Corrección de imágenes IR mediante un filtro extendido de estadísticas constantes

Abstract

RESUMENLa calidad de una cámara IR con arreglo en plano focal (IRFPA), en cuanto a la nitidez de imagen, está condicionada al sofisticado proceso de fabricación de su etapa sensora. Es decir, resulta difícil construir foto-detectores con exactamente la misma respuesta de señal eléctrica. Este problema se conoce como "no-uniformidad" en la tecnología IR y se manifiesta como un enrejado superpuesto en la imagen de salida de la cámara, denominado como ruido de patrón fijo (FPN). Este ruido surge debido a que las débiles señales eléctricas de los detectores deben pasar por una etapa amplificadora de alta ganancia, magnificando sus diferencias notoriamente a la salida de la cámara. Con el fin de abordar este problema, el detector se caracteriza como un modelo lineal con dos parámetros (ganancia y desplazamiento). Para encontrar estos parámetros y poder contrarrestar esta desigualdad proponemos un algoritmo basado en un filtro digital no lineal extendido a partir de un desarrollo teórico simple y comprobado experimentalmente, pero consistente, del método estándar de Estadísticas Constantes (CS). Demostramos que el nuevo filtro se compara favorablemente con el CS estándar, en términos de rapidez de convergencia y por consiguiente un pronto desvanecimiento de figuras fantasmas o "ghosting". Se ajustaron los parámetros del algoritmo propuesto y luego fue probado con videos infrarrojos sintetizados y reales, alcanzando elevados niveles de corrección y disminuyendo notoriamente la no uniformidad.Palabras clave: Foto-detectores infrarrojos, plano focal, no-uniformidad, ruido de patrón fijo, figuras fantasmas. ABSTRACTThe quality of an infrared focal plane array camera (IRFPA) in terms of image sharpness is conditioned on the sophisticated manufacturing process of its sensor stage. That is, it is hard to build photo detectors with exactly the same response of electrical signal. This problem is known as "non-uniformity" in IR technology and it manifests itself as superimposed grid in the output image of the camera, termed as fixed pattern noise (FPN). This noise emerges since the weak electric signals from the detectors must undergo a high gain amplifier stage, thus magnifying their differences notoriously at the exit of the camera. To address this problem, the detector is characterized as a linear model with two parameters (gain and offset). To find these parameters and counteract this inequality we propose an algorithm based on a nonlinear digital filter extended from a simple yet consistent experimentally verified theoretical development of the standard method of Constant Statistics (CS). We demonstrate that the new filter compares favorably with CS standard, in terms of convergence speed and therefore prompt fading of ghosting artifact or "ghosting". Parameters of the proposed algorithm were adjusted and when it was tested with synthesized and real infrared video, high levels of correction was achieved, notoriously decreasing the non-uniformity.