображении полеченном при съемке слабосветящегося объекта при времени экспозиции 1 сек и 60 мс соответственно .

Низкие значения неэффективности для современных ПЗС позволяют не применять дополнительных методов компенсации[81, 82]. Однако, для линейных ПЗС, имеющих от 4000 и более элементов в регистре, возможно использование методов введения «непустого нуля» и распараллеливания регистров переноса [6, 7] .

1.4.4. Вертикальный смаз Организация считывания зарядовых пакетов в МПЗС построена на основе конвейера – вертикального и горизонтального регистров переноса, в отличие от произвольного доступа в КМОП-сенсорах .

–  –  –

Если в поле зрения ТВкамеры на МПЗС попал яркий объект (солнце, блики, фары автомобиля и прочее), освещенность которого существенно превышает освещенность фона, то на изображении возможно образование вертикального смаза, рисунок 1.14 а, б [4,6, 7, 12].Причины образования вертикального смаза для МПЗС с кадровым переносом и строчным (строчно-кадровым) переносом различны .

В ТВ камерах на МПЗС с кадровым переносом вертикальный смаз обусловлен переносом массива зарядовых пакетов из секции накопления в секцию памяти без прерывания светового потока. В малокадровых системах возможно использование механического затвора, прерывающего световой поток на время переноса, что позволяет полностью устранить вертикальный смаз, рисунок 1.14в [4] .

Вертикальный смаз в МПЗС со строчным и строчно-кадровым переносом обусловлен двумя основными причинами. Первая –это переотражение света в электродах вертикального ПЗС-регистра.Вторая причина связана с тем, что длинноволновые фотоны, имеющие малую энергию, проникают глубоко в проводник, откуда вероятность диффузии образовавшегося электрона непосредственно в вертикальный ПЗС-регистр достаточно велика [6, 7, 12] .

Уровень вертикального смаза в столбце МПЗС пропорционален вертикальному размеру ярких деталей изображения и интенсивности светового потока.Для уменьшения заметности вертикального смаза можно использовать следующие методы [75, 76]:

Увеличение времени накопления – значение полезного сигнала по отношению к уровню вертикального смаза снижается;

Использование импульсных источников света;

Программные методы коррекции .

Для некоторых приложений (устойчивая к механическим воздействиям ТВкамера, работающая в большом диапазоне освещенностей без автодиафрагмы) нет возможности использовать иные методы компенсации вертикального смаза кроме программных способов. Обзор существующих алгоритмов [83-85], показал, что они не обеспечивают приемлемого качества изображения при высоких уровнях смаза(амплитуда сигнала смаза до 0,9 от размаха видеосигнала) и устойчивой работе при попадании ярких объектов на границе фоточувствительной области ФП .

1.4.5. Артефакты ФП при большой световой нагрузке Если динамический диапазон сцены достаточно большой и в поле зрения телекамеры находится яркий объект (солнце, блики, фары автомобиля и др.), то сформированное изображении, возможно, будет поражено такими артефактами как блюминг или негатив [12] .

Блюминг– это эффект «растекания» избыточного заряда от пересвеченных областей МПЗС в соседние ячейки (рисунок 1.15,а). Для борьбы с блюмингом используются поверхностные и объемные стоки антиблюминга, которые позволяют избежать данного артефакта вплоть до 1000-кратной световой перегрузки [6, 7, 12] .

Негатив – артефакт, проявляющийся как черное пятно на ярких объектах в КМОП-сенсорах, находящихся в ограничении, рисунок 1.15б. Фототок образованный от ярких объектов приводит к открытию транзисторов находящихся в каждом пикселе, что приводит к обнулению выходного сигнала[61] .

Повышение устойчивости твердотельных ФП к световым перегрузкам возможно исключительно за счет новых архитектурных решений при построении структур фоточувствительных элементов ПЗС и КМОП ФП .

1.4.6. Бегущий затвор

До недавнего времени организация считывания в подавляющем большинстве КМОП ФП была построена по принципу бегущего считывания или бегущего затора (rollingshutter) [4,10, 11-13]. В этом режиме время накопления во всех строках КМОП-сенсора было одинаково, однако смещено друг относительно друга на время строки .

Такая организация считывания приводила к геометрическим искажениям движущихся объектов. Так, при движении объектов по вертикали будут меняться вертикальные размеры объекта в сторону увеличения или уменьшения в зависимости от направления движения. При горизонтальном движении объекта его вертикальные границы оказывались наклоненными. При более сложных видах движения объект претерпевал существенные геометрические искажения, рисунок .

1.16а .

Для борьбы с этим эффектом в структуру пиксела КМОП-сенсора был введен элемент памяти. Таким образом, накопление во всех пикселах стало одновременным. Этот режим получил название глобального считывания или глобального затвора (globalshutter). При реализации этого метода считывания геометрические искажения движущихся объектов исчезли, рисунок. 1.16б .

На данный момент фирмами Sony, Aptina, CMOSISи другими разработаны КМОП-сенсоры с глобальным считыванием. Таким образом, можно сказать, что в настоящее время проблема бегущего затвора решена [4,59,77,86, 87] .

1.4.7. Разброс параметров выходных устройств ФП

При повышении числа пикселов как ПЗС, так и КМОП ФП для реализации высоких значений частоты кадров используется параллельное считывание видеосигнала через несколько выходных устройств. Разброс параметров выходных устройств приводит к тому, что сформированное изображение имеет разделение на области, в соответствии с использованной схемой считывания (рисунок 1.17). Количество областей равно количеству используемых выходных устройств ФП .

Матричные ПЗС обычно имеют 1, 2 или 4 выхода, а для КМОП-сенсоры от 2 до 64, в особых случаях даже до 500 [59, 60, 62, 79, 80, 86, 88] .

Причиной неравномерности уровня видеосигнала для соседних элементов ФП принадлежащих разным областям являются статистический разброс параметров крутизны и постоянного смещения транзисторов, размеры плавающей диффузионной области и другие параметры выходных устройств [6, 7, 12,61,89] .

–  –  –

Для компенсации разброса параметров выходных устройств используются два метода. Первый использует калибровку телекамеры по опорным кадрам. Однако данный метод не подходит для систем реального времени, т.к. параметры выходных устройств могут меняться в зависимости от температуры, времени и т.п. [75, 76] .

Второй метод заключается в измерении свет-сигнальных характеристик для каждого выходного устройства при изменении температуры, накопленной дозе излучения и других внешних факторов. На основе полученных данных составляются таблицы преобразования, компенсирующие не только разброс параметров, но и нелинейность свет-сигнальной характеристики. Данный метод требует значительных временных затрат и подходит только для мелкосерийного производства телекамер [75, 76, 89] .

Обзор литературы [18,90-93] показал, что задача компенсации разброса параметров выходных устройств многосигнального ФП в реальном масштабе времени не требующая значительных вычислительных и временных ресурсов не решена в полном объеме и является крайне актуальной .

1.4.8Космические лучи и свечение выходного транзистора

Космические лучи - это элементарные частицы и ядра атомов, движущиеся с высокими энергиями в космическом пространстве. Прохождение высокоэнергетических частиц через ФП приводит к образованию большого количества горячих пикселей (потенциальная ямы фотодиода заполнена), расположенных случайным образом. Кроме того, если космические лучи сталкиваютсяс ядрамиатомов кристаллической решетки, то это приводит к образованию треков на изображении, рисунок 1.17а-в [6, 7, 76, 77] .

Глубокое охлаждение МПЗС жидким азотом позволяет реализовывать времена накопления продолжительностью до 6 часов, однако наличие космических лучей ограничивает реальное время накопление порядка 60 минут [76] .

Алгоритмы обнаружения объектов, форма которых известна (форма звезды), достаточно эффективно позволяют пороговой обработкой устранять треки и другие объекты не подходящие по классификаторам соответствующим объекту заданной формы. Кроме того, усреднение получаемой и обрабатываемой информации по нескольким кадрам позволяет существенно повысить эффективность алгоритмов [77] .

Протекание тока через выходное устройство в МПСЗ приводит к генерации фотонов вследствие эффекта Вавилова-Черенкова. Кроме того выходной каскад имеет большую температуру, что приводит к дополнительной генерации темнового тока,рисунок 1.17г [6, 7].Данный артефакт проявляется только при больших временах накопления и значительном усилении видеосигнала. Калибровка по опорным кадрам позволяет полностью компенсировать свечение выходного транзистора .

1.4.9. Цветовые артефакты, вызванные применением СКС

Использование СКС можно трактовать как дискретизацию оптического сигнала в плоскости ФП на несколько спектральных диапазонов (например, R,G,B для СКС Байера – рисунок 1.2) .

Если верхняя пространственная частота входного оптического изображения в два раза меньше частоты дискретизации спектральных каналов СКС, то возможно восстановить изображение в каждом канале без наложения спектров [52]. При съемке реальных изображений верхняя пространственная частота не ограничена, и как следствие, существует большая вероятность наложения спектров.Наложение спектров при работе с многосигнальными ФП проявляется в виде цветовых артефактов, которые выражаются в виде цветных муаров, ложных цветов и др., рисунок 1.18 .

Цветовые артефакты существенно ограничивают разрешающую способность телекамеры, как показанов 1.2.

Для минимизации интенсивности данных артефактов существуют несколько методов:

Использование ФНПЧ. Недостатком данного методаявляется снижение разрешающей способности;

–  –  –

Рисунок 1.18 Цветовые артефакты вызванные наложением спектров Совершенствование алгоритмов интерполяции .

Недостаткиданного метода состоят в привязанности алгоритма к используемой СКС, а также вычислительная сложность реализации алгоритма, обеспечивающего высокую помехоустойчивость;

Оптимизация параметров СКС. В настоящее время теория и методология данного вопроса в источниках отражена достаточно и слаба и касается отдельных частных случаев .

Среди перечисленных методов повышения помехоустойчивости ТВ камеры к цветовым артефактам наиболее перспективным является оптимизация параметров СКС, т.к. она носит системный характер. От ее свойств зависят также разрешающая способность и чувствительность ТВ камеры .

1.5Выводы к главе 1

1. Основными направлениями развития современных ТВ камер являются увеличение разрешающей способности: переход от HDTVк UHDTV, уменьшение размера пиксела в пределах до 0,9 мкм, увеличение кадровой частоты, повышение чувствительности ипомехоустойчивости к артефактам различной природы .

2. Известныеметоды повышения разрешающей способности близки к своему теоретическому и технологическому пределу.В ТВ камерах на многосигнальных ФП необходима оптимизация структуры СКС и алгоритма интерполяции .

3. Существующие методы повышения чувствительности близки к своему теоретическому и технологическому пределу. Дальнейшее повышение пороговой чувствительности связано с повышением эффективности использования светового потока посредством примененияспециальных СКС .

4. Анализ артефактов, возникающих при передаче изображения в ТВ камерах на многосигнальных ФП, показал, что наименее разработаны методы повышения помехоустойчивости, связанные с вертикальным смазом в МПЗС, разбросом параметров выходных устройств ФП и цветовыми артефактами, вызванными наложением спектров пространственных частот .

2.АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СТРУКТУР КОДИРУЮЩИХ СВЕТОФИЛЬТРОВ ДЛЯ

МНОГОСИГНАЛЬНЫХ ФПМодель преобразования сигнала в ФП с произвольной СКС

–  –  –

1 2 2 =0 =0

–  –  –

С С =,, = 1 1 С С =,,, (2.14) =0 =0

–  –  –

тех, которые попадают в окрестность частоты (0, 0), чья сумма равна 1. Как и в [20, 21, 23, 53, 54] будем называть мультиплексированную компоненту с координатами центра (0, 0) компонентой яркости. При условии соблюдения баланса белого, компоненты с координатами центра, отличными от частоты (0, 0), будем называть компонентами цветности, так как они несут информацию о цвете .

Для большей наглядности полученных выражений на рисунке 2.2 представлено формирование сигнала на ФП соСКС Байера в частотной области .

На рисунке 2.2а-в представлены шаблоны дискретизации основных цветов для СКС Байера. В матричном виде они записаны в (2.8).На рисунке 2.2г представлены спектры пространственных частот оригинального оптического изображения в трех каналах R, G, B. Дискретизацию оптического сигнала производит ФП с шагом равным размеру пиксела. При этом спектр изображения каждого спектрального канала периодически повторяется, что видно из рисунка .

Для СКС Байера спектры шаблонов основных цветов выглядят следующим образом:

=, =, =. (2.19) Матрица показывает, на каких пространственных частотах (0; 0,5), (0,5; 0), (0,5; 0,5) и с какими весами в частотной области располагаются копии исходного спектра изображения в каналах R, G, B .

На рисунке 2.2д представлены спектры изображений в каналах основных цветов после дискретизации СКС в соответствии с шаблонами (2.5). Видно, что в спектральной области появились дополнительные копии исходного спектра изображения. При сложении спектров в соответствии с (2.19) на частоте (0, 0) формируется мультиплексная компонента яркости .

При формировании спектров на частотах (0; 0,5) и (0,5; 0) участвуют только каналы красного и синего, причем в соответствии с (2.19) компоненты синего имеют обратный знак при сложении, что можно трактовать как сложение в противофазе. Данную мультиплексную компоненту можно соотнести с цветоразностными сигналами и считать, что она обладает существенно меньшей полосой частот относительно яркостной компоненты .

–  –  –

,, СКС,,, СКС,

–  –  –

Рассмотренная модель формирования видеосигнала в ФП с произвольной

СКС обладает следующими свойствами:

Универсальностью – возможно моделирование произвольной СКС;

Наглядностью представления результатов;

Возможностью анализа помехоустойчивости различных СКС к наложению спектров мультиплексных компонент;

Возможностью синтеза универсального алгоритма восстановления полноцветного изображения, основанного на последовательной фильтрации мультиплексных компонент с последующим переходом к основным цветам .

2.2. Универсальный алгоритм восстановления полноцветного изображения

–  –  –

В [13, 22, 25, 71, 72, А4, А9, А10] показано, что если при фильтрации мультиплексной компоненты цветности в полосу пропускания низкочастотного фильтра попадают пространственные частоты, соответствующие другой мультиплексной компоненте (яркости или цветности), то восстановленное изображение будет содержать цветовые артефакты .

Важными параметрами СКС с точки зрения устойчивости мультиплексных компонент к наложению спектров, являются параметр DL-C, показывающий минимальное расстояние между центрами компонент яркости и цветности, и параметр DC-C, показывающий минимальное расстояние между центрами компонент цветности в частотной области (рисунок 2.3). Чем больше расстояние между мультиплексными компонентами, тем меньше наложение спектров .

Для СКС Байера мультиплексные компоненты цветности располагаются на вертикальных и горизонтальных осях компоненты яркости. В данных направлениях энергия спектров реальных изображений существенно больше, чем в диагональных [52], что приводит к значительному наложению спектров (рисунок 2.3) .

Как следствие, восстановленные изображения в телевизионных камерах на ФП со СКС Байера сильно подвержены цветовым артефактом на мелких деталях изображения .

Рассмотренный универсальный алгоритм достаточно просто адаптируется под произвольную СКС. При этом последовательность действий остается неизменной, меняются только несколько переменных (n1, n2,, ), которые определяются исходя из свойств СКС. В работах [22-27] были предложены несколько СКС с размерами от 23 до 2323 и использующих более 16 различных цветов .

Для восстановления полноцветного изображения, после дискретизации каждой из этих СКС, авторами использовался подобный универсальных алгоритм. Подавляющее большинство из предложенных СКС превосходят СКС Байера по помехоустойчивости к цветовым артефактам .

Кроме того, данный алгоритм достаточно прост в реализации и может быть применен в телевизионных камерах, имеющих высокую скорость генерации цифровых видеоданных. Алгоритм использует исключительно линейные операции и легко поддается распараллеливанию .

Алгоритм восстановления влияет на интенсивность цветовых артефактов в формируемом изображении. Однако, алгоритм интерполяции является вторичным по отношению к использованной для формированию цветного изображения СКС .

Он лишь восстанавливает пропущенные отсчеты видеосигнала и формирует полноцветное изображение таким образом, чтобы минимизировать цветовые артефакты .

Таким образом, главным этапом формирования цветного изображения является СКС, и именно ее свойства вносят наибольший вклад в итоговое качество изображения. На рисунке 2.4 представлены несколько шаблонов СКС, отличающиеся по размеру шаблона, по расположению мультиплексных компонент в частотной области, по количеству и спектральному составу используемых фильтров .

Далее приведен сравнительный анализ влияния каждой СКС (по отношению к СКС Байера) на помехоустойчивость, разрешающую способность и чувствительность телекамеры .

2.3Анализ помехоустойчивости к цветовым артефактом телекамеры на ФП с произвольной СКС Алгоритм восстановления полноцветного изображения, как показано в 1.2, может являться эффективным способом повышения помехоустойчивости телекамеры к цветовым артефактам. Однако, далее будет рассматриватьсятолько вопрос влияния СКС на помехоустойчивость телевизионной камеры к цветовым артефактам. Для получения полноцветного изображения предлагается использоватьуниверсальный алгоритм интерполяции рассмотренный ранее .

В [51, 96] рассмотрены вопросы оценки муаров на изображении и предложены методики их измерения. Однако авторы использовали только монохромные изображения.В [94, 97] рассмотрены вопросы оценки таких цветовых артефактов как ложные цвета, эффект гребенки, цветовые муары и других артефактов. Предлагаемые авторами методики для каждого конкретного артефакта различны, поэтому интегральный параметр помехоустойчивости в данных работах не рассматривался .

На данный момент автору не известно методики, позволяющей оценить одним интегральным параметром помехоустойчивость к цветовым артефактам телевизионной камеры на ФП с произвольной СКС .

Ниже предлагается методика, позволяющая решить поставленную задачу .

1. Регистрируется (захватывается) или синтезируется монохромное изображение .

В качестве исходного тестового изображения целесообразно выбрать изображение зон Френеля, рисунок 2.5а, поскольку на нем отображается пространственное распределение спектров. Кроме того, по данному изображению можно оценить интенсивность цветовых муаров, т.е. помехоустойчивость к цветовым артефактам .

2.Производится дискретизация изображения с использованием анализируемой СКС .

Тестовое изображение (рисунок 2.5, а) является монохромным. Каналы R, G, Bимеют одинаковую интенсивность, что соответствует правильному балансу белого. На рисунке 2.5, б приведен пример дискретизации исходного изображения согласно СКС Байера .

3. Восстанавливается полноцветное изображение .

Применяется универсальный алгоритм интерполяции (рисунок 2.5, в). На восстановленном изображении наблюдаются цветовые артефакты в виде муаров .

Пространственная частота на которой находятся центры вторичных муаров совпадает с пространственной частотой, определяющей расположение мультиплексных компонент для данной СКС (см. рисунок 2.2) .

На рисунке 2.6а-к приведены результаты восстановления тестового изображения после его дискретизации для 10 исследуемых СКС, рисунок 2.4а-к соответственно .

–  –  –

где ER-Y(i,j), EB-Y(i,j) изображения зон Френеля в цветоразностных каналах, S(i,j) – распределение пространственных частот для определенного класса изображений .

На основе предложенной методики был проведен сравнительный анализ помехоустойчивости для 10 СКС (рисунок 2.4), при двух моделях спектра изображения результаты которого приведены в таблице 2.2

На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы:

1 Главным параметром СКС, влияющим на помехоустойчивость телевизионной камеры, является расстояние между компонентами яркости и цветности DLC. Для существенного повышения помехоустойчивости необходимо чтобы параметр DL-C был больше 0,5. В приведенной таблице данному критерию удовлетворяют только СКС №7-9;

–  –  –

5 -22,099 -0,0876 2 0,47 0,47 6 -10,059 11,9536 2 0,47 0,47 0,6 7 -63,913 -12,282 2 0,33 0,56 8 -43,641 -8,8771 3 0,25 0,56 9 -40,132 -5,0991 5 0,25 0,35 10 14,2786 13,9322 7 0,35

2.4. Анализ разрешающей способности телевизионной камеры на ФП с произвольной СКС На данный момент известной и общепризнанной методики для оценки разрешающей способности цветной телевизионной камеры автору не известно. Это связано с тем, что для цветной телевизионной камеры понятие критерия качества не имеет четкого и устоявшегося определения .

Цветное изображение, полученное с помощью одноматричной телевизионной камеры может содержать цветовые муары. В [29] показано, что существует взаимообмен между мощностью муаров и разрешающей способностью. Данное положение будем использовать в предлагаемой методике по оценке влияния СКС на разрешающую способность цветной ТВ камеры .

Методика оценки разрешающей способности содержит следующие шаги .

1. Регистрируется (захватывается) или синтезируется монохромное изображение (аналогично первому пункту методики оценки помехоустойчивости). Также используется изображение зон Френеля .

2.Производится дискретизация изображения с использованием анализируемой СКС (аналогично второму пункту методики оценки помехоустойчивости) .

3. Восстанавливается полноцветное изображение (аналогично третьему пункту методики оценки помехоустойчивости) .

4.Вычисляются значения цветоразностных сигналов .

5. Осуществляется анализ уровня цветовых муаров .

На рисунке 2.9а изображены значения двух цветоразностных сигналов ER-Y и EB-Y в зависимости от пространственной частоты в горизонтальном направлении .

На рисунке 2.9б,в представлено двухмерное распределение цветоразностных сигналов ER-Y и EB-Y .

Цветовые муары на изображении возникают, если цветоразностные сигналы не равны 0. Зададимся неким пороговым уровнем цветовых муаров ±, выше которого не обеспечивается заданное качество изображения .

Интенсивность цветовых муаров

–  –  –

.7

-0.1

–  –  –

Для сравнительного анализа влияния СКС на разрешающую способность конкретный уровень не имеет значения. Важно чтобы данный уровень был одинаков при сравнении данных для всех СКС. На рисунке 2.9а уровень равен ±0.05 .

По заданному уровню производится пороговая обработка цветоразностных сигналов (рисунок 2.9, г). По полученному изображению оценивается разрешающая способность по вертикали RV и по горизонтали RH .

Расположение мультиплексных компонент в частотной области для произвольной СКС не ограничивается рассмотренными выше направлениями. Поэтому для некоторых СКС информативным параметром, оценивающим разрешающую способность, является максимальная пространственная частота при изотропной модели спектра Rrad .

На рисунке 2.9д показан участок восстановленного изображения содержащего цветовые муары. На рисунке 2.10а-к представлены изображения цветовых муаров зон Френеля после пороговой обработки для анализируемых СКС (рисунок

2.4а-к). В таблице 2.3 приведены результаты расчета разрешающей способности для различных СКС .

Анализируя полученные результаты можно сделать следующие выводы .

Для повышения разрешающей способности ТВ камеры необходимо использовать СКС обеспечивающие максимальное разнесение в частотной области мультиплексных компонент яркости и цветности .

Для СКС Байера DL-C=0,5, в тоже время она используется в более чем 90 % ТВ камерах является. Новые предлагаемые СКС должны обеспечивать повышение разрешающей способности, то есть DL-C более 0,5

2.5. Анализ чувствительности телевизионной камеры на ФП с произвольной СКС

–  –  –

5 0,5 0,5 0,316 2 0,47 0,47 6 0,5 0,5 0,284 2 0,47 0,47 0,6 7 0,5 0,5 0,429 2 0,33 0,56 8 0,5 0,5 0,413 3 0,25 0,56 9 0,5 0,5 0,406 5 0,25 0,35 10 0,344 0,344 0,189 7 0,35 В [74] выведено выражение для оценки пороговой чувствительности чернобелой телекамеры. Полученные результаты позволяют дать теоретическую оценку потенциального предела пороговой чувствительности. Экспериментальные результаты, полученные в [74, 99] близки к теоретическим значениям, полученным авторами, что подтверждает правильность полученных выражений .

В [А1] приведены методики оценки пороговой чувствительности цветных телевизионных камер на ФП с разными СКС. В работе было предложено оценивать пороговую чувствительность только в канале яркости. Были получены значения пороговой чувствительности для ФП на основе ПЗС и КМОП технологий со СКС Байера, YeCyGMgи TrueSence. Для каждой СКС использовалась собственный мхема формирования видеосигнала яркости .

–  –  –

где Е – освещенность на объекте в лк; ’() – нормированная спектральная плотность энергетической освещенности; () – кривая видности зрительного анализатора; h– постоянная Планка; c – скорость света в вакууме; q – заряд электрона;

min…max – диапазон спектральной чувствительности фотоприемника; Ap– площадь светочувствительно элемента; K– коэффициент передачи истокового повторителя в случае МПЗС или же коэффициент усиления встроенного усилителя в КМОП-сенсоре; Cout– емкость выходного устройства; D– диаметр входного зрачка объектива; f– фокусное расстояние объектива; – коэффициент пропускания объектива; – коэффициент отражения объекта (0,89); k– фотометрический коэффициент 683 лм/Вт; IR() – коэффициент пропускания фильтра инфракрасной отсечки; () – квантовая эффективность монохромного ФП; i() – коэффициент пропускания i-го кодирующего светофильтра .

Параметр i принимает значения синего (B), зеленого (G), красного (R), желтого (Ye), голубого (Cy), пурпурного (Mg) и панхроматического (белого, P) цветов. Для черно-белого преобразователя i()=1и IR()=1 .

В цветных телевизионных камерах коррекция баланса белого производится за счет изменения уровня сигнала в каналах красного и синего относительно зеленого. Используя выражение 2.28 можно записать выражение для уровеня видеосигнала в i-ом пикселе и в пикселе монохромного ФП относительно зеленого канала m ax <

–  –  –

Для сравнительной оценки чувствительности цветной одноматричной ТВ камеры на ФП с произвольной СКС относительно черно-белой камеры предлагается следующая методика .

1. Задание начальных данных .

Задаются начальные данные:

Спектральная зависимость квантовой эффективности (). В данной работе используется зависимость для МПЗС KAI-02150-ABA[80], рисунок 2.11а;

Коэффициент пропускания фильтра ИК-отсечки IR(). В качестве примера использован фильтр BG-40 фирмы Shcott [100], рисунок

2.11б;

Коэффициент пропускания фильтров, входящих в СКС: красного R(), зеленого G(), синего B(),голубого Cy(),пурпурного Mg (), желтого Ye(),белого Pan(),рисунки 2.11в-ж;

–  –  –

0.5 0.8 0.4 0.6 0.3 0.4 0.2 0.2 0.1

–  –  –

0.6 0.6 0.4 0.4 5500К 0.6 0.6 0.4 0.4 3000К 1500К 0.2 0.2

–  –  –

Спектральная плотность мощности источника света ’(), в качестве которого в данной работе в используется модель абсолютно черного тело (АЧТ) с заданной цветовой температурой, рисунок 2.11з .

2. Рассчитываются значения видеосигнала для монохромного ФП UBW(T) идля различных цветовых каналов ФП с заданной СКС UColor_i(T) в диапазонецветовых температур источника света от 1500 К до 10000 К .

В качестве примера произведем расчет чувствительности для СКС Байера .

По выражениям (2.29) и (2.30) рассчитываются уровни сигнала в пикселах со светофильтрами R, G, B и для черно-белого ФП. На рисунке 2.12 и таблице П.2.3 представлены относительные уровни сигналов для пикселов R, G и Bцветов, а также для монохромных пикселей Pan .

–  –  –

В соответствии с 2.30 для каждой цветовой температуры АЧТ рассчитывается значения видеосигнала для монохромного ФП. При малых уровнях освещенности шумы считывания ФП вносят наибольший вклад в среднее значения шума, поэтому в данной работе учитывается только эта компонента шумов .

К значению видеосигнала добавляются шумы считывания ФП и формируется двумерное монохромное изображение. Плотность вероятности имеет нормальное распределение со средним значением равным 0 и СКО равным. Конкретное значение не имеет значения, поскольку производится относительная оценка чувствительности и СКО не зависит от выбора СКС. В данной работе значение СКО выбрано равным 0,125 .

На рисунке 2.12 представлены этапы формирования изображения в чернобелой телекамере и цветной телевизионной камере на ФП со СКС Байера .

В соответствии с относительными уровнями сигнала в каналах R, G, B (рисунок 2.10) формируется изображение с учетом используемой СКС. На рисунке

2.13а представлен участок изображения получаемого на ФП со СКС Байера при цветовой температуре АЧТ равной 2000К .

На рисунке 2.13б представлен результат применения универсального алгоритма восстановления. При исходной цветовой температуре АЧТ в 2000 К сигналы в каналах R, G, Bсоотносятся как 2,16:1:0,3. Поэтому восстановленное изображение имеет оранжевый оттенок .

На рисунке 2.13в представлено изображение после баланса белого. Коэффициенты для баланса белого рассчитываются по восстановленному изображению (рисунок 2.11б). В зависимости от цветовой температуры источника света коэффициенты умножения для баланса белого, а, следовательно, и шумы в каналах синего и красного могут существенно меняться .

На рисунке 2.13г-е представлены изображения, полученные в каналах R, G, B соответственно, после установления баланса белого, при исходной цветовой температуре АЧТ в 2000 К. Среднее значение сигнала во всех каналах одинаково .

Видно, что синий канал наиболее зашумлен. На рисунке 2.13ж представлено полноцветное восстановленное изображение после баланса белого .

–  –  –

На рисунке 2.13з представлено изображение, полученное с монохромным ФП с учетом шумов считывания. Как видно из таблицы 2.3 уровень сигнала в монохромном канале для цветовой температуры АЧТ 2000К в 18,19 раз выше, чем в канале зеленого. Для сравнительной оценки уровня шумов необходимо согласовать уровни видеосигнала в черно-белой и цветной ТВ камерах. Для этого видеосигнал в черно-белой ТВ камера ослабляется в UBWраз .

4.Оценка относительной чувствительности телевизионной камеры на ФП с исследуемой СКС Для изображения с монохромного ФП и восстановленного после преобразования СКС Байера изображения (только в канале яркости согласно рекомендации ITU-R 601-5[98]) вычисляется СКО во всем диапазоне цветовых температур АЧТ, рисунок 2.14а .

Проигрыш по чувствительности, рисунок 2.14б, в канале яркости цветной ТВ камеры на ФП с анализируемой СКС, по отношению к черно-белой, можно выразить следующим образом:

СКО () = 20, (2.31) СКОСКС() где Т – цветовая температура АЧТ .

На рисунке 2.15 представлены кривые относительной чувствительности цветных ТВ камер на ФП со всеми исследуемыми СКС.Анализируя результаты по сравнительной оценке влияния СКС на пороговую чувствительность цветной ТВ камеры относительно черно-белой можно сделать следующие выводы:

В диапазоне цветовых температур от 5500 К и выше проигрыш СКС Байера примерно одинаков и составляет порядка 14 дБ;

Чем ниже температура АЧТ, тем данный проигрыш больше. Для 1500 К он составляет 35 дБ, для 2500 К – 20 дБ, для 3500 К – 16 дБ;

Использование дополнительных цветов вместо основных в СКС (рисунок 2.4а, б, д, е) позволяет повысить чувствительность от 2 до 6 дБ, в зависимости от цветовой температуры АЧТ;

СКС от фирмы APTINA (рисунок 2.4в)повышает чувствительность телекамеры по сравнению со СКС Байера на 3-5 дБ, в зависимости от цветовой температуры АЧТ. Данные результаты совпадают с данными предоставляемыми производителем в [17];

СКС с диагональным расположением основных и дополнительных цветов (рисунок 2.4а, б, д, е) повышает чувствительность телекамеры по сравнению со СКС Байера и со СКС Байера с дополнительными цветами на 0,2-0,4 дБ .

СКС Condatи Hirakawa(рисунок 2.4ж, з) повышают чувствительность телекамеры по сравнению со СКС Байера с дополнительными цветами на 2-3 дБ, в зависимости от цветовой температуры АЧТ;

СКС Pengwei(рисунок 2.4и) повышает чувствительность телекамеры в зависимости от цветовой температуры АЧТ на 3-5 дБ, а СКС Sony (рисунок 2.4к) на 3дБ по сравнению со СКС Байера. Результаты, полученные для СКС Sony, совпадают с данными предоставляемыми производителем;

СКС с 50 % белых пикселей повышают чувствительность ТВ камеры на 3-6дБ .

Все анализируемые СКС используются вместе с фильтром ИК-отсечки, поэтому при использовании источников света с низкой цветовой (до 3000К) температурой, чувствительность цветной телекамеры существенно падает. Ни одна СКС (кроме СКС APTINA с дополнительными цветами) не обеспечивает проигрыша менее чем 20 дБ для цветовой температуры АЧТ менее 2000К .

Использование панхроматического канала (СКС APTINA, СКС от SONY и др.) не позволяет существенно изменить данную ситуацию, поэтому в будущем стоит ожидать разработку СКС, позволяющих формировать цветное изображения без фильтра ИК-отсечки .

–  –  –

2.6. Синтез СКС с заданными параметрами Проведенный анализ показал, что возможен синтез СКС обеспечивающей повышение чувствительности, разрешающей способности и помехоустойчивости к цветовым артефактам. Данный вопрос практически не освещен в литературе. В связи с этим такой синтез можно считать актуальной задачей .

Среди известных проблем необходимо выделить следующие:

Огромное количество анализируемых шаблонов;

Недостаточная проработанность универсального алгоритма интерполяции;

Отсутствие методик анализа влияния СКС на качество изображения, получаемого ТВ камерой;

Несовершенство систем критериев для оценки параметров СКС;

Отсутствие алгоритма синтеза СКС с заданными параметрами .

Дополнительной сложностью синтеза СКС на практике является то, что если хоть одна из перечисленных проблем не решена в достаточной мере, то результат синтеза может быть неудовлетворителен. Часть указанных проблем была решена в предыдущих разделах .

2.6.1 Количество возможных вариантов СКС

Наибольшую сложность при синтезе СКС представляет то, что количество возможных вариантов шаблонов имеет степенную зависимость от количества пикселей в шаблоне и имеет следующий вид:

=, (2.32) где K – определяет количество весов, участвующих в образовании спектральных светофильтров, Sband – количество спектральных каналов (равно 3, если на выходе телевизионная камера формирует три канала R, G, B), N – количество элементов в шаблоне СКС .

В 2.1 описан принцип формирования шаблона СКС (формулы 2.1- 2.10).Из анализа помехоустойчивости и разрешающей способности,проведенного в 2.3 и 2.4, следует, что любая СКС с размером шаблона 22 существенно уступает по разрешающей способности и помехоустойчивости СКС с большими размерами шаблона (СКС №5-9 из таблицы2.2 и 2.3) из-за того, что компоненты цветности располагаются на вертикальных или горизонтальных осях частотной плоскости, проходящих через центр компоненты яркости .

При увеличении размера шаблона и использовании большего (чем основные и дополнительные цвета) количества цветов, вероятность нахождения СКС превосходящей СКС Байера по параметрам, определяющих качество изображения, существенно возрастает. Однако, при этом также существенно увеличивается и количество возможных шаблонов СКС при заданном размере шаблона и количестве используемых цветов .

На рисунке 2.16 представлена зависимость количество вариантов шаблонов СКС от количества элементов в шаблоне СКС и параметра К. В таблице 2.4 приведены возможные варианты шаблонов в зависимости от количества элементов в шаблоне СКС .

Из анализа данных в таблице 2.4 и зависимостей на рисунке 2.16 можно сделать следующие выводы:

• Количество шаблонов СКС M (K, Sband,N) имеет степенную зависимость в соответствии с (2.32);

• Если N- простое число (5, 7, 11, 13 и т.д.), то подобрать шаблон СКС невозможно;

• Для некоторых значений N (16, 20, 24) существуют несколько вариантов возможных шаблонов. При одинаковом N=24 шаблоныСКС с размерами 212, 46, 38 могут обладать существенно различными друг от друга характеристиками;

Наиболее сложной и нерешеннойзадачей при синтезе СКС является ограничение числа потенциально интересных (с точки зрения повышения качества изображения) шаблонов СКС. Если при размере шаблона 22 и использовании основных цветов, количество шаблонов равно 4096, то поиск можно осуществить простым перебором всех возможных вариантов. Однако, если

–  –  –

2.6.2Анализ влияния СКС на качество изображения Проведенный анализ характеристик произвольных СКС позволяет сформулировать требования к СКС, обеспечивающей требуемые критерии качества .

Так как количество возможных шаблонов СКС очень велико и их прямой перебор невозможен, то необходимо только на основе параметров шаблонов СКС предсказывать качество изображения, формируемого ТВ камерой с предлагаемой СКС. Разрабатывать алгоритм восстановления и визуально оценивать качество изображения для каждой СКС не представляется возможным .

Необходимо сформулировать требования к шаблону СКС, которая бы обеспечила желаемые характеристики ТВ камеры. Данные требования можно использовать при синтезе СКС. Если количество СКС в результате синтеза слишком велико, то необходимо ужесточить требования. Если при заданных начальных ограничениях в результате синтеза не было найдено ни одной СКС, то необходимо смягчить требования или расширить область поиска .

Для решения данных проблем необходимо:

1. Разработать методику оценки степени влияния СКС на разрешающую способность;

2. Разработать методику оценки степени влияния СКС на помехоустойчивость ТВ камеры к цветовым артефактам на изображении;

М К=4 К=3 К=2

–  –  –

3. Разработать методику оценки степени влияния СКС на чувствительность телекамеры;

4. Разработать методику оценки степени влияния СКС на цветопередачу телекамеры;

5. Сформулировать требования к СКС для обеспечения заданного качества изображения .

Методики 1-3 разработаны в 2.3-2.5 соответственно .

На данный момент автору не известно ни одной работы посвященной оценке влияния СКС на цветопередачу. Это можно объяснить тем, что цветопередача определяется спектральными коэффициентами пропускания каналов СКС и спектральной чувствительностью черно-белого ФП. Фирмы-производители оптимизируют эти характеристики, а также предоставляют заранее рассчитанные матрицы цветокоррекции. В связи с этим в данной работе вопросы цветопередачи не рассматриваются .

2.6.3Система критериев для оценки параметров СКС

В работах [22-24] приведены несколько требований, которым должна удовлетворять «хорошая» СКС. Предлагаемые требования определяют только разрешающую способность и помехоустойчивость ТВ камеры к цветовым артефактом .

Кроме того, при увеличении размера шаблона, приводимые авторами ограничения возможно приведут к множественному решению при поиске СКС (тысячи шаблонов СКС могут удовлетворять заданным условиям по помехоустойчивости) .

Сложность синтеза СКС также обусловлена тем, что невозможно синтезировать оптимальную СКС для реальных изображений. В реальных изображениях информация непрерывно меняется, и для определенного сюжета, одна СКС может показывать лучшие результаты, а для другого сюжета другая СКС .

Анализируя результаты, полученные в [22-27, А1, А4, А9-А11], а также в 2.3можно сформулировать систему пожеланий, требований и критериев для оценки параметров СКС, которые можно использовать при синтезе:

Размер шаблона;

1 .

Количество мультиплексных компонент цветности;

2 .

Расположение мультиплексных компоненты в частотной области – взаимное положение компонент яркости и цветности и расстояния между ними;

Использование СКС с большим светопропусканием (дополнительные 4 .

цвета и «белые» пикселы вместо основных);

Выбор СКС, использующих известные светофильтры, (использовать R, 5 .

G, B, Ye, Cy, Mg, W и не использовать Or, Ce, Cr, La, Pu, Ch и другие);

Использование СКС с заданным количеством белых пикселей;

6 .

Использование СКС обладающей минимальной нормой матрицы восстановления ||D||;

Минимизация размера шаблона, позволяющего удовлетворить заданным 8 .

требованиям (например, 23 вместо 43);

Использование СКС с заданным количеством линейно-независимых 9 .

цветов .

Выполнение заранее заданного набора требований и ограничений при синтезе СКС позволяют предсказать такие параметры ТВ камеры как: разрешающую способность, помехоустойчивость к цветовым артефактам, чувствительность, цветопередачу и другие .

2.6.4Анализ известных алгоритмов синтеза СКС с заданными параметрами

В [24] предложен алгоритм синтеза СКС, с помощью которого было синтезировано несколько шаблонов, один из которых показал лучшие значения пикового отношения сигнал/шум (PSNR) среди всех известных на данный момент СКС.

В качестве начальных условий для известного алгоритма задавалось следующее:

• Размер шаблона;

• Расположение компонент цветности в частотной области;

• Связь между определенными компонентами цветности (равны, линейно, через комплексное сопряжение) .

Исходя из начальных условий, формировалась система линейных уравнений (от 3 до 5) и система линейных неравенств. Количество неравенств определяется как 3N, где N – количество элементов в шаблоне СКС. Далее производилось совместное решение данных систем, при условии минимизации целевой функции, в качестве которой используется норма матрицы восстановления .

Алгоритм обладает следующими недостатками:

1. Задание связи между компонентами цветности на этапе начальных условий существенно ограничивает поиск возможных вариантов шаблонов СКС. Авторами не проводился анализ, как должны быть связаны компоненты цветности для повышения качества изображения. Таким образом, при поиске возможно исключение СКС с потенциально лучшими характеристиками .

2. Результат решения систем уравнений и неравенств для шаблона 22 занимае 6 страниц. Анализировать подобное выражение затруднительно. При увеличении размера шаблона количество страниц и временные затраты нелинейно возрастает. Например, для поиска СКС с размером шаблона 44 оценивается в несколько месяцев .

3. В результате синтеза СКС можно получить шаблон, который содержит цвета, спектральные светофильтры для которых либо не реализуемы, либо это требует значительных ресурсов;

4. Алгоритм не позволяет задавать желаемые цвета при синтезе СКС. Нет возможности получить шаблоны, содержащие белые пикселы .

5. Выбор целевой функции – минимизация нормы восстановления (пункт 7 в 2.6.3) недостаточно обоснован. Синтезированная с помощью данного алгоритма СКС по субъективному и объективному (метрика PSNR) критериям качества изображения превосходит рассматриваемые в [24] СКС, несмотря на то, что обладает большей нормой восстановления .

6. Предложенный алгоритм не обладает достаточной гибкостью при синтезе СКС. Введение дополнительных ограничений при синтезе в рамках данного алгоритма не представляется возможным .

Указанные недостатки не позволяют использовать описанный выше алгоритм для решения поставленной задачи синтеза СКС с заданными параметрами .

2.6.5Синтез СКС с заданными параметрами 2.6.5.1 Общий вид алгоритма На рисунке 2.17 изображена структурная схема предлагаемого алгоритма, который позволяет осуществить поиск СКС удовлетворяющую исходным ограничениям, а также формируемым в процессе синтеза .

2.6.5.2 Задание исходных данных. Выбор размера шаблона

–  –  –

Из анализа спектров изображений, (рисунок 2.18) и данных из таблицы 2.5 можно сделать следующие выводы:

Ни одна СКС при размере шаблона 22, 33, 55, не удовлетворяет желаемым требованиям по расположению компонент цветности в частотной области (DL-C0,5, DC-C0,25);

При размере шаблона 23 можно найти СКС удовлетворяющую исходным требованиям, что сделано в [22]. Можно отметить, что при этом размере шаблона не удается получить симметричное расположение компонент цветности. В связи с этим помехоустойчивость ТВ камеры к цветовым артефактам в различных направлениях может существенно отличаться;

Рассуждения по поводу СКС с размером шаблона 24 аналогичны СКС с размером шаблона 23;

При размере шаблона 44 можно найти шаблоны СКС с симметричным расположением компонент цветности в частотной области, а также удовлетворяющие начальным условиям поиска, что сделано в [24]. Кроме того, возможно использование адаптивных алгоритмов, использующих дополнительные компоненты цветности для повышения помехоустойчивости телекамеры .

При увеличении размера шаблона до 66, 88 и т.д., значительно увеличивается количество возможных пространственных частот, на которых могут располагаться компоненты цветности. При этом расстояния между ними будет уменьшаться, что приведет к наложению спектров и, как следствие, к цветовым артефактам на изображении .

Размер шаблона 44 является наиболее интересным с точки зрения поиска СКС, способной значительно повысить качество изображения по сравнению со СКС Байера .

Так как расположение мультиплексных компонент в частотной области отражает помехоустойчивость СКС к наложению спектров, то можно задаться желаемым видом матрицы частотной структуры Sскс и производить отбор шаблонов СКС по данному критерию .

2.6.5.3 Задание исходных данных. Выбор используемых цветов .

В [22-24] найдены СКС которые превосходят СКС Байера по устойчивости к цветовым артефактам. Однако спектральные характеристики фильтров, используемых в предлагаемых шаблонах, физически не реализованы фирмамипроизводителями. В силу этого, целесообразно при синтезе СКС использовать фильтры, производство которых хорошо отработано .

Есть три варианта совместного использования основных и дополнительных цветов, а также панхроматического канала:

Если веса сложения основных цветов 0, 1/3, 1 (K=3), то возможно получить СКС с основными цветами и белыми пикселями .

Если веса сложения основных цветов 0, 1/3, 1/2 (K=3), то возможно получить СКС с дополнительными цветами и белыми пикселями .

Если веса сложения основных цветов 0, 1/3, 1/2, 1 (K=4), то возможно 3 .

получить СКС с основными и дополнительными цветами, а также с белыми пикселами. Данный вариант наиболее интересный, поскольку совместное использование цветов R,G, B, Ye, Cy, Mg, W при поиске СКС, может дать новые решения по сравнению с вариантами 1 и 2 .

Выбор используемых цветов позволяет косвенно влиять на чувствительность ТВ камеры .

2.6.5.4 Формирование массива шаблонов СКС основных цветов Pat{i} .

В 2.2 показано, что положение ненулевых мультиплексных компонент в частотной области, а также в матрице частотной структуры SСКС определяется шаблонами дискретизации СКС h(С)p(kx, ky) .

Спектр изображения, преобразованного СКС, формируется как сумма спектров каналов R, G, Bпосле дискретизации соответствующими шаблонами h(R)p, h(G)p, h(B)p(рисунок 2.2). Если дискретизация одним из шаблонов основных цветовh(R)p, h(G)p, h(B)pприводит к образованию копии спектра на нежелательной пространственной частоте, то это неизбежно приведет к неудовлетворительному расположению мультиплексных компонент цветности в частотной области .

Это свойство позволяет анализировать не целиком шаблон СКС, а каждый канал цветов R, G, B по отдельности. При этом количество анализируемых вариантов будет определяться по (2.32), при Sband=1. Данный подход позволяет существенно сократить количество рассматриваемых шаблонов дискретизации .

Рассмотрим дальнейшие шаги алгоритма на примере синтеза СКС Condatс размером шаблона 23, рисунок 2.4ж [22] .

Массив шаблонов СКС основных цветов имеет 726 вариантов:

= … … Шаблоны, состоящие из всех 0, и 1 не рассматриваются .

2.6.5.5 Фильтрация Pat{i} по критерию в спектральной области

–  –  –

2.6.5.7 Фильтрация Pat_color{j} по критерию физической реализуемости Для физической реализуемости СКС необходимо, чтобы шаблон СКС удовлетворял условию (2.5) .

Результатом данного шага является массив Pat_CFA, который для рассматриваемого примера содержит 12 шаблонов СКС (рисунок 2.19).Синтезированные шаблоны СКС с точностью до перестановки совпадают с СКС (см. рисунок 2.4ж) .

На этом задачу синтеза можно считать выполненной .

2.6.5.8 Фильтрация Pat_CFA{i} по критерию линейной независимости цветовшаблонов СКС

Из теории колориметрии [101] известно, что для представления любого цвета необходимо использовать базис, состоящий как минимум из трех независимых цветов. При синтезе СКС из рассматриваемого примера предыдущий этап является заключительным, поскольку все шаблоны СКС (рисунок 2.19) удовлетворяют данному требованию.Однако при изменении начальных условий синтеза возможно, что некоторые СКС из массива Pat_CFAнебудут содержать достаточного количества линейно независимых цветов, следовательно, необходимо произвести отбор СКС по этому критерию .

–  –  –

2.6.5.9 Фильтрация по наличию белых пикселей, их количеству, спектральному составу используемых цветов и т.д .

Предыдущие этапы предлагаемого алгоритма предназначены для резкого сокращения количество анализируемых вариантов шаблонов дискретизации. Например, при исходных начальных условиях синтеза: размер шаблона 24, Sband=3 и веса цветов (0, 1/2, 1), количество шаблонов СКС после фильтрации по критерию линейно независимости равно 16, при исходном количестве шаблонов СКС 2,91011 .

Дальнейшее сокращение количества анализируемых СКС можно провести за счет последовательного введения дополнительных ограничений предложенных в 2.6.3, до того момента пока количество шаблонов не станет приемлемым .

При использовании предложенного алгоритма, был автоматизирован процесс поиска СКС с заданными параметрами. Также были синтезированы СКС, рисунок 2.4, из [22-27], которые были получены авторами на основе лишь теории анализа СКС, что свидетельствует о корректности предложенной методологии синтеза .

Преимущества предложенного алгоритма:

Простота реализации;

Скорость работы ;

Минимальные начальные ограничения, которые позволяют исключить пропуск какой-либо СКС на начальных шагах синтеза;

Постепенное введение ограничений позволяет контролировать процесс синтеза на каждом этапе;

Алгоритм легко масштабируется как по количеству используемых цветов, так и по размеру шаблона;

Алгоритм можно применять при синтезе СКС для спектрозональных телекамер .

2.7. Выводыпо главе 2

Модель описания процесса формирования видеосигнала в частотной области имеет универсальный характер. Она позволяет анализировать и сравнивать помехоустойчивость и разрешающую способность для произвольной СКС .

Предложена методика анализа влияния СКС на помехоустойчивость ТВ 1 .

камеры к цветовым артефактам. Она позволила ввести объективные метрики для оценки параметров СКС, а также количественно оценить помехоустойчивость ТВ камер с различными СКС .

Предложена методика анализа влияния СКС на разрешающую способность ТВ камеры. С помощью данной методики была произведена оценка разрешающей способности цветной ТВ камеры с различными СКС при анизотропной и изотропной модели спектра изображения .

Предложена методика анализа влияния СКС на чувствительность ТВ 3 .

камеры. Она позволила оценить проигрыш цветной ТВ камеры с различными СКС по отношению к черно-белой ТВ камере при заданной цветовой температуре источника света .

Предложена система пожеланий, требований и критериев которые можно использовать при поиске СКС с заданными параметрами .

Предложен алгоритм синтеза, который позволяет получить шаблоны 5 .

СКС с заданными параметрами. С его помощью были синтезированы наиболее известные в литературе шаблоны СКС .

3.КОМПЕНСАЦИЯ СТРУКТУРНЫХ АРТЕФАКТОВ МНОГОСИГНАЛЬНОГО

ФОТОПРИЕМНИКА

3.1Анализ причин возникновения вертикального смаза в МПЗС Рынок ТВ камер на основе КМОП-сенсоров с каждым годом растет, однако в таких областях как медицинские приложения, астрономия, научные исследования, где требуются высокая чувствительность и отсутствие геометрических шумов и искажений активно используются МПЗС .

Одним из главных недостатков МПЗС является возникновение вертикального смаза от ярких объектов из-за особенностей считывания зарядовых пакетов из ФП.Необходимо различать природу возникновения вертикального смаза в МПЗС с кадровым переносом (КП) или в полнокадровом МПЗС и в МПЗС со строчным переносом (СП) .

В первом случае возникновение смаза объясняется тем, что во время переноса массива зарядовых пакетов из секции накопления в секцию памяти (для МПЗС с КП) или горизонтальный регистр (для полнокадрового МПЗС) световой поток продолжает генерировать неосновные носители. Так как каждая потенциальная яма проходит весь столбец светочувствительной секции (частично до начала накопления, частично после), в ней неминуемо накапливается некоторое количество зарядов от всех точек изображения, лежащих на данном столбце[6, 7] .

В реальных изображениях встречаются области, освещенность которых во много раз превышает средний уровень изображения, например блики. Наличие такой области приводит к образованию светлого вертикального столбца – вертикального смаза.Его уровень определяется как =, (3.1) где Usat – напряжение насыщения матричного ПЗС; Emax – освещенность яркой детали; Esat освещенность, соответствующая насыщению потенциальных ям; hи Hсоответственно высота яркой детали и размер светочувствительной секции по вертикали; Tt – время переноса; Ti – время накопления .

Анализируя (3.1), видны пути снижения уровня смаза – увеличение времени накопления и уменьшение времени переноса. Данные ограничения сужают область применения МПЗС с КП и полнокадровых МПЗС до малокадровых применений ТВ систем, таких как астрономия, цифровая фотография, медицинские исследования, в которых время накопления заведомо больше времени переноса или считывания .

Как правило, в подобных системах для минимизации вертикального смаза дополнительно могут быть использованы механизмы перекрытия светового потока на время переноса при помощи фотозатвора или вращающегося обтюратора .

Наиболее часто используемой архитектурой МПЗС является структура со строчным переносом (СП).В МПЗС со СП вертикальный смаз обусловлен двумя основными причинами (рисунок 3.1). Первая из них – переотражение света в электродах вертикального ПЗС-регистра [6, 7, 12]. Использование микролинз снижает влияние этого фактора.В настоящее время фирмой SONY была предложена еще более эффективная система, использующая две микролинзы .

Вторая причина связана с тем, что длинноволновые фотоны, имеющие малую энергию, проникают глубоко в полупроводник, откуда вероятность диффузии фотогенерированного электрона непосредственно в вертикальный ПЗС-регистр достаточно велика, рисунок 3.1 [6, 7, 12] .

Традиционно уровень вертикального смаза оценивается в децибелах относительно уровня насыщения видеосигнала при наблюдении белой квадратной детали на черном фоне, имеющей размер в 1/10 высоты растра.При освещенностях квадратной детали, соответствующих насыщению выходного видеосигнала, значения уровня смаза весьма малы и достигают значений до -120 дБ и менее. Например, значение смаза для ПЗС-матриц ICX429ALL[102] компании SONY и KAI-02170 [79] компанииTruesenseImagingInc.

равны соответственно:

-126 дБ, дБ .

Так как значения динамического диапазона в МПЗС редко превышают 60…80 дБ, то уровень смаза оказывается в 100…1000 раз меньше значения флуктуационного шума. Однако, если световой поток в несколько раз превышает световой поток насыщения, то уровень смаза растет в соответствующее числораз .

Наиболее остро проблема компенсации вертикального смаза возникает в ТВ камерах с малыми временами накопления [А2, А6, А8]. Если по техническому заданию в ТВ камере использование автодиафрагмы недопустимо (например, из-за больших механических нагрузок), то единственным механизмом регулирования уровня видеосигнала на ФП является изменение времени накопления при помощи электронного затвора. Полезный видеосигнал накапливается в течение короткого промежутка времени и его уровень не превышает насыщения. В тоже время смаз накапливается в течение всего кадра (поля) и его уровень многократно возрастает .

Можно показать, что уровень смаза возрастает в Tкадр/Tинтраз, гдеTкадр – время кадра, а Tнак – время накопления .

При малых временах накопления уровень вертикального смаза может достигать 90% от уровня полезного сигнала, что снижает динамический диапазон полезного сигнала в 10 раз. При этом контраст изображения существенно снижается .

3.2Методыснижения уровня смаза в цветных ТВ камерах на МПЗС 3.2.1Архитектура пиксела Архитектура пиксела ФП определяет его чувствительность, форму АЧХ, наличие и уровень артефактов и др. Эффективным способом снижения уровня вертикального смаза является использование объемного стока антиблюминга, рисунок 3.2,а [6, 7, 12] .

Сток антиблюминга устраняет блюминг, т.е. неуправляемое растекание зарядов из переполненной обедненной области фотодиода путем инжекции их в подложку. На рисунке 3.2,б представлены потенциальный рельеф на подложке в зависимости от глубины при различных напряжениях смещения Usub. Изменением потенциала Usub можно регулировать максимальный зарядовый пакет и коэффициент подавления блюминга. Обычно в технической документации на МПЗС значения коэффициента подавления блюминга лежат в дипазоне от 300 до 1000 раз .

Падающий свет Микролинза

–  –  –

Объемный сток антиблуминга располагается непосредственно под обедненной областью фотодиода. Таким образом, фотоэлектроны, генерированные ниже уровня обедненной области фотодиода, оказываются перехвачены стоком и не вносят вклада в образование вертикального смаза. Управляя глубиной залегания объемного стока можно управлять чувствительность ФП в длинноволновой области спектра, уровнем смаза и формой АЧХ .

На рисунке 3.3 представлен результат использования стока антиблюминга в МПЗС .

Современные способы решения задачи повышения чувствительности ФП, с одновременным снижением перекрестных искажений, были разработаны компанией Samsung в 2013 году в виде технологии ISOCELL [103]. На рисунке 3.4а,б представлена архитектура со стандартной технологией BSIи технологией ISOCELL. Ее суть заключается в создании физического барьера между соседними пикселями (фотодиодами). Данная технология практически исключает перекрестные искажения между пикселами .

Данная технология используется только при производстве КМОП-сенсоров, однако в будущем стоить ожидать подобных решений и для МПЗС .

Разработка специальной архитектуры пиксела требует значительных временных, трудовых и финансовых ресурсов, что доступно только крупным фирмампроизводителям ФП, такими как Sony, Aptina, Omnivision, Truesence .

3.2.2Программные методы снижения уровня вертикального смаза

Программные методы компенсации вертикального смаза широко используются при построении ТВ камер. В литературе [83-85, А12] известно несколько методов, позволяющих значительно снизить заметность вертикального смаза. В большинстве они используют один принцип, заключающийся в выделении сигнала смаза по темновым строкам МПЗС .

На рисунке 3.5 представлена модель формирования вертикального смаза от изображения яркого объекта .

Рисунок. 3.3. Снижение уровня вертикального смаза и блюминга при использовании объемного стока антиблюминга

–  –  –

Цифрой 0 обозначена область активных пикселей. Цифрами 4, 5, 7, 8 обозначены области темновых строк (верхних и нижних) и темновых столбцов (правых и левых) соответственно. Цифрами 9 и 12 обозначены изображения ярких объектов. Цифрами 10 и 11 обозначены области, пораженные блюмингом. Цифрами 8 и 13 обозначены области изображения, содержащие вертикальный смаз. Цифрой 1 и 14 обозначены осциллограммы видеосигналов в верхних и нижних темновых строках ФП. Цифрами 2, 3, 15, 16 обозначены уровни видеосигнала в темновых пикселах при различном положения яркого объекта в плоскости ФП .

Рассмотрим подробнее известный алгоритм [83] .

Сигнал с ФП, рисунок 3.6, поступает на селектор, который производит разделение входного потока на данные с активных и темновых пикселей. В сумматоре 1, блоке памяти на одну строку и блоке деления производится усреднение всех темновых (N) пикселей по столбцу .

В блоке вычитания столбцов, блоке ограничения и блоке умножения формируется сигнал для коррекции смаза, который вычитается из входного потока данных активных пикселей в сумматоре 2 .

Компаратор определяет наличие смаза в изображении, сравнивая текущее значение в темновых пикселах с порогом и формирует сигнал выбора данных, который поступает на мультиплексор. Такой подход позволяет производить коррекцию смаза только в тех областях изображения, в которых присутствует смаз, что уменьшает возникающий шум в виде вертикальных полос .

Основным достоинством данного устройства является простота реализации, определение уровня смаза непосредственно по темновым пикселям и уменьшение шумов за счет усреднения по темновым строкам .

Существенным недостатком является то, что в случае если, яркий объект находится на границе активной части ФП (случай 12 на рисунке 3.5),то темновые строки могут оказаться поражены блюмингом и алгоритм компенсации смаза не эффективен .

–  –  –

Рисунок 3.5 Формирование смаза на изображении от яркого объекта Рисунок 3 .

6Схема компенсации вертикального смаза Кроме того, поскольку в данном алгоритме отсутствует усиление уровня видеосигнала после коррекции смаза, его амплитуда оказывается заниженной. Обзор методов компенсации вертикального смаза показал, что все они не учитывают вероятность поражения темновых строк блюмингом .

На рисунке 3.7 представлен предложенный алгоритм компенсации, позволяющий существенно повысить помехоустойчивость цветной ТВ на МПЗС к образованию вертикального смаза и учитывающий вероятность появления блюминга .

Аналоговый видеосигнал с выхода МПЗС преобразуется в цифровую форму при помощи АЦПДля компенсации вертикального смаза выделяются цифровые видеоданные, соответствующие темновым строкам .

Верхние и нижние темновые строки обрабатываются раздельно.На их основе формируется сигналы смаза Ucмаз1и Ucмаз2 в каналах 1 и 2. В канале 3 формируется сигнал смаза Ucмаз3 с верхних и нижних строк одновременно .

Обработка данных в каналах 1, 2 и 3 идентична и включает блоки усреднения N1, N2, N3 строк, которые соответствует количеству верхних, нижних и всех доступных темновых строк. Данные блоки необходимы для уменьшения заметности шумов. Кроме того, каждый канал включает блок нахождения максимума в усредненной строке, характеризующий сигнал смаза. На основе значений максимумов в каналах 1, 2, 3 принимается решение сигнал с каких темновых строк принять за сигнал смаза .

В случае, если ни один из максимумов в каналах 1 и 2 не превышает значения порога1, то принимается решение о том, что темновые строки не поражены блюмингом, сигналы 2 и 15 на рисунке 3.5. Также если оба максимума Max1 и Max2 выше порогаП2, то в качестве сигнала смаза принимается выходной сигнал из канала 3, в котором участвуют максимально возможное количество темновых строк. Нижний порогП1 необходим для того, чтобы в случае, если смаз не вносит заметных артефактов, то и компенсировать его нет необходимости, так как это несколько ухудшает отношение сигнал/шум. Конкретные значения порогов выбираются эмпирически. Значение П1может лежать в диапазоне от 0,05 до 0,2 от полного размаха видеосигнала, а П2в диапазоне от 0,2 до 0,9 .

–  –  –

Если один из максимумов Max1 и Max2 вышеП2, то в качестве сигнала смаза принимается сигнал в канале с меньшим уровнем максимума (значение 16 вместо 3 на рисунке 3.5).Если оба максимумаMax1 и Max2 превышают значение верхнего П2, то принимается решение не производить компенсацию смаза, так как это может привести к значительной деградации качества изображения. Если оба максимумаMax1 и Max2 не превышают значение нижнего П1, то компенсация смаза также не производится В данном алгоритме предполагается, что вероятность одновременного нахождения в поле зрения ТВ камеры объектов, находящихся на границе фоточувствительной области ФП мала. Так, например, солнце, попавшее в поле зрения не может находиться одновременно и у нижнего и у верхнего края фоточувствительной области ФП .

После того, как сигнал смаза сформирован происходит его вычитание из видеосигнала, получаемого с МПЗС. Далее производится компенсация падения уровня видеосигнала, вызванное вычитанием. Для этого видеосигнал умножается на коэффициент k=, (3.1) где – максимальное значение смаза .

В цветной ТВ камере алгоритм компенсации должен применяться до интерполяции цветоделенных сигналов, чтобы избежать возникновения цветовых артефактов.Предложенный алгоритм значительно повышает помехоустойчивость к вертикальному смазу. Кроме того, он прост в реализации и может применяться в ТВ камерах, формирующих высокоскоростные потоки видеоданных, например стандартов ТВЧ и УТВЧ .

3.3Разброс параметров выходных устройств ФП

Максимальная частотасчитывания выходного регистра в МПЗС и опроса пикселов в КМОП-сенсорах ограничена значениями в 40…54 МГц. В тоже время для современных ТВ стандартов (1080 50i, 720 50p, 4K 60p и др.) требуемая пропускная способность ФП существенно превышает максимальную тактовую частоту работы одного выходного устройства.Решением данной проблемы является организации параллельного считывания информации с нескольких областей ФП одновременно. При этом, общая пропускная способность ФП увеличивается пропорционально количеству используемых выходных устройств .

В МПЗС обычно реализуется до четырех выходных устройств. Дальнейшее распараллеливание приводит к существенному удорожанию прибора. На рисунке

3.8 изображена архитектура МПЗС фирмы ONSemiconductorsKAI-02150 с четырьмя выходными устройствами .

Организации параллельногосчитывания в КМОП-сенсорах значительно проще. Современные КМОП ФП для коммерческих приложений [86-88]могут содержать до 32 выходных устройств, что позволяет обеспечить пропускную способность вплоть до 1,5 х 1012 отсчетов в секунду. На рисунке 3.9 представлена типичная схема организации параллельной архитектуры в КМОП-сенсоре [59] .

Использование ФП с несколькими выходными устройствами влечет за собой проблемы, связанные с синхронизацией потоков с разных выходов, с необходимостью применения быстродействующей памяти большого объема, а также с использованием алгоритмов компенсации разброса параметров выходных устройств, что требует значительных вычислительных ресурсов [4, 12] .

Основные факторы, затрудняющие использование ФП с несколькими выходными устройствами это:

Увеличение вычислительных затрат для компенсации разброса параметров выходных устройств;

Сложность работыв реальном времени;

Необходимость накопления данных для создания калибровочных таблиц;

Большой объем калибровочных таблиц для различных условий наблюдения .

Рассмотрим причины возникновения разброса параметров выходных устройств в МПЗС и КМОП-сенсорах .

Рисунок 3.8 Архитектура МПЗС KAI-02170

–  –  –

На рисунке 3.10 представлено выходное устройство с ПДО, используемое в МПЗС [12]. Оно содержит разделительный затвор G, диффузионную область nтипа, к которой подключены гальванометрический транзистор и транзистор сброса. Импульс сброса URSоткрывает транзистор сброса и емкость обратносмещенного p-n-перехода ПДО заряжается до напряжения U0, этот потенциал остается неизменным до поступления в диффузионную область зарядового пакета. Тогда потенциал области уменьшается на U1=Q0/Cout, где Cout – емкость ПДО, это изменение потенциала подается на выход устройства через транзистор VT1 [12] .

Технологически трудной задачей является создание одинаковой емкости плавающей диффузионной области Сout во всех выходных устройствах. Вариации значения Сout вносят наибольший мультипликативный вклад в разброс параметров выходных устройств.Крутизна транзистора VT1 в каждом выходном устройстве различна, что также вносит мультипликативную составляющуюв разброс параметров. Помимо этого, различается напряжение смещения транзистора VT1, ответственное за сдвиг видеосигнала по постоянной составляющей. Однако, данная составляющая является аддитивной и компенсируется при обработке выходного видеосигнала МПЗС в устройстве ДКВ .

В КМОП-сенсорах различие выходных видеосигналов обусловлено другими факторами. На рисунке 3.11 представлена ячейка КМОП-сенсора с активным пикселом [61].С помощью транзистора сброса VT1, емкость обратносмещенного фотодиода заряжается до потенциала питания UDD. Под действием света образуются свободные носители заряда и емкость разряжается со скоростью, пропорциональной освещенности .

По окончании времени интегрирования светового потока на затвор ключевого транзистора VT2 подается сигнал ROW (RowSelect–сигнал выбора строки) и исток транзистора VT3оказывается подключенным к аналоговой вертикальной шине BUS. В конце вертикальной шины находится нагрузка и, таким образом, транзистор VT3 включен по схеме истокового повторителя. Видеосигнал с фотодиода через этот повторитель и вертикальную шину во время действия сигнала ROWсчитывается на выход .

Рисунок 3.10 Выходное устройство с ПДО Рисунок 3 .

11 Ячейка КМОП-сенсора с активным пикселом В КМОП-сенсоре, по технологическим причинам невозможно получить одинаковую крутизну и напряжение смещения для всех транзисторов. Это проявляется в наличии как аддитивной, так и мультипликативный составляющих в коэффициенте передачи.Аддитивная составляющая может быть частично подавлена применением схемы двойной выборки, принцип действия которой близок к схеме ДКВ. Однако использование двойной выборки не устраняет шум установки потенциала узла считывания, а наоборот, увеличивает в два раза дисперсию теплового шума транзистора истокового повторителя .

Помимо этого в КМОП-сенсорах присутствует разброс параметров столбцовых усилителей, АЦП и т.д. Артефакты такого рода носят название FPN (FixedPatternNoise) или по-русски – геометрический шум.Таким образом, в различных типах ФП с несколькими выходными устройствами присутствует разброс параметров выходных устройств, зависящий от уровня сигнала, освещенности и т.п .

3.4Методы компенсации разброса параметров выходных устройств ФП

На рисунке 3.12 представлено изображение, полученное с МПЗС с двумя выходными устройствами. Разброс параметров приводит к тому, что на изображении отчетливо видна границадвух областей ФП.Для компенсации неравномерности выходных устройств необходимо минимизировать разность между светсигнальными характеристиками выходных устройств .

Для решения данной задачи можно считать свет-сигнальную характеристику ФП линейной и описать зависимость выходного видеосигналаФП как = +, (3.2) где k – номер выходного устройства, levelk– аддитивная составляющая (уровень черного),Gk– мультипликативная составляющая (крутизна каскада транзисторов, емкость плавающей диффузионной области),E – освещенность[12, 89] .

Рассмотрим свет-сигнальные характеристики, рисунок 3.13, на примере ФП с двумя выходными устройствами. Кривая 1, соответствующая выходному устройству 1, имеет большую крутизну и меньшее значение уровня черного, чем кривая 2 (выходное устройство 2) .

Рисунок 3.12 Изображение, полученное МПЗС с двумя выходными устройствами

–  –  –

Для компенсации разброса параметров необходимо для каждоговыходного устройства (1,2,…, n) необходимо подобрать levelk и Gk такими, чтобы выходные сигналы Sout(E)k были одинаковы:

1 2 = 1 + 1 = 2 + 2 + 2 2, (3.3) Известные методы компенсации разброса параметров выходных устройств условно можно разделить на две группы. Первая группа методов основана на калибровкеФПпо уровням белого и черного [75, 76, 89]. Она позволяет устранить неравномерность по уровню темнового тока, а также различия в коэффициентах преобразования выходных устройств .

Основные недостатки данной группы методов заключается в том, что требуется проведение калибровки при изменении условий съемки и температурного режима, а также создание темного поля (перекрытие светового потока) и белого поля (тестовый источник света с неравномерностью по полю менее 0,1%). Габариты ТВ системы при этом могут значительно увеличиться, что является недопустим, например, для космического применения .

Вторая группа методов использует таблицы преобразования [90, 91]. Каждый изготовленный прибор устанавливается на измерительный стенд, на котором при различных внешних воздействиях (температура, уровень освещенности и др.) снимается свет-сигнальная характеристика для каждого выходного устройства .

Основным преимуществом данныхметодов является высокая точность коррекции разброса параметров, а также возможность компенсации нелинейности свет-сигнальной характеристики ФП. К недостаткам подобных методов следует отнести то, что требуется значительные временные ресурсы на оценку параметров ФП. Для каждой ТВ камеры составляется собственная таблица преобразования, которая описывает зависимость выходного сигнала при всех возможных внешних воздействиях .

Кроме того, при проектировании ТВ камер необходимо предусмотреть память большого объема для хранения таблиц преобразования, а также наличие датчиков температуры, что приводит к уменьшению надежности системы и увеличению ее стоимости. Данные методы можно применять при производстве ТВ камер в единичных экземплярах. Реализовать подобную методику в условиях крупносерийного производства не представляется возможным .

В [93]предложен метод компенсации разброса параметров выходных устройств ФП, основанный на итеративном изменении коэффициента усиления для одного из выходных устройств, до тех порпока разница сигналов на границе различных областей ФП не станет минимальной. Мультипликативная составляющая в (3.2) существенно зависит от коэффициента усиления видеосигнала. Если в нормальных условиях съемки данный метод позволил бы минимизировать заметность границы раздела областей ФП, то при резком изменении уровня освещенности время, затрачиваемое на итерационное изменение коэффициента усиления, может быть существенным. Данный метод имеет инерцию, не позволяющую компенсировать разброс параметров в условиях резкого изменения условий съемки .

В [А3, А5, А7] предложен статистический метод компенсации разброса параметров выходных устройств для монохромного ФП. Данный метод позволяет вычислять Gk и levelk для многовыводных ФП в реальном времени, только на основании анализа видеосигнала. Преимуществом данного метода являет отсутствие необходимости проведения калибровок, широкий рабочий диапазон разброса параметров выходных устройств, простота реализации и малые объемы требуемых вычислительных ресурсов .

К недостаткам данного метода можно отнести низкое качество работы предлагаемого метода при наличии шумов в изображении, а также невозможность его применения в цветных одноматричных ТВ камерах .

Далее предлагается усовершенствованный метод компенсации разброса параметров выходных устройств ФП для цветных ТВ камер.На рисунке 3.14 представлена функциональная схема, реализующая предлагаемый метод компенсации разброса параметров выходных устройств на базе ТВ камеры на МПЗС с двумя выходными устройствами .

В общем случае число выходных устройств может быть более двух. Для фотоприемника на основе КМОП фотоприемника метод реализуется аналогично .

–  –  –

БД БЦТ БПГ БУ БИ Рисунок 3.14 Схема устройства компенсации разброса параметров выводных устройств цветного ФП Схема устройства содержит фотоприемник (ФП), имеющий две области 1.1 и 1.2, два канала обработки аналогового сигнала, каждый из которых включает схему ДКВ 2, усилитель (У) 3, аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 4 .

Также устройство включает в себя блок интерполяции зеленого (БИЗ) 5 (в дальнейшем алгоритм применяется только для зеленого канала), схему привязки уровня черного (СПУЧ) 6, блок деления (БД) 7, блок построения гистограммы (БПГ) 8, блок вычисления центра тяжести (БЦТ) 9, блок умножения на коэффициент поправки (БУ) 10 и блок интерполяции (БИ) 11 .

Цветная ТВ камера,реализующая предлагаемый метод, работает следующим образом. Оптический сигнал проецируется на ФП (рисунок 3.15). После завершения процесса накопления, осуществляется считывание зарядовых пакетовиз ФП через два выходных устройства .

Далее трехуровневый аналоговый сигнал МПЗС проходит через соответствующий канал обработки видеосигнала I и II (рисунок 3.14). Схема ДКВ (для КМОП-сенсора схема двойной выборки), устраняет шумы установки потенциала плавающей диффузионной области (только для матричного ПЗС), фликкер-шум, низкочастотные наводки, ослабляет тактовую наводку и компенсирует напряжение смещения транзистора считывания. В блоке У3видеосигнал усиливается до требуемого уровня. АЦП осуществляет аналого-цифровое преобразование видеосигнала .

Предлагаемый метод разработан для ФП со СКС Байера. Отсчеты зеленого располагаются в шахматном порядке, и присутствуют в каждой строке и столбце (в отличие от каналов красного и зеленого). На рисунке 3.16а представлен участок изображения захваченного ФП со СКС Байера в зеленом канале .

На рисунке 3.16б представлен результат работы блока интерполяции зеленого. Восстановление пропущенных отсчетов производится с использованием линейной интерполяции пикселей вдоль границы раздела. При расчете пропущенного отсчета участвуют пиксели находящиеся выше и ниже на один пиксел. Если использовать линейную интерполяцию с использованием большего количества соседних пикселов, то граница раздела оказывается зашумленной, рисунок 3.14в .

–  –  –

На рисунке видно, что случайная величина имеет среднее значение в районе 1,25 и довольно большой разброс значений в диапазоне строк от 1 до 150 и от 370 до 512. Это связано с наличием мелких деталей на границе раздела областей ФП .

Гистограмма случайной величины Kj вычисляется в блоке 7, рисунок 3.12. На рисунке 3.18 представлена гистограмма случайной величины Kj для различной длины выборки и СКО шума в изображении. Для реальных изображений с достаточным разрешением и высоким отношением сигнал/шум гистограмма случайной величиныKj имеет ярко выраженный пик .

На рисунке 3.18,а представлена гистограмма величины Kjдля тестового изображения размером 768х512 писклей и СКО шума равно 0. График имеет ярко выраженный пик и повторяет вид автокорреляционной функции. Искомый коэффициент поправки можно определить по пику графика .

При введении шумов в изображение (нормальный закон распределения с МО=0,0 и СКО=0,01), гистограмма величины Kj принимает вид закона распределения шумов, рисунок 3.18,б. Ярко выраженного пика не наблюдается. Увеличение количества выборок участвующих в построении гистограммы позволяет существенно сгладить функцию распределения. На рисунках 3.18в, г приведены гистограммы величины Kjна основе 5 и 50 кадров соответственно .

Построение гистограммы величины Kjна основе более чем 100 кадров приводит к задержке в 2 секунды для стандартов с частотой кадров 50 Гц, что может быть существенным для ряда приложений. Поэтому необходимо выбирать количество выборок исходя из целей и назначения ТВ камеры .

В блоке 9, рисунок 3.14, вычисляется центр тяжестигистограммы величины Kj., который в дальнейшем принимается за мультипликативный коэффициент поправки K. В блоках 6.2 и 10 происходит компенсация аддитивной и мультипликативной составляющей разброса параметров выходного устройства для второй области. В блоке 11 производится применения алгоритма интерполяции для получения полноцветного изображения .

Данный метод компенсации разброса параметров можно реализовать аппаратно-программными средствами непосредственно в ТВ камер. Его использование позволяет значительно сократить время выпуска ТВ камер, поскольку нет необходимости в калибровки изделий или набора статистических данный по эксплуатации .

Kj 3.5 2.5 1.5 0.5

–  –  –

1.Предложенный алгоритм, в отличие от существующих методов, позволяет компенсировать вертикальный смаз в цветных МПЗС со строчным переносом, а также при наличии блюминга в видеосигнале с выхода ФП;

2.Предложенный алгоритм компенсации вертикального смаза имеет свободные параметры П1, П2, N1, N2, N3которые позволяют изменять компенсируемые минимальные и максимальные уровни вертикального смаза, а также влиять на отношение сигнал/шум;

3.Предложенный алгоритм способен компенсировать вертикальный смаз при его уровне до 0,9 от амплитуды видеосигнала формируемого ФП;

4.Предложенный метод компенсации разброса параметров выходных устройств ФП,в отличие от существующих, позволяет его использовать в цветных ТВ камерах с большой пропускной способностью

4.МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА

4.1Моделирование предложенных структур кодирующих светофильтров

–  –  –

= 5,0135 .

Предлагаемые СКС с размером шаблона 44 имеют линейно связанные компоненты цветности, что позволяет использовать адаптивный алгоритм восстановления, например как в [72]. В дальнейшембудем использовать предложенный СКСкак с линейным, так и с адаптивным алгоритмом .

Далее проведем сравнительный анализ синтезированных СКС со СКС на рисунке 2.4 а,в,ж-и .

Компютерная модель телекамеры на ФП с различными СКС изображена на рисунке 4.2. Данная модель позволяет оценить влияние СКС на такие параметры ТВ камеры как разрешающая способность, помехоустойчивость к цветовым артефактам, чувствительность. Данная модель предусматривает различные типы входных изобраений- зоны Френеля, тестовые изображения реальных сюжетов, синтезированное изображение равномерно освещенного поля и др .

–  –  –

В соответствии с методиками предложенными в 2.3 и 2.4 произведена оценка влияния синтезированных СКС на помехоустойчивость и разрешающую способность ТВ камеры.На рисунке 4.3 изображены результаты восстановления цветного изображения зоны Френеля для СКС Байера – а, Aptina – б, Sony – в, Condat – г, Hirakawa - д, Pengwei – е, СКС24– ж, СКС44(I) с линейным алгоритмом– ж, СКС44(I) с адаптивным алгоритмом– ж, СКС44(VII) с линейным алгоритмом– ж, СКС44(VII) с адаптивным алгоритмом– ж .

В таблице4.1 приведены данные сравнительного анализа влияния СКС на помехоустойчивость (выражена в дБ по отношению к СКС Байера) и разрешающую способность для девяти СКС.На рисунке 4.4 представлены бинаризированное изображение цветовых муаров для анализируемых СКС .

В [22-27] оценка качества восстановленного изображения производится с помощью метрики PSNR на наборе 24 тестовых изображений (рисунок 4.5). В таблице 4.2 представлены средние (по трем каналам R, G, B)значения PSNR для всего набора изображений для всех рассматриваемых СКС. На рисунке

4.6представлены результаты восстановления участка изображения № 8 при использовании девяти сравниваемых СКС .

На рисунке 4.7 представлены результаты восстановления тестового изображения содержащего тест с разным размером шрифта, а также разность между оригинальным изображением и восстановленным .

В соответствии с методикой, предложенной в главе 2.5, произведена оценка влияния синтезированных СКС на чувствительность ТВ камеры.Проигрыш чувствительности цветной ТВ камеры по отношению к черно-белой существенно зависит от цветовой температуры источника света (рисунок 2.15). Для более наглядного сравнительного анализа влияния СКС на чувствительность, выберем СКС Байера в качестве опорного уровня. На рисунке 4.8 представлены графики относительного выигрыша/проигрыша чувствительности цветной телекамеры на ФП с анализируемыми СКС по сравнению со СКС Байера .

–  –  –

3 +14,28 +13,93 0,344 0,344 0,189 4 -63,91 -12,28 0,5 0,5 0,429 5 -43,64 -8,88 0,5 0,5 0,413 6 -40,13 -5,10 0,5 0,5 0,406 7 -34,83 +0,28 0,5 0,5 0,381

–  –  –

Синтезированная СКС24 обеспечивает в горизонтальном и 2. RH вертикальномRV направлении максимальную разрешающую способность (разрешающая способность равна черно-белой ТВ камере) в 0,5. При изотропной модели спектра разрешающая способность для СКС24Rradна 0,034 превышает разрешающую способность для СКС Байера иAptina, и почти на 0,2 для СКС Sony;

Синтезированная СКС24по разрешающей способности и помехоустойчивости уступает известным СКС Condat и Hirakawa, имеющих сопоставимый размер шаблона (23 и 24) .

Синтезированные СКС44(I) и СКС44(VII) позволяют использовать адаптивный алгоритм восстановления. Данные СКС при анизотропной модели спектра более чем на 60 дБ превосходят используемые на данный момент СКС Байера, Sony, Aptina, и примерно на 20 дБ СКС предложенные в [22-24] .

При изотропной модели спектра помехоустойчивость предложенных СКС более чем на 30дБ превышает все известные СКС .

Синтезированные СКС44(I) и СКС44(VII) обеспечивают в горизонтальном RH и вертикальномRV направлении максимальную разрешающую способность в 0,5, а при изотропной модели спектра разрешающая способность более 0,49, что превышает показатели любой известной СКС;

Для подавляющего большинства тестовых изображений (рисунок 4.5) 6 .

СКС Hirakawa обеспечивает максимальный уровень PSNR. Метрика PSNRне всегда коррелирует с субъективной оценкой качества изображения, что показано в [66-70] при исследовании различных алгоритмов интерполяции. Предложенная СКС24 на 1-4 дБ превышает СКС Байера, Sony, Aptina и незначительно (около 0.5дБ) уступает СКС Condat и Hirakawa. Субъективная оценка качества восстановленных изображений (рисунок 4.6 и рисунок П.4.7) для СКС24 в целом совпадает с объективной метрикой PSNR .

Предложенные СКС44(I) и СКС44(VII) с адаптивным алгоритмом на 7 .

0.27 дБ и 1.82 дБ уступают по уровню PSNRдаже СКС Байера. Однако при субъективной оценкекачества восстановленных изображений (рисунок 4.6 и рисунок 4.7) предложенные СКС обеспечивают минимальные среди всех СКС цветовые заметные глазу артефакты .

Предложенная СКС24на 3,86 дБ (в среднем по Т) повышает чувствительность цветной ТВ камеры по сравнению со СКС Байера, что на 0,6 дБ, 1,1 дБ, 1,05 дБ больше чем СКС Sony, Condat и Hirakawaсоответственно (рисунок 4.8) .

Предложенные СКС44(I) и СКС44(VII) с адаптивным алгоритмом на 9 .

4,49 дБ и 4,37 дБ, соответственно, (в среднем по Т) повышают чувствительность цветной ТВ камеры по сравнению со СКС Байера (рисунок 4.8). Данные показатели превышают значения выигрыша чувствительности для всех исследуемых СКС (кроме СКС Aptina со значением 4,49 дБ) .

10. Предложенная СКС44(VII) при субъективной оценке качества изображения при наличии шумов обеспечивает наименее заметные цветовые артефакты среди всех сравниваемых СКС (рисунок 4.9) .

4.2Экспериментальное исследование метода компенсации вертикальногосмаза в МПЗС

В 3.2 предложен метод компенсации вертикального смаза в цветных ТВ камерах со СКС Байера на основе МПЗС со строчным переносом. Предложенный метод используется в ТВ камере (рисунок 4.10) разработанной ОАО «НИИТ» в рамках НИОКР СТЗ-КТА для компенсации смаза от ярких объектов .

На рисунке 4.11 представлена схема экспериментального стенда .

В качестве яркого источника света использовалась лампа накаливания с цветовой температурой 2700 К, рисунок 4.12а. Яркость нити накаливания существенно превышает яркость от рассеивателя. Несмотря на большую область изображения находящуюся в ограничении, которая соответствует рассеивателю лампы накопления, вертикальный смаз образуется только в области нити накаливания .

–  –  –

На рисунке 4.13 представлена осциллограмма видеосигнала смаза, без усреднения строк (Nстрок=1). Значимый уровень вертикального смаза образуется только при наблюдении достаточно ярких объектов. Максимальный уровень смаза Uсиг составляет 0,67. При вычитании сигнала смаза из исходного изображения в области яркого объекта (рассеивателя) происходит искажение градиента яркости, что отчетливо видно на рисунке 4.12б.Для компенсации данного артефакта необходимо усилить видеосигнал на корректирующий коэффициент k (3.2). Для рассматриваемого примера k=3, при этом общий уровень яркости сформированного изображения возрастает, что видно из рисунка 4.12в .

При считывании видеосигнала с темновых строк превалирующей компонентой шума является фотонный шум, СКО которого определяется как фт, где Nфт

– число падающих фотонов. Для большей визуальной наглядности в ТВ камере СТЗ-КТА использовалось дополнительно аналоговое усиление +20 дБ .

Если в качестве сигнала смаза использовать видеосигнал одной темновой строки (рисунок 4.13), то отношение сигнал/шум резко падает, вследствие значительной компоненты шума фт, которая выражается в виде вертикальной структуры (рисунок 4.14а). Если произвести усреднение по Mстрок темновым строкам,то СКО вертикального фотонного шума будет фт, рисунок 4.13. На рисунке

4.14б представлен участок изображения при Mстрок=16. Вертикальная структура практически отсутствует .

Максимальное количество строк Mстрок доступных разработчику ТВ камеры для усреднения определяется архитектурой ФП и стандартом передачи. Для примера МПЗС KAI-02150 (рисунок 3.8) имеет общее количество строк 1144, из них 1080 активных и 24 темновых. Если ТВ камера на данном ФП работает согласно рекомендации Rec. ITU-R BT.709-5[104], то суммарное количество строк в одном кадре равно 1250. При этом дополнительное количество строк, которые будет считаны из ФП можно определить как 1250-1144=96. Таким образом для данного примера Mстрок=120, что позволяет снизить СКО вертикального фотонного шума в 10,95 раз .

–  –  –

В качестве достоинств, предложенного метода компенсации вертикального смаза, можно отметить следующее:

Возможность компенсации вертикального смаза в цветных ТВ камерах в отличии от [84-86];

Возможно компенсации вертикального смаза при его значении до 80от полезного сигнала;

Простота реализации. Малые требования к вычислительным ресурсам позволяют использовать его в ТВ камерах с большим потоком данных – ТВ камер формата HDTV и UHDTV;

В качестве особенностей работы алгоритма необходимо отметить следующее. Допустимсистема автоматической регулировки уровня видеосигнала находится в устойчивом положении, то есть время накопления, усиление видеосигнала, диафрагма объектива выбраны такими, чтобы сформированное изображение было наиболее информативным. Если в поле зрения ТВ камеры попадает яркий объект, который формирует значительный(более 50% от динамического диапазона) вертикальный смаз на изображении, то яркость сформированного изображения резко возрастет,что отчетливо видно на рисунке 4.5а,в. При этом, возможно, некоторые области изображения станут неинформативными, поскольку будут находиться в ограничении .

Также необходимо иметь ввиду, что при относительно быстром движении яркого объекта в поле зрения ТВ камеры вертикальный смаз имеет наклонную форму, рисунок 4.15. Компенсация вертикального смаза с использованием предложенного метода будет приводить к частичному его устранению. Эффективность работы данного алгоритма тем выше, чем выше кадровая частота (частота полей), а также чем меньше скорость движения яркого объекта .

Предложенный выше алгоритм компенсации вертикального смаза (для монохромного ФП) был внедрен в серийно выпускаемое изделие МОК-001. Вид изделия в виде модуля представлен на рисунке 4.16 .

1=0 Рисунок. 4.15 Наклонный вертикальный смаз при движение яркого объекта

–  –  –

Краткие параметры данной ТВ камеры приведены ниже:

Стандарт передачи – аналоговый видеосигналPAL 762h568v;

Размер диагонали ФП – ’ .

Разрешающая способность в центре поле зернения – 550 твл;

Пороговая чувствительность – 0,005 лк, при цветовой температуре источника света 3200К;

Диапазон рабочих освещенностей – от 0,005 лк до 100000 лк;

Потребляемая мощность – 3 Вт;

Устойчивость к ударным нагрузкам – до 3000g .

В силу тяжелых условий эксплуатации конструкция ТВ камеры не предусматривает наличие подвижных частей – шаговых двигателей, диафрагмы, переменного фокусного расстояния и проч. В то же время ТВ камера должна обеспечивать работу при изменении освещенности в 2107 раз. Время накопления регулируется автоматически в диапазоне от 20 мс до 200 нс, что позволяет перекрыть диапазон в 106 раз только за счет использования электронного затвора.При столь малых временах накопления, как показано в 3.1 интенсивность вертикального смаза существенно увеличивается .

На рисунке 4.17 показана схема экспериментального стенда для проверки ТВ камеры МОК-001 при высоком уровне освещенности.В качестве источника света используется 60-ваттная галогеновая лампа с цветовой температурой 3200К. В ходе эксперимента ток протекающий через лампуне изменялся. Для создания более равномерной освещенности на выходе после галогеновой лампы устанавливается молочный фильтр .

Регулировка освещенности на объекте регулируется путем установки определенного набора нейтральных светофильтров. Максимальная освещенностьформируемая на выходе источника света 600000лк.В качестве объекта наблюдения используется ТИТ 0249 с контрастом 100% и коэффициентом пропускания 0,5 .

Согласование масштабов ТИТ и размеров ФП осуществляется за счет объектива Ernitecс фокусным расстоянием 50 мм и максимальным относительным отверстием 1:1,4 .

<

–  –  –

Устройство захвата и отображения Рисунок. 4.17. Экспериментальный стенд для проверки алгоритма компенсации вертикального смаза для МОК - 001 Модуль ТВ камеры МОК-001 (рисунок 4.16) не содержит собственного объектива. С помощью передвижения ТВ камеры вдоль оптической оси и регулировки внешнего объектива, ТИТ вписывается по размеру ФП, согласно реперам. Качество формируемого изображения контролируется с помощью устройства отображения и захвата. Освещенность в плоскости объекта и ФП контролируется с помощью люксметра ТКА-ПКМ (09) .

На рисунках 4.18а, в, д, ж, и, л представлены изображения и их гистограммы полученные ТВ камерой без применения предложенного алгоритма компенсации вертикального смаза при освещенностях на объекте 100000лк, 86000лк, 60000лк, 31000лк, 15400лк, 9800лк соответственно. При увеличении освещенности вертикальный смаз увеличивается. На рисунке 4.19 представлены осциллограммы видеосигнала смаза на всех исследуемых освещенностях.Вертикальный смаз суммируется с полезным сигналом, что приводит к уменьшению динамического диапазона и снижению контраста на изображении .

На рисунках 4.18б, г, е, з, к, м представлены изображения полученные ТВ камерой с применением предложенного алгоритма компенсации вертикального смаза при освещенностях на объекте 100000лк, 86000лк, 60000лк, 31000лк, 15400лк, 9800лк соответственно. Как видно из результатов эксперимента, снижение контраста изображения и динамического диапазона практически не происходит .

Используемый в ТВ камере МОК-001 алгоритм компенсации вертикального смаза допускает наличие блюминга в темновых строках при формировании сигнала смаза. На рисунке 4.20 представлено схематичное изображение яркого объекта при различных его положениях в плоскости ФП .

При наличии блюминга в темновых строках сигнал смаза формируется только на основе тех строк (верхних или нижних) где блюминг отсутствует. При этом Mстрок по которым производится усреднение видеосигнала уменьшается, что приводит к незначительному отношению сигнал/шум. В ТВ камере МОК-001 Mстрок верхних и нижних при наличии блюминга равно 4. Если блюминг в темновых строках не обнаружен, то Mстрок=16 .

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

–  –  –

0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

–  –  –

сигналы вертикального смаза Рисунок. 4.20 компенсация вертикального маза при наличии блюминга в темновых строках ФП Используемый в изделии МОК-001 алгоритм компенсации вертикального смаза позволил обеспечить рабочий диапазон освещенностей от 0,005 лк до 100000 лк без использования автодиафрагрмы или введения устройств перемещения нейтральных светофильтров. Частота полей в 50 Гц (стандарт PAL) позволяет компенсировать вертикальный смаз при относительно небольших скоростях движения ярких объектов .

алгоритма компенсации разброса параметров

4.3Моделирование многовыходных ФП Экспериментальное исследование предложенного в 3.3 алгоритма требует наличия ТВ камеры на основе многовыводного ФП и аппаратных возможностей для реализации предложенного алгоритма компенсации разброса параметров .

Удовлетворяющим данным требованиям ТВ камеры в распоряжении кафедры ТВ нет, поэтому проверка предложенного метода осуществлялась путем компьютерного моделирования .

На рисунке 4.21 представлена компьютерная модельпозволяющая оценить эффективность предложенного метода .

В качестве набора тестовых изображений выберем 24 изображения предоставляемые фирмой KODAK (рисунок 4.5). В качестве оригинального изображения для анализа предлагаемого алгоритма последовательно выбирается каждое изображение из набора. Далее к изображению прибавляются шумы (белый шум с МО=0 и СКО в диапазоне от 0 до 0.1). Сформированное изображение Im будем считать опорным .

На этапе имитации ФП осуществляется формирование сигнала изображения в соответствии со СКС Байера поскольку она самая распространенная .

Также на этапе имитации ФП, осуществляется разделение опорного изображения на несколько областей, количество которых определяется структурой ФП .

В данной работе моделируется ФП с двумя выходными устройствами, хотя принципиальных ограничений предлагаемый алгоритм на количество выходов ФП не имеет. На рисунке 4.22 схематично представлено изображение №23 с размером MN разделенное на области. Каждый пиксел изображения принадлежащий области 1 проходит через выходное устройство 1 с коэффициентом преобразования K1. Для второй области коэффициентом преобразования K2 .

В данном модельном эксперименте будем компенсировать только мультипликативную составляющую разброса параметров выходных устройств. Аддитивная составляющая легко компенсируется с помощь темновых пикселей, поэтому K1и K2 являются только мультипликативными коэффициентами.Точных данных о допустимых пределах разброса параметров K1, K2, …, Knв литературе автор не нашел, однако по эмпирическим данным разброс не превышает 20% .

Примем область 1 за опорную и K1=1, тогда для области 2 K2=0,8K1…1,2K1. Для каждого изображения из рисунка 4.2 формируется набор из 16 опорных кадров Im, для которых K2 – случайная величина с равномерным распределением в диапазоне 0,8 … 1,2. Задачей алгоритма обработки изображения является только на основе полученной информации вычислить коэффициент K*2, который бы компенсировал мультипликативную составляющую разброса параметров K2, атакже формировал полноцветное изображение. В идеальном случае K2K*2=1.Оценим точность работы алгоритма как = K 2 2 1 100%. (4.1) Для каждого значения СКО шума (0;0,005; 0,01;…;0,1) производится усреднение ошибки как по 16 опорным кадрам, так и по всему набору тестовых изображений .

На рисунке 4.23а приведены опорные изображения для различного уровня шума. При отсутствии шумов предлагаемый алгоритм обеспечивает ошибку около 0.1%, что значительно меньше порогового контраста человека (=0,02 при максимальном контрасте и большой яркости [2]). На рисунке 4.23б, при СКО=0 различить границу раздела областей ФП не представляется возможным .

На рисунке 4.24 представлен график ошибки работы предложенного алгоритма в зависимости от СКО шума, для исследуемого набора изображений, а также примерный вид зависимости порогового контраста зрительного анализатора человека при условии зашумленности изображения .

–  –  –

Im - Опорное Im* - Обработанное Im* - Обработанное Im* - Обработанное изображение K2=0.85 изображение =0.1% изображение =2.5% изображение =5.0% СКО=0 СКО=0 СКО=0 СКО=0 СКО=0,033 СКО=0,033 СКО=0,033 СКО=0,033 СКО=0,067 СКО=0,067 СКО=0,067 СКО=0,067

–  –  –

Если ошибка по каким либо причинам возрастает (рисунке 4.24в – =2,5%), то приСКО=0 граница раздела областей ФП отчетлива видна. При увеличении СКО разность значений яркости на границе раздела маскируется шумами. Для =2,5% при СКО=0,033 различить границу раздела областей ФП не представляется возможным .

Для ошибки =5,0% маскирование границы раздела происходит при СКО более 0,06, рисунок 4.23г .

В результате компьютерного моделирования было показано, что предложенный алгоритм компенсации разброса параметров выходных устройств ФП позволяет устранить видимую для глаза человека границу раздела (ошибка значительно меньше ) при любом уровне СКО шума .

Кроме того предложенный алгоритм не требователен к вычислительным ресурсам, что позволяет использовать его в ТВ камерах с большим потоком данных .

В ближайшем будущем данный алгоритм планируется к внедрению в ряде ТВ камер производимых ОАО «НИИТ» .

4.4Выводы по главе 4

1. Синтезированная СКС24 позволяет повысить по сравнению со СКС Байера помехоустойчивость при анизотропной модели спектра более чем на 30 дБ и чувствительность на 4 дБ. Также данная СКС обеспечивает разрешающую способность в горизонтальномRh и вертикальном Rv направлении равную 0,5, что сопоставимо с разрешающей способностью черно-белой ТВ камеры;

2. Синтезированная СКС44(VII)с применением адаптивного алгоритма восстановления обеспечивает максимальную помехоустойчивость (дБ при изотропной модели спектра), разрешающую способность (Rh=0,9, Rv=0,5, Rrad=0,49) и чувствительность (+4,37 дБ) среди всех анализируемых СКС. Кроме того, применение СКС44(VII)позволяет добиться минимальной интенсивности цветовых артефактов;

3. Предложенный алгоритм позволяет компенсировать вертикальный смаз в цветных ТВ камерах при его значениях вплоть до 90% от всего видеосигнала. Кроме того данный алгоритм не требователен к вычислительным ресурсам, что позволяет использовать его в ТВ камерах с большой пропускной способностью;

4. Предложенный алгоритм компенсации разброса параметров выходных устройств ФП позволяет обеспечить точность, существенно превышающую пороговый контраст зрительного анализатора человека. При СКО шума равного 0 ошибка составляет около 0,1%, при увеличении СКО шума ошибка не превышает значений в 3-3,5% .

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Данная диссертация посвящена разработке методов повышения чувствительности и разрешающей способности цветной ТВ камеры, а также ее помехоустойчивости к артефактам возникающим в процессе передачи изображения .

Современное развитие твердотельных ФП позволило вплотную приблизится к технологическому и теоретическому пределу по таким параметрам как спектральная квантовая эффективность, шумы считывания, минимальный размер пиксела. В тоже время задачи компенсации и минимизации цветовых муаров, вертикального смаза и разброса параметров выходных устройств не решены в достаточной мере, особенно при построении цветных одноматричных ТВ камер. Поэтому поиск новых источников, способных существенно повысить качество формируемого изображения является крайне актуальной задачей .

В диссертационной работе рассмотрены вопросы, связанные с методами повышения качества изображения формируемого цветными одноматричными ТВ камерами.

В результате исследования, сформулированные в работе задачи, выполнены в полном объеме:

В ходе выполнения работы была существенная обобщена модель формирования изображения в цветной одноматричной ТВ камере с произвольной СКС. На основе данной модели была построена компьютерная модель, которая позволяет производить как объективную, так и субъективную оценку качества формируемого изображения .

Были разработаны методики объективной оценки разрешающей способности, помехоустойчивости и чувствительности цветной одноматричной ТВ камеры с произвольной СКС, что не было сделано другими авторами. Данные методики позволили не только произвести сравнительный анализ существующих СКС, но и на их основе были сформулированы ряд требований и параметров, которым должны удовлетворят СКС для повышения качества изображения .

Был разработан алгоритм синтеза СКС, обеспечивавшей формирование изображения с заданным критерием качества, а также синтезированы несколько СКС существенно превосходящие по трем основным параметрам (разрешающая способность, помехоустойчивость, чувствительность ) СКС Байера, что подтверждает правильность методик анализа и алгоритма синтеза СКС .

Был разработан алгоритм компенсации вертикального смаза в цветных ТВ камерах работающих в условиях большой освещенности или при наблюдении ярких объектов. Данный алгоритм позволил достичь времени накопления до 200 нс, что обеспечивает регулировку значения видеосигнала в 107 раз только за счет электронного затвора при частоте полей/кадров 50 Гц .

Был разработан алгоритм компенсации разброса параметров выходных устройств цветных ФП со СКС Байера. Моделирование данного алгоритма показало, что после компенсации перепад яркости на границе раздела областей ФП при любом сюжете изображения и при любом уровне шума не превышает пороговый контраст зрительного анализатора человека. Данный алгоритм не требователен к вычисленным ресурсам, не требует калибровок, составления таблиц преобразования и накопления статистических данных по эксплуатации, что позволяет применить его в ТВ камерах с большим потоком данных .

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

Джакония В.Е., Гоголь А.А. Друзин Я.В. Телевидение: Учебник для вузов ; Под ред. В.Е. Джаконии. – М.: Горячая линия Телеком, 2002. 640 с .

Быков Р.Е. Телевидение. М.: Высш. шк., 1988. – 248 с .

2 .

Полосин Л.Л.Цифровые системы вещательного телевидения - 2004 3 .

4. D. Durini High Perfomance Silicon Imaging. Fundamentals and Applications of CMOS and CCD Image Sensor. Woodhead Pub. 450 pp. 2014 Пресс Ф.П. Фоточувствительные приборы с зарядовой связью. – М.: Радио и связь, 1991. – 264 с .

6. JR Janesick. Scientific Charge-Coupled Devices USA: SPIE Press; 2001 .

7. AJP Theuwissen. Solid-state imaging with charge-coupled devices Dordrecht, Boston, London: Kluwer Academic Publishers; 1995 .

8. Eric R. Fossum CMOS active pixel sensor type imaging system on a chip U.S. Patent 5841126, 1998 .

9. Eric R. Fossum Active pixel sensor with intra-pixel charge transfer U.S. Patent 5471515, 1995 .

10. Status of the CMOS Image Sensor Industry 2014 [Электронныйресурс]: Режимдоступа:

report Yole Dveloppement/ http://i-micronews.com/imagingreport/product/status-of-the-cmos-image-sensor-industry-2014.html

11. Манцветов А.А., Цыцулин А.К. Телекамеры на КМОП-фотоприемниках:

Вопросы радиоэлектроники. Серия «Техникателевидения», выпуск 2, 2006. – С .

70 – 89

12. J.Nakamura Image sensors and signal processing for digital still cameras/ CRC Press is an imprint of Taylor & Francis Group 2006

13. Single-Sensor Imaging. Methods and Applications for Digital Cameras. Ed .

by R. Lukac. Boca Raton, USA: CRC Press. 2009. 626 p .

14. Гершберг А.Е, Вишневский Г.И. Многосигнальные видиконы - Л. :

Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1983. - 144 с .

15. B.E. Bayer. Color imaging array. U.S. Patent 3 971 065, 1976 .

16. J.F. Hamilton, J.E. Adams, and D.M. Orlicki. Particular pattern of pixels for a color lter array which is used to derive luminanance and chrominance values. U.S .

Patent 6 330 029 B1, Dec. 2001 .

17. Пригожин Г.Я. Матричные формирователи видеосигнала на приборах с зарядовой связью для одноматричных цветных телевизионных камер//Обзоры по электронной технике. Серия 2. Полупроводниковые приборы.– 1986.–Вып.4– 60 с .

18. Semiconductor Business Meeting [Электронныйресурс]:- Presentation MaРежимдоступа:

terials/ http://www.sony.net/SonyInfo/IR/info/Semiconductor/ 2011/index.html

19. Aptina Clarity+ Technology [Электронныйресурс]: http://www.aptina.com/ products/technology/clarity_tech.jsp

20. Truesense sparse color filter pattern [Электронныйресурс]:- application note revision 1.0 september, 2013/ Режимдоступа: http://www.truesenseimaging.com/ support/application-notes/doc_download/142-truesense-sparse-cfa-overview

21. Fujifilm X-Trans sensor technology [Электронныйресурс]:/ Режимдоступа:

http://fujifilm-x.com/x-pro1/en/about/sensor/index.html

22. L. Condat, A new color lter array with optimal sensing properties,in Proc .

IEEE Int. Conf. Image Process., Nov. 2009, pp. 457–460 .

23. Hirakawa K., Wolfe P. Spatio-spectral color filter array design for optimal image//Transactions On Image Processing. V. 17. Iss. 10, October 2008. P. 1876-1890

24. P. Hao, Y. Li, Z. Lin, and E. Dubois, A geometric method for optimal design of color lter arrays, IEEE Trans. Image Processing, in press, 2011 .

25. Y. Li, P. Hao, and Z. Lin, Color lter arrays: representation and analysis, Tech. Rep. RR-08-04, Dept. of Computer Science, Queen Mary, Univ. of London (QMUL), 2008 .

26. Y. Li, P. Hao, and Z. Lin, Color lter arrays: a design methodology, Tech .

Rep. RR-08-03, Dept. of Computer Science, Queen Mary, Univ. of London (QMUL), 2008 .

27. Hirakawa K., Wolfe P. Spatio-spectral color filter array design for optimal image//Transactions On Image Processing. V. 17. Iss. 10, October 2008. P. 1876-1890

Режимдоступа:

28. ColorFilterArrayDesigns [Электронныйресурс]:http://www.quadibloc.com/other/cfaint.htm

29. Манцветов А.А., Мягкая Н. П., Плохих Д. П., Чекунова И. С. Разрешающая способность цветных одноматричных телевизионных камер. Серия «Техника телевидения», выпуск 2, 2008. – С. 38 – 49

30. Зубарев Ю.Б., Сагдуллаев Ю.С., Сагдуллаев Т.Ю. Видеоинформационные технологии систем связи. - М.:Изд-во Спутник+, 2011. 296 с .

31. Рыфтин Я.А. Телевизионная система. Теория. — М.: Советское радио, 1967. 272 с .

32. Быков Р.Е., Певзнер Б.М., Хромой Б.П., Шерайзин С.М. Теоретические основы телевидения. Формирование и обработка сигналов / Телевизионная техника. Справочник под ред. Ю.Б.Зубарева и Г.Л.Глориозова. -М.: Радио и связь, 1994 .

С. 12-105 .

33. Гоголь А.А. Оценка качества видеоинформационных систем по характеристикам видеосигналов в процессе системного проектирования…д-ра техн. наук:

05.12.17/ Гоголь Александр Александрович.-СПб.: СПбГУТ, 1999 .

34. Твердотельное телевидение: Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах / Л.И. Хромов, Н.В. Лебедев, А.К. Цыцулин, А.Н. Куликов; Под ред. И.А. Росселевича. – М.: Радио и связь, 1986. – 184 с .

35. В.В.Березин, А.А.Умбиталиев, Ш.С.Фахми, А.К.Цыцулин, Н.Н.Шипилов Твердотельная революция в телевидении: Телевизионные параметры на основе приборов с зарядовой связью, систем на кристалле и видеосистем на кристалле. – М.: Радио и связь, 2006

36. Антипин М.В., Косарский Ю.С. Полосин Л.Л., Таранец Д.А. Кинотелевизионная техника Под ред. Антипина М.В.- М.: Искусство, 1984. - 324 с .

37. Полосин Л.Л. Методология оценки качества воспроизведения цветных изображений оптико-электронными системами. д-ра техн. наук: 05.11.07/ Полосин Лев Леонидович.-СПб.: 1997 .

38. Б. С. Тимофеева Телевидение. Видеотехника: Теория и практика : Сб .

науч. тр. - СПб. : Изд-во СПбГААП, 1996. 113 с

39. Дворкович В.П., Дворкович А. В. Цифровые видеоинформационные системы (теория и практика) /. — М.: Техносфера, 2012. — 1007 с .

40. Дворкович В.П. Влияние помех на качество телевизионного изображения и их измерение: Учебное пособие для ВИПК. - М., 1984. 161 с .

41. D.Williams; D.Wueller; K.Matherson A pilot study of digital camera resolution metrology protocols proposed under ISO 12233, edition 2. Proc. SPIE 6808, Image Quality and System Performance V, 680804 (28 January 2008) .

42. U. Artmanna, D.Wueller Dierences of digital camera resolution metrology to describe noise reduction artifacts. SPIE 7529, Image Quality and System Performance VII, 75290L (18 January 2010);

43. ISO 12233:2014 Photography - Electronic still picture imaging --Resolution

and spatial frequency responses [Электронныйресурс]:- Standards catalogue Режимдоступа:

http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_ics/catalogue_detail_ics.htm?csnumber=5

44. D. Wueller Evaluating Digital Cameras Proc. SPIE 6069, Digital Photography II, 60690K (10 February 2006)

45. D. Wueller Image Engineering digital camera tests [Электронныйресурс]:

White paper Режимдоступа: http://www.image-engineering.de

46. Шеннон Р., Вайант Дж., Проектирование оптических систем. –М.: Мир, 1983 .

47. Борн М., Вольф Э. Основы оптики. –М.: Наука, 1970 .

48. Гудмен Дж. Статистическая оптика Пер. с англ.- М.: «Мир», 1988.- 528с .

49. Лансберг Г.С. Оптика Учеб. пособие: Для вузов. — 6-е изд., стереот. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 г. - 848 с .

50. Moir & False Color [Электронный ресурс]:- Articles/ Режим доступа:

http://www.nikonusa.com/en/Learn-And-Explore/Article/gy43mjgu/moir%C3%A9false-color.html

51. Цуккерман И.И Цифровое кодирование телевизионных изображений. М.: Радио и связь, 1981. - 240 с .

52. Йесперс П. Полупроводниковые формирователи изображений. - М. :

Мир, 1979. - 573 с .

53. Грудзинский М.А, Цуккерман И.И., Шостацкий Н.Н. Дискретизация ТВ изображений при цифровом кодировании. – Техника кино и телевидения, 1978, №11, с.19-23 .

54. Игнатьев Н.К. Дискретизация и ее приложения — М.: Связь, 1980. -264с .

55. Безруков В.Н. Разработка и применение элементов теории преобразования сигналов изображений в системах прикладного телевидения …д-ра техн. наук: 05.12.17/ Вадим Николаевич.-М., 1995 .

56. Безруков В.Н. Принципы построения и анализа характеристик спектра структур дискретизации телевизионных изображений// Техника кино и телевидения. 1990. № 7. С. 7-23 .

57. E. Fossam Quanta Image Sensor: Possible paradigm shift for the future [Электронныйресурс]:- Presentation Режимдоступа: http://ericfossum.com/ Presentations/2012%20March%20QIS%20London.pdf

Режимдоступа:

58. OmniBSI-2 [Электронныйресурс]:- Technologies http://www.ovt.com/ technologies/technology.php?TID=7

59. CMOS Image Sensor [Электронныйресурс]:- Product image sensor from

Режимдоступа:

Aptina https://www.aptina.com/products/image_sensors/ index.jsp?incoming=1&form3=3&navId=H0,C1,C3&categoryId=3&action=RESET

60. High Picture Quality Cellular Phone CMOS Image Sensors Feature Full HD

Режимдоступа:

Video [Электронныйресурс]:- CX-NEWS Vol.65 http://www.sony.net/Products/SC-HP/cx_news/vol65/ imx081_091_111pq.html

61. Jeong-Woo Park, Photodiodes - World Activities in 2011. ISBN 978-953pages, Publisher: InTech .

62. The "Digital Imaging World" of Sony is Further Expanding [Электронныйресурс]:- Режимдоступа:

CX-NEWS Vol.70 http://www.sony.net/Products/SCHP/cx_news/vol70/sideview1.html

63. On-Chip Color Filters [Электронныйресурс]:- Products Toppan photomask/ Режимдоступа: http://www.photomask.com/products/on-chip-color-filters

64. Fujifilm X-T1 [Электронный ресурс]:- Camera Review / Режим доступа:

http://www.dpreview.com/reviews/fujifilm-x-t1

65. B. K. Gunturk, Y. Altunbasak and R. M. Mersereau, Color plane interpolation using alternating projections, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 11, no .

9, pp. 9971013, Sep. 2002 .

66. L. Zhang and X. Wu, Color demosaicking via directional linear minimum mean square-error estimation, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no. 12, pp. 21672178, Dec. 2005 .

67. K. Hirakawa and T. W. Parks, Adaptive homogeneity-directed demosaicing algorithm, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no. 3, pp. 360-369, Mar 2005 .

68. D. Menon, S. Andriani and G. Calvagno, Demosaicing with directional filtering and a posteriori decision, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no .

1, pp. 132141, Jan. 2007

69. King-Hong C.; Yuk-Hee C. Low-complexity color demosaicing algorithm based on integrated gradients. J. Electron. Imaging. 19(2), 021104 (June 01, 2010) .

70. CameraReviews / Previews [Электронныйресурс]:- / Режимдоступа:

http://www.dpreview.com/camerareviews?utm_campaign=internallink&utm_source=mainmenu&utm_medium=text&ref=mainmenu

71. D. Alleysson, S. Susstrunk and J. Herault, Linear demosaicing inspired by the human visual system, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, no. 4, pp .

439449, Apr. 2005 .

72. Dubois, E., Dec. 2005. Frequency-domain methods for demosaicking of Bayer-sampled color images. IEEE Signal Processing Letters 12 (12), 847–850 .

73. Гуревич С.Б. Эффективность и чувствительных телевизионных систем М.-Л.: Энергия, 1964. - 344 с .

74. Вахромеева О.С., Манцветов А.А., Шиманская К.А. Характеристики чувствительности телевизионных камер на матричных приборах с зарядовой связью // Изв. вузов России. Радиоэлектроника, 2004. В. 4. С. 25–35 .

75. S.B. Howell Handbook of CCD astronomy, Second edition, Cambridge observing handbooks for research astronomers, Vol. 5 Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2006

76. R.A. Jansen Astronomy with Charged Couple Devices [Электронныйресурс]:- e-Book (Tempe: Arizona State University), 197 p / Режимдоступа: http://www.public.asu.edu/~rjansen/bibliography.html

77. Low Noise High Efficiency 3.75 µm and 2.8 µm Global Shutter CMOS Pixel

Arrays [Электронныйресурс]:- Aptina Imaging Corporation / Режимдоступа:

http://www.imagesensors.org/Past%20Workshops/ 2013%20Workshop/2013%20Papers/Slides/12-1_Velichko_SLIDES.pdf

78. Носов Ю.Р., Шилин В.А. Основы физики приборов с зарядовой связью .

М., Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит..: 1986,

79. KAI-02170 Image Sensor [Электронный ресурс]:- datasheet/ Режим доступа: http://www.truesenseimaging.com/products/interline-transfer-ccd/72-KAI-02170

80. Full-Frame Spectroscopic & Scientific CCDs [Электронныйресурс]:- High Performance Imaging Solutions / Режимдоступа: http://www.e2v.com/products/highperformance-imaging-solutions/imaging-sensors-cmos-ccd-emccd/?resources#52

81. Вишневский Г.И.,. Коссов В.Г. Разработки и производство ФПЗС и цифровых камер на их основе// Научно-технический интернет-журнал «ТелефотоТехника» - 2008. [Электронный ресурс]. Режим доступа : www.telephototech.ru

82. Г. Вишневский, М. Выдревич, В. Нестеров, В. Ривкинд Отечественные УФ и ИК ФПЗС и цифровые камеры на их основе. Путь к успеху Известия вузов .

Электроника. - 2003. - № 8. - С. 18 - 22

83. Y. Sato Smear-corrective device. U.S. Patent 7710473, 2010 .

84. T. Yoshida, K. Kurosawa Digital camera comprising smear removal function .

U.S. Patent 8314864, 2012 .

85. T. Okado I mage capturing apparatus with correction using optical black areas, control method therefor and program U.S. Patent 8339482, 2012 .

86. Standard products CMOSIS [Электронныйресурс]. Режим доступа :

http://www.cmosis.com/products/standard_products

87. CMOS Image Sensors with Global Shutter Function for Industrial Use [Электронныйресурс]:- Режимдоступа:

New Products Information from Sony/ http://www.sony.net/Products/SC-HP/ new_pro/december_2013/imx174_e.html

88. Phantom Camera Products | High-Speed Cameras [Электронныйресурс]:-/ Режимдоступа: http://www.visionresearch.com/Products/High-Speed-Cameras/

89. Seam correction for sensors with multiple outputs [Электронныйресурс] refРежимдоступа:

erence document revision 1.0 PS-0065/ http://www.truesenseimaging.com/support/application-notes/doc_download/11-seamcorrection-for-sensors-with-multiple-outputs

90. W.A. Cook, K.A. Parulski Method and apparatus compensating for sensitivity variations in the output of a solid state image sensor U.S. Patent 5083343, 1992 .

91. C. Parks Multiple output CCD image block balancing U.S. Patent 6072603, 2000 .

92. T. Hori, C. B. Cheng, H. Lin Multi-tap camera U.S. Patent 7236199, 2007

93. S. Nakayama Correction fo level difference between signal output from split read-out type image sensing apparatus U.S. Patent 7362358, 2008 .

94. P. W. Hawkes Advances in Imaging and Electron Physics Volume 162, Pages 1-275 (2010)

95. D. Alleysson, S. Ssstrunk, J. Hrault Color demosaicing by estimating luminance and opponent chromatic signals in the Fourier domain // Color Imaging Conference, pp. 331-336, 2002

96. C. A. Walker Handbook of Moire Measurement Taylor & Francis 2003

97. R. A. Maschal etal, Review of Bayer Pattern Color Filter Array (CFA) Demosaicing with New Quality Assessment Algorithms, Army research laboratory, ARLTR-5061. January 2010 .

98. Rec. ITU-R BT.601-5 [Электронныйресурс] recommendation The ITU Radiocommunication Assembly/ Режимдоступа: https://www.itu.int/dms_pubrec/itur/rec/bt/R-REC-BT.601-5-199510-S!!PDF-E.pdf

99. Статьи ЭВС для профессиональных инсталляторов и менеджеров .

[Электронный ресурс] Телекамеры и оборудование для систем видеонаблюдения/ Режим доступа: http://www.evs.ru/publ.php

100. Optical Filter Glass. [Электронный ресурс] Schott bandpass bg40 / Режим доступа: http://www.schott.com/advanced_optics/english/ download/schott-bandpassbg40-june-2014-en.pdf

101. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение Мир, 1990 .

102. ICX429ALL [Электронный ресурс]:- Sony CCD datasheet/ Режим доступа: http://www.sony.net/Products/SC-HP/datasheet/01/data/E01510B41.pdf

103. Samsung Launches ISOCELL: Innovative Image Sensor Technology for

Premium Mobile Devices [Электронныйресурс]:- Press Releases / Режимдоступа:

http://www.samsung.com/global/business/semiconductor/news-events/pressreleases/detail?newsId=13041

104. BT.709 : Parameter values for the HDTV standards for production and international programme exchange [Электронныйресурс] recommendation The ITU Radiocommunication Assembly/ Режимдоступа: http://www.itu.int/rec/R-REC-BT.709/en Авторский список литературы

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:

А1. Баранов П.С. Чувствительность цветных одноматричных телевизионных камер[Текст] Баранов П.С., Козлов В.В., Манцветов А.А. //Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. 2012. Вып. 1. С. 58-71 .

А2 Баранов П.С. Управление режимом накопления в твердотельных фотоприемниках [Текст] / Умбиталиев А.А., Цыцулин А.К., Манцветов А.А., Козлов В.В., Рычажников А.Е., Баранов П.С., Иванова А.В// Оптический журнал вып.11 .

Том 79. 2012. С. 84-92 .

А3 Баранов П. С. Статистический метод устранения разброса параметров выходных устройств фотоприемника[Текст] /Баранов П. С//. Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. Вып. 2. 2013. С. 80-89 .

А4 Баранов П. С. Анализ характеристик телекамер на фотоприемниках с произвольной структурой кодирующихсветофильтров[Текст] /Баранов П. С //Вопросы радиоэлектроники. Сер. Техника телевидения. Вып. 1. 2014. С. 80-89 .

Патенты А5 Баранов П.С. Устройство формирования изображния // Быков Р.Е., Баранов П.С. Заявка №2013128843/07(042936)

Другие статьи и материалы конференций:

А6 Баранов П.С. Управление накоплением видеоинформации в твердотельных фотоприемниках[Текст] /Баранов П.С., Иванова А.В., Манцветов А.А., Умбиталиев А.А. // Тез. докл. 9-ой Международной конф. "Телевидение: передача и обработка изображений", СПб, 2012 г. с. 15-18 .

А7 Баранов П.С. Метод компенсации анизотропии видеосигналов фотоприемника с параллельным считыванием в реальном времени.[Текст] /Баранов П.С., Сергеева Е.Ф. // Тез. докл. 9-ой Международной конф. "Телевидение: передача и обработка изображений", СПб, 2012 г. с. 134-135 .

А8 Баранов П.С. Специальные телевизионные камеры со сверхмалым временем экспозиции [Текст] /Баранов П.С., Иванова А.В. //. сбор. докладов науч.-тех .

школы-семинара «Инфокоммуникационные технологии в цифровом мире». 2012 г. С. 5-7 А9 Баранов П.С. Интерполяция цветных изображений на основе анализа в спектральной плоскости[Текст] /Баранов П.С., Драк О.Т. // Тез. докл. научно-техн .

конф. СПб НТОРЭС, СПб, 2013 г. С. 240-241 А.10 Баранов П.С. Представление и анализ изображения, фильтрованного CFA, в частотной области. Синтез CFA.[Текст] /Баранов П.С., Драк О.Т. //Тез .

докл. 10-ой Международной конф. "Телевидение: передача и обработка изображений", СПб, 2013 г. с. 93-95 .

А11 Баранов П.С. Выбор структуры цветных кодирующих светофильтров для повышения чувствительности[Текст] /Баранов П.С., Драк О.Т. // Тез. докл. 10-ой Международной конф. "Телевидение: передача и обработка изображений", СПб, 2013 г. с. 14-16 .

А12 Баранов П.С. Методы компенсации вертикального смаза в телевизионных камерах на матричных ПЗС[Текст] /Баранов П.С. //. Тез. докл. 10-ой Международной конф. "Телевидение: передача и обработка изображений", СПб, 2013 г.


Похожие работы:

«База нормативной документации: www.complexdoc.ru Госстрой России ЦНИИП градостроительства РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПРОЕКТИРОВАНИЮ ОБЩЕСТВЕННО-ТРАНСПОРТНЫХ ЦЕНТРОВ (УЗЛОВ) В КРУПНЫХ ГОРОДАХ МДС 32-2.2000 Москва 1997 Содержан...»

«Внутриматочные контрацептивы Руководство по техническому обеспечению служб и управлению ими В ы п у щ е н о и з д а т е л ь с т в о м М е д и ц и н а по п о р у ч е н и ю М и н и с т е р с т в а з д р а в о о х р а н е н и я Р о с с и й с к о й Ф е д е р а ц и и, к о т о р о м у ВОЗ в в е р и л а...»

«Е.К. РУМЯНЦЕВ, А.В. ТЕН, Б.И. ГЕРАСИМОВ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ПРЕДПРИЯТИЯ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ОАО "КОНДИТЕРСКАЯ ФИРМА "ТАКФ") ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ УДК 664.6 ББК У305.73-823.2 Р865 Рецензенты: Доктор экономических наук, профессор, директор академии экономики и предпринимательства ГОУ ВПО "Тамбо...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ СЫКТЫВКАРСКИЙ ЛЕСНОЙ ИНСТИТУТ – ФИЛИАЛ ГОСУДАРСТВЕННОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКАЯ АКАДЕМ...»

«BA KMYA SAN. ve TC. A. Ouz Caddesi No:22 1. Organize Sanayii Blgesi 06930 Sincan / Ankara TRKYE PE21 ТЕХНИЧЕСКАЯ СПЕЦИФИКАЦИЯ ПОЛИЭФИРНАЯ ПОРОШКОВАЯ КРАСКА BA KMYA Описание PE21 – это термореактивная полиэфирная порошковая...»

«И. О. Кулик СПАРИВАНИЕ НОСИТЕЛЕЙ ТОКА И СВЕРХПРОВОДИМОСТЬ В ОКСИДАХ И ГИДРИДАХ МЕТАЛЛОВ Препринт 3 7 8 9 АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИККОЙ ССР ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ НИЗКИХ ТЕМПЕРАТУР И. О. К у л ю СПАРИВАНИЕ НОСИТЕЛЕЙ ТОКА И СВЕРХПРОВОДИМОСТЬ В О...»

«ТЫЩЕНКО ВЛАДИМИР МИХАЙЛОВИЧ РАЗРАБОТКА КИСЛОТНО-КАВИТАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПЕКТИНА ИЗ РАСТИТЕЛЬНОГО СЫРЬЯ Специальность 05.18.01 – Технология обработки, хранения и переработки злаковых, бо...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова В.В . Филатов ИСТОРИЯ МАГНИТОГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. Г.И. НОСОВА: 1940-е ГОДЫ Монография Магнитогорск УДК 378.4 (0...»

«Д.а РОЗЕНТАЛЬ СПРАВОЧНИК Правописание и литературная правка КНИГА Д. Э. РОЗЕНТАЛЬ СПРАВОЧНИК по правописанию и литературной правке для работников печати 5-е издание, исправленное и дополненное М ОСКВА "КНИГА" Б Б К 76.17 Р64 Дитмар...»

«МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ СОВЕТ ПО СТАНДАРТИЗАЦИИ, МЕТРОЛОГИИ И СЕРТИФИКАЦИИ (МГС) INTERSTATE COUNCIL FOR STANDARDIZATION. METROLOGY AND CERTIFICATION (ISC) ГОСТ МЕЖГОСУДАРСТВЕННЫЙ 7178— СТАНДАРТ (UNECE STANDARD FFV—23:2012) ДЫНИ СВЕЖИЕ Технические условия (UNECE STANDARD FFV—23:2012, MOD) Издание официальное Mi,,,,, Стждшрпч фецм 201" центр энергоэф...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГО С ТР СТАНДАРТ 54630РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОРОХ КОРМОВОЙ Технические условия Издание официальное Москва Стандарти нформ кружева модели ГОСТ Р 54630—2011 Предисловие Цели и принципы стандартизации в Российской Федерации установлены...»

«Издание Забайкальского горного колледжа имени М.И. Агошкова 05.04.2015 № 4 (124) Аккредитационная экспертиза XV научнопрактическая конференция 16-20 марта 2015 года в колледже группой профессиональных стр. 2 экспертов и представителями Управления лицензирования и контроля Министерства образования Забайкальского края была проведена ак...»

«Руководство по эксплуатации WA 750 & WA 1200 Family ВАФЕЛЬНИЦА Описание продукта Нижняя часть корпуса Верхняя часть корпуса Гибкий шарнир Индикатор выпекания Контрольная лампа „красная“ = нагревание Контрольная лампа „зеленая“ = готово Теплоизолированная ручка Ползунковый регулятор для на...»

«Первое информационное сообщение 5-я международная конференция СЕЛЕВЫЕ ПОТОКИ: КАТАСТРОФЫ, РИСК, ПРОГНОЗ, ЗАЩИТА Тбилиси, Грузия 1-5 октября 2018 г. Институт водного хозяйства им. Цотне Мирцхулава Грузинског...»

«ЧЕРКЕЗОВ Роман Игоревич СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ГИДРОДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕУСТАНОВИВШЕГОСЯ ДВИЖЕНИЯ ВОДЫ В РУСЛАХ РЕК Специальность: 05.23.16 – Гидравлика и инженерная гидрология АВТОРЕФЕРАТ диссертации...»

«ГОСТ 12.2.007.0-75 ССБТ. Изделия электротехнические. Общие требования безопасности Дата введения 1978-01-01 Постановлением Государственного комитета стандартов совета Министров С...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Сыктывкарский лесной институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Сан...»

«Савина Анна Вячеславовна АНАЛИЗ РИСКА АВАРИЙ ПРИ ОБОСНОВАНИИ БЕЗОПАСНЫХ РАССТОЯНИЙ ОТ МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ СЖИЖЕННОГО УГЛЕВОДОРОДНОГО ГАЗА ДО ОБЪЕКТОВ С ПРИСУТСТВИЕМ ЛЮДЕЙ Специальность 05.26.03 – "Пожарная и промышленная безопасность (нефтегазовый комплекс)" Диссертация на соискание учено...»

«Вестник Томского государственного университета. 2013. № 372. С. 40–44 УДК 81'255.4 Н.В. Петрунина ТРАНСФОРМАЦИИ ЭЗОТЕРИЧЕСКОЙ МЕТАФОРИКИ В РУССКОЯЗЫЧНЫХ ПЕРЕВОДАХ РАННЕЙ ЛИРИКИ У.Б. ЙЕЙТСА Рассматривается метафорика ранней лири...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕС...»

«сМ^ ООЗ163673 БЕРЕТОВ ЛЕОНИД АЛЕКСАНДРОВИЧ РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ПИЩЕВЫХ КРАСИТЕЛЕЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В ПРОИЗВОДСТВЕ МЯСОПРОДУКТОВ Специальность 05 18 04 технология мясных, молочных...»





















 
2018 www.new.pdfm.ru - «Бесплатная электронная библиотека - собрание документов»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.