Рассмотрен метод обнаружения дефектных элементов матричных фотоприемных устройств (МФПУ) в процессе калибровок. Обнаружение дефектных элементов осуществляется по порогам показателя дрейфа, оценок временного шума и постоянной составляющей. После горячей калибровки определяют коэффициенты чувствительности, по которым также происходит обнаружение дефектов. Приведены распределения по элементам МФПУ и гистограммы значений дрейфа и частотных зависимостей шума, измеренные с помощью формирователя тепловизионного изображения на основе МФПУ формата 256x256, спектрального диапазона 8—12 мкм на фотодиодах из полупроводникового соединения кадмий—ртуть—теллур (КРТ).
Detection of defective IR FPA pixels technique based on cold and hot calibrations process is presented. For cold calibration N consequent frames are accumulated. Applying the least mean square method to N accumulated values of every pixel, the best linear approximation is built, defining offset for this pixel and offset drift index. Root-mean-square deviation of measured values from the approximation line evaluates the temporal noise at frequency defined by delay between consequent frames. Defective pixels detection is accomplished by using thresholds for drift indexes, temporal noise and offset values. Sensitivity coefficients of every pixel calculated during hot calibration are also used for defective pixels detection. A set of defective pixel correction methods is presented. Methods are implemented using Multicore series digital signal processor which performs real-time processing of IR FPA frames. Spatial and statistical distributions of drift indexes and noise versus frequency dependence are presented for infrared camera based on LWIR HgCdTe 256×256 pixels IR FPA.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Физика
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.