Fixed-Pattern-Korrektur von HDRC-Bildsensoren

Abstract

Aufnahmen mit gängigen Bildsensoren sind in sehr hellen Bereichen weiß gesättigt und haben im Dunkeln eine schlechte Kontrastauflösung, so dass sie dort schwarz gesättigt erscheinen. Der in dieser Arbeit untersuchte HDRC-Bildsensor nimmt dagegen einen extremen Helligkeitsbereich von über 7 Dekaden ohne Weißsättigung und mit guter Kontrastauflösung im Dunkeln auf. Bei diesem hohen Umfang von Signalwerten machen sich aber örtliche physikalische und fertigungstechnische Abweichungen der Pixelkennlinien in einem Flächensensor mit z.B. 300 000 Pixel bemerkbar: Bei gleichförmiger Beleuchtung entsteht ein „gesprenkeltes“ Bild. Dieses Fixed-Pattern ist statistisch über dem Sensor verteilt. Die optimalen Korrekturparameter sind abhängig von der Helligkeit und der Temperatur, was insbesondere für den Einsatz dieser Bildsensoren in rauer Umgebung (Produktionsanlagen, Automobil) kritisch ist. Die Korrektur in Echtzeit bei 32 Bildern/Sekunde über den gesamten Helligkeits- und Temperaturbereich dieser HDRC-Bildsensoren war das Ziel dieser Arbeit. Es gibt bereits Verfahren, die das örtliche Rauschen im Hellen korrigieren. Die signifikante Temperaturabhängigkeit wie auch das Verhalten im Dunkeln wurden dagegen noch nicht betrachtet. Erstmals realisiert diese Arbeit eine Methode, die an der Dunkelgrenze sowie durchgängig über den gesamten Dynamikbereich von 7 Dekaden gute Korrekturergebnisse erzielt. Zudem ermöglicht das neue, auf dem physikalischen Modell des Pixels basierte Verfahren, erstmals die Korrektur des örtlichen Rauschens über einen weiten Temperaturbereich. Ergebnisse werden für 0°C bis 80°C vorgelegt. Die Strategie und die Realisierung des Verfahrens basieren auf der Ökonomie und Geschwindigkeit digitaler Speicher- und Rechenverfahren, so dass im Kamerakopf die Korrektur in Echtzeit mit 32 Bilder / Sekunde bei VGA-Auflösung (300 000 Pixel) möglich ist. Ein entsprechender echtzeitfähiger Prototyp wurde in Hardware aufgebaut und bei verschiedenen Temperaturen getestet.

Recordings taken with common image sensors are white saturated in the bright and have a poor contrast resolution in the dark, which leads to a black saturation. This work deals with HDRC image sensors which can record an extremely high dynamic range exceeding 7 decades without white saturation and good contrast resolution in the dark. Due to the high range of signal values, local physical and process variations of the pixel characteristics are visible in a field sensor of e.g. 300 000 pixels: A homogeneous illumination results in a "speckled" image. This so-called fixed-pattern noise is distributed tatistically over the sensor. Optimal correction parameters are dependent on the illumination and on the temperature. The latter is very important for the application of the image sensors in harsh environments (e.g. manufacturing facilities, automotive). The correction in real-time at 32 frames/second over the whole illumination and temperature range for HDRC-image sensors was the aim of this work. There already exist methods which correct local noise in the bright. Neither the significant temperature dependence nor the behaviour in the dark was addressed before. This work realises for the first time a method, which works well at the dark limit as well as over the whole dynamic range of 7 decades. Additionally, the new technique, based on the physical model of the pixel, corrects the local noise over a wide temperature range. Results for 0°C to 80°C are given in this work. The strategy and the realisation of this method are based on the economy and speed of digital storage and processing, so that a correction within the camera-head in real-time with 32 frames / second at VGA-resolution (300 000 pixels) is possible. A prototype was realised in hardware and tested at different temperatures.