cmos图像传感器的噪声分析及图像处理

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1、CMOS图像传感器的噪声分析及图像处理华中科技大学硕士学位论文CMOS图像传感器的噪声分析及图像处理姓名:和文娟申请学位级别:硕士专业:光电信息工程指导教师:杨克成2011-01-06华中科技大学硕士学位论文摘要随着大规模集成电路制造工艺及设计技术的发展,CMOS图像传感器具有成本低,功耗低,高集成度等优点,并且在成像水平上接近甚至超过CCD图像传感器,具有非常广阔的应用前景。本论文以CMOS成像系统为研究对象,分析了CMOS图像传感器的噪声,并对图像传感器在实验中得到的数字图像进行了降噪处理实验。本论文主要有三部分内容,首先我们分析了CMOS图像传感器的模拟噪声类型,主要以时间和

2、空间噪声为分类基础,详细介绍了三维噪声模型的原理。在此基础上,我们设计了一个基于三维噪声模型理论的图像传感器时间和空间噪声测量实验。利用试实验成像系统拍摄一系列均匀背景图像,然后对所拍摄图像进行一系列的分析和处理,得出时间噪声和空间噪声在不同照度下的具体值,并得出其变化趋势。CMOS图像传感器在经过数模转换后会产生数字噪声,本论文对传感器实验后得到的数字图像进行了降噪处理实验。在中值滤波和均值滤波的基础上,加入噪声判别部分,设计混合噪声降噪处理算法,运用MATLAB语言进行编程并进行实验,首先进行噪声判别,然后根据噪声判别的结果进行降噪处理,实验结果表明本算法具有比较好的降噪效果。

3、在实际应用中,特别是在光线较暗的情况下,成像系统会采取加补充光源的方法来增加曝光量。本论文中对成像系统的不均匀性,主要是光源造成的不均匀性,其余还有光学系统的渐晕效果,成像系统的暗电流及光响应的非均匀性等进行了探讨,并采用校正矩阵的方法进行校正,经实验验证这种方法具有很好的校正效果。关键词:三维噪声模型图像增强CMOS图像传感器I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentoflargescaleintegratedcircuitmanufacturinganddesigntechnology,CMOSimagesensorswithlowcost,

4、lowpowerconsumption,highintegration,etc.,andclosetoorabovethelevelimagingCCDimagesensor,hasaverybroadapplicationprospects.Atfirst,inthisthesisweanalyzedtheanalognoiseofCMOSimagesensor,mainlybasedontimeandspacenoise,thisthesisdescribedthree-dimensionalnoisemodel.Onthegroundofitwedesignedathree-

5、dimensionalnoisemeasurementtestsystem.Andthenwecaptureaseriesofpicturesofhomogeneousbackground,afteranalysisandprocessthepictures,wecangetthevalueoftimeandspacenoiseunderdifferentillumination,andreacheditstrend.ThedigitalnoiseofCMOSimagesensorswillbegeneratedindigital-analogconversion.Inordert

6、ominimizethenoiseofdigitalimage,it’snecessarytodealwiththeimagecollectedbyCMOSimagesensoratthebank-end.ExceptmedianfilterandGaussianfilter,identificationpartofthenoisewasaddedtoprogram.Accordingtothemethod,theimagewasprocessedinsimulatedenvironmentMATLAB.Firstthetypeofnoisewasindentificated,th

7、enprocessitAccordingtotheresultsoflaststep.Andthismethodshowsaverygoodeffectonnoiseminimizationbytheexperiments.Inpracticalapplication,especiallyunderthesituationofdarkishlight,theimagingsystemwilltakethemethodofaddingadditionallightsou

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