低照度CCD圖像采集及噪聲預(yù)處理

摘 要: 介紹電荷耦合器件CCD，及其在低照度條件下的噪聲影響機制，并從圖像預(yù)處理的角度分析噪聲消除的可能性，最后通過現(xiàn)場可編程器件FPGA從硬件上實現(xiàn)低照度條件下CCD圖像采集的實時噪聲消除預(yù)處理。

關(guān)鍵詞： 低照度圖像 實時噪聲處理 電荷耦合器件（CCD） 可編程器件（FPGA）

　八十年代后期，CCD器件進入實用階段，得到廣泛的應(yīng)用。但直接用在低照度下的監(jiān)測和識別時，信噪比急劇下降。在軍事和天文觀測中可采用專用的像增強器，但在普通的應(yīng)用中，為降低成本一般通過計算機進行圖像處理提高信噪比。本文提供一種折衷的方案，通過分析CCD的特點，采用硬件的方法實現(xiàn)圖像增強，為計算機后端減少了大量復(fù)雜的運算，為整個系統(tǒng)的實時性創(chuàng)造了條件。

１ CCD 的原理

CCD 的圖像捕捉過程分為三個子過程，即：光電轉(zhuǎn)換和儲存，電荷轉(zhuǎn)移，電荷讀出。

CCD器件是有許多光敏像元組成的，每個像元可看成是一個兩極加有反向偏壓的光敏二極管。當一個光子入射到光敏二極管的耗盡層時，如果其能量ｈｖ大于半導(dǎo)體的禁帶Eg，半導(dǎo)體的價電子將越遷到導(dǎo)帶形成光生電子－空穴對。由于空間電荷區(qū)對光生電子是一個低勢能的勢阱，光生電子將被收集在勢阱中，這樣就完成了一次光電轉(zhuǎn)換和儲存。

六十年代末，貝爾實驗室的研究人員發(fā)現(xiàn)，電荷通過半導(dǎo)體勢阱會發(fā)生轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。這樣，如果把一系列的光敏二極管排列起來，通過電荷在勢阱中的轉(zhuǎn)移，就有可能在一定的時序驅(qū)動下讀出儲存在每個光敏二極管勢阱的光電信息。圖1是典型的三相CCD的電荷轉(zhuǎn)移過程。

雖然用同一組CCD光敏二極管就可以完成攝像器件的光電轉(zhuǎn)換和轉(zhuǎn)移，但是，由于復(fù)雜的控制光點極不利于提高CCD器件的量子效率。同時在CCD電荷轉(zhuǎn)移時各個光敏單元還正在進行光電轉(zhuǎn)換，這將使輸出信號產(chǎn)生拖影。所以，實際的CCD器件的光敏單元和轉(zhuǎn)移單元是分開的，通過一定的時序控制可以實現(xiàn)光敏單元向轉(zhuǎn)移單元的整體轉(zhuǎn)移，然后再由轉(zhuǎn)移單元串行地往外部輸出。

CCD的信號讀出通常采用選通電荷積分器結(jié)構(gòu)，圖2是三相CCD的電荷讀出原理：其中Cs是反向偏置二極管D的結(jié)電容。當待讀出電荷到達勢阱時，T1在短脈沖的作用下快速導(dǎo)通使Cs充電到高電位。接著下一相時鐘到達，待讀出電荷轉(zhuǎn)移到勢阱，待讀出電荷將對Cs充電使其電壓下降，電壓的下降幅度與待讀出電荷量成正比，最后由T2驅(qū)動輸出。

２ CCD 的噪聲分析

在低照度圖像實時噪聲處理采集卡研制過程中，我們所遇到的噪聲主要有以下幾種。

暗電流噪聲：復(fù)合——產(chǎn)生中心非均勻分布，特別是某些單元位置上缺陷密集形成暗電流峰。由于信號的讀出路徑各異，這些暗電流峰對各個電荷包的電荷貢獻也不等，因而形成背景的很大起伏。另外，耗盡層熱激發(fā)（符合泊松分布）對背景起伏也有貢獻。

因暗電流大小與位置基本固定，故可用電子學(xué)方法消除。但當器件工作在長時間積分的弱信號觀測時，暗電流的影響將是主要因素。在這種情況下，器件應(yīng)工作于人工制冷狀態(tài)（在液氮溫度下，暗電流可比常溫下減小三個數(shù)量級）。

光響應(yīng)非均勻性：當CCD的各個像元在均勻光源照射下,CCD器件具有光響應(yīng)非均勻性（PRNU）它主要與器件的制造工藝有關(guān)，由于近紅外光在硅中的穿透能力較強，PRNU還受襯底材料的非均勻性影響。PRNU沒有一定的規(guī)律，因器件而異，具有很大隨機性。因此，對于弱信號的應(yīng)用，應(yīng)進行實際測量，然后加以補償以達到均勻響應(yīng)。

散粒噪聲：光注入光敏區(qū)產(chǎn)生信號電荷的過程可看作隨機過程，單位時間產(chǎn)生的光生電荷數(shù)目在平均值上做微小波動，即形成散粒噪聲。散粒噪聲與頻率無關(guān)，在所有頻率范圍內(nèi)有均勻的功率分布（白噪聲特性）。散粒噪聲在低照度，低反差條件應(yīng)用時，當其它噪聲用各種方法抑制后，散粒噪聲成為主要噪聲，決定了一個器件的極限噪聲水平。

雜波噪聲：主要來源于傳輸通道及各種器件，多為無規(guī)則隨機信號，頻譜較寬，幅度不等。圖像信號相鄰像素、相鄰行、相鄰幀具有較大相關(guān)性，而雜波噪聲具有隨機性，據(jù)此可設(shè)計出積分平均器以改善雜波噪聲。

實驗表明相鄰像素或相鄰行的積分平均器效果并不理想，因為它較大地影響了水平和垂直分辨率，相鄰幀積分平均器對圖像分辨率影響不大，特別對靜態(tài)圖像它具有極佳的雜波抑制效果。在實現(xiàn)時一般還需對Ｋ值自適應(yīng)控制（幀間內(nèi)容變化較大時自動減小K值，反之增大），以取得更好的效果。積分平均器的數(shù)字電路實現(xiàn)原理及性能見圖3。

３ CCD 實時噪聲處理的硬件設(shè)計

對低照度條件下所遇到的主要噪聲特點分析，除了散粒噪聲決定了最終噪聲水平，必須通過降低工作溫度以提高信噪比外，其它噪聲可以通過適當?shù)乃惴右愿纳啤Ｔ趯崿F(xiàn)時我們設(shè)計的處理流程如下：控制CCD短時間拍攝一幀圖像，減去事先測量獲得的暗電流圖像，然后根據(jù)事先測量的光響應(yīng)非均勻性進行修正，最后通過幀積分平均器消除散粒噪聲和雜波噪聲的影響。

在實現(xiàn)時，我們采用了具有很高邏輯密度和性價比的EPF10K30嵌入所有的算法和控制邏輯，加上高速SRAM 和高速A／D變換器構(gòu)成了整個系統(tǒng)。其中SRAM分為三個可獨立的部分：存儲背景存儲器、PRNU參數(shù)存儲器和幀存儲器。當A／D完成一次轉(zhuǎn)換時，控制邏輯同時從三個存儲器獲得數(shù)據(jù)，通過處理后寫回幀存儲器，由于三個存儲器可同時訪問，因此極大地提高了系統(tǒng)的并行處理效率。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖4。

實驗表明，肉眼很難辨別的低照度圖像通過這種方法處理后能夠?qū)崟r得到易于辨別的圖像，并能被后續(xù)的模式識別程序很好地識別。