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公开(公告)号:CN113724342A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110884471.3
申请日:2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像传感器像素响应理论灰度值的计算方法,首先根据单色曝光实验确定像素对本色光的光电响应特性及该响应与异色像素的响应关系,得到该曝光量对应的理论灰度值,包括灰度测量值及所发产生的串扰分量,同时确定与相邻像素的响应比例系数。在非线性区,采用一种全新的方法计算曝光量与理论灰度值的关系。解决了由于线性区测得的曝光量‑灰度值曲线关系用于非线性区存在模糊性放大的风险和饱和引起的非线性因素。
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公开(公告)号:CN113724201A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110884475.1
申请日:2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法,将图像传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y),(x,y)为传感器像素的坐标,f(x,y)为对应校正前像素(x,y)的灰度值,f'(x,y)为对应校正后像素(x,y)的灰度值,将f(x,y)与f'(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)根据二维傅里叶变换后的结果,即可绘制函数的频谱图,对比校正前后函数频谱图的空间分布,若校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动,则表明对比度越大,校正效果越好,本发明能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果,稳定可靠,适于工程应用。
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公开(公告)号:CN113724342B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202110884471.3
申请日:2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像传感器像素响应理论灰度值的计算方法,首先根据单色曝光实验确定像素对本色光的光电响应特性及该响应与异色像素的响应关系,得到该曝光量对应的理论灰度值,包括灰度测量值及所发产生的串扰分量,同时确定与相邻像素的响应比例系数。在非线性区,采用一种全新的方法计算曝光量与理论灰度值的关系。解决了由于线性区测得的曝光量‑灰度值曲线关系用于非线性区存在模糊性放大的风险和饱和引起的非线性因素。
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公开(公告)号:CN113724201B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202110884475.1
申请日:2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于二维傅里叶变换的图像传感器校正效果量化评价方法,将图像传感器校正前后测试图像样本看作二维函数f(x,y)与f'(x,y),(x,y)为传感器像素的坐标,f(x,y)为对应校正前像素(x,y)的灰度值,f'(x,y)为对应校正后像素(x,y)的灰度值,将f(x,y)与f'(x,y)进行傅里叶变换得到F(u,ν)与F'(u,ν)根据二维傅里叶变换后的结果,即可绘制函数的频谱图,对比校正前后函数频谱图的空间分布,若校正后函数频谱图重心向(u,v)增大的方向移动,则表明对比度越大,校正效果越好,本发明能够更加直观方便的进行评价串扰补偿效果,稳定可靠,适于工程应用。
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公开(公告)号:CN113724154A
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN202110884452.0
申请日:2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络补偿模板的图像传感器串扰补偿方法,通过不同RGB分量组合的三色平场光曝光实验产生大量图像样本,且根据曝光分量计算各像素的光电响应理论灰度值,由此生成神经网络的学习集;通过人工神经网络训练一套3*3像素规格的窗口的神经网络补偿模板,再使用训练后的神经网络补偿模板采用滑动窗口的方式,对图像遍历,进行串扰补偿。本发明为利用人工神经网络补偿传感器图像提供了一种新模式,同时降低了人工神经网络模型的复杂程度。
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公开(公告)号:CN113347376A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110581162.9
申请日:2021-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电子元器件测试技术领域,具体为一种新的具有标定思想的方法,对像素串扰进行了测量计算的方法。本发明包括:对3*3像素阵进行多组曝光实验,利用函数关系式:得到中心像素与相邻像素的耦合关系系数ak,并按照给出的函数关系式:求出任意曝光条件下,某点的理想灰度值。本发明提供了一种新的具有标定性思想的方法,对像素串扰进行了测量计算,提供了一种像素串扰处理的新思路。
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