一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

孟思岐; 任侃; 路东明; 顾国华; 陈钱

doi:10.5768/JAO201738.0206002

一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏南京 210094

基金项目:

江苏省自然科学基金 BK20130769

详细信息

作者简介:
孟思岐(1991-)，男，江苏徐州人，硕士研究生，主要从事图像处理与模式识别方面的研究工作。E-mail：836251591@qq.com

通讯作者:
任侃(1983-)，男，江苏南京人，研究生导师，主要从事图像视频处理与人机交互界面设计的研究工作。E-mail：j-wu@cauc.edu.cn

中图分类号: TN216
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出版历程
- 收稿日期: 2016-10-16
- 修回日期: 2016-11-16
- 刊出日期: 2017-02-28

A non-uniformity correction algorithm of infrared image sequences based on constant-statistics

School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China

摘要

摘要: 对红外焦平面阵列成像系统而言，基于场景的非均匀校正技术是处理固定图案噪声的关键技术。现有的非均匀校正算法主要被收敛速度和鬼像问题所限制。提出一种新的基于恒定统计算法的自适应场景非均匀校正技术。利用红外图像序列的时域统计信息结合提出的α修正均值滤波来估计探测器的参数，通过减少样本的渐进方差估计，完成成像系统的非均匀性校正。通过模拟和真实的非均匀性图像对算法的性能进行评价。实验结果表明，在继承恒定统计算法快速收敛的同时，图像峰值信噪比较恒定校正法及常系数α校正算法分别有44.5%和32.9%的提升，图像鬼像问题有明显改善。
- 红外焦平面阵列 /
- 非均匀性校正 /
- 恒定统计 /
- 修正均值滤波
Abstract: For infrared focal-plane array imaging system, scene-based non-uniformity correction is key technique to deal with fixed pattern noise. Existing algorithms are mainly restricted by convergence speed and ghosting artifacts. In this paper, a novel adaptive scene-based non-uniformity correction technique is presented, which is based on constant-statistics method (CS). Utilizing temporal statistics of infrared image sequences, the proposed method applies an alpha-trimmed mean filter to estimate detector parameters and minimize sample asymptotic variance estimate. Performance of proposed technique is evaluated by simulation and real non-uniformity image. Experimental results show the proposed method inherits characteristics of fast convergence of CS method and increases peak signal to noise ratio by 44.5% and 32.9% respectively, and image ghost problem is improved obviously.
- focal-plane array /
- non-uniformity correction /
- constant-statistics /
- alpha-trimmed mean filter

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引言

光电倍增管（photomultiplier tube, PMT）是微光探测系统的核心器件^[1]，可以工作在紫外光谱、可见光谱甚至近红外光谱区^[2]，在化学分析^[3]、医学影像^[4-5]、粒子物理学^[6]、天文学^[7]、紫外探测^[8]等领域都有着重要应用。自1934年第一只聚焦型PMT诞生以来，各种PMT不断涌现。根据倍增方式，PMT可以分为打拿极PMT、微通道板光电倍增管（microchannel plate-photomultiplier tube, MCP-PMT）以及硅光电倍增管（silicon photomultiplier tube, SiPM）3大类。国外打拿极PMT的研制和生产厂商有日本Hamamatsu公司、英国ET公司和美国BURLE公司等^[9]。国内主要有北方夜视技术股份有限公司、中国电子科技集团第五十五研究所以及海南展创光电技术有限公司等单位。但由于国内打拿极PMT起步较晚，产品在性能方面仍有待提升。此外，国内正在建设JUNO探测器、地中海KM3NET中微子探测器以及南极IceCube中微子观测站等，需要大量的高性能打拿极PMT。因此，研发和生产高性能国产打拿极PMT具有重要意义。逐级增益是评价打拿极PMT性能的重要参数之一。

目前，国内尝试通过优化打拿极PMT的电子光学输入系统及倍增极系统结构，以期改进其增益特性，并取得了一定成果。最近中国科学院高能物理研究所与国内PMT产商合作，设计了世界最短的3英寸超紧凑型打拿极PMT，其增益在1100 V电压下可达到10⁶量级，在一定电压下甚至可以达到10⁷量级^[10]。增益测试是研发和生产高增益国产打拿极PMT不可缺少的重要环节。现在国内仅有一台由海南展创研制的打拿极PMT逐级增益测试系统，通过人工调整各倍增级的电压设置实现逐级增益测试，操作繁琐且测试效率不高。为提高测试效率，本文拟根据打拿极PMT的逐级增益测试方法，采用实验室自主研发的逐级增益信号控制与处理电路得到输出信号，并基于Visual Studio 2012软件开发平台实现自动测试，设计一套打拿极PMT逐级增益自动测试系统，以期为国产打拿极PMT的逐级增益特性提供准确高效的自动测试手段，并为其增益改进提供参考。

1 测量原理

1.1 打拿极PMT基本结构和工作原理

打拿极PMT主要包括光电阴极、电子光学输入系统、电子倍增系统和阳极组成。电子倍增系统是分立的^[11]，且有8个以上倍增级^[12]，可分为环形笼状、盒栅状、线聚焦形、条状波形、细筛形和微通道板型。图1为盒栅状打拿极PMT的结构示意图^[13]。其工作原理如下：入射光透过输入窗照射在光电阴极上，光电阴极因外光电效应产生光电子；施加在光电阴极和多级电子倍增系统间的负高压使得光电子被加速并聚焦到第一倍增级上，第1倍增级随即发生二次电子发射产生更多的倍增电子，这些倍增了的二次电子又被加速聚焦到第2倍增级上……经过多次倍增后，电子被阳极收集并输出。

图 1 盒栅状打拿极PMT的基本结构示意图

Figure 1. Schematic diagram of basic structure for box-grid type of dynode PMT

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1.2 打拿极PMT逐级增益测试原理

《GB/T 12564—2008 光电倍增管总规范》规定：增益是指在一定工作电压下阳极输出电流与阴极电流的比值^[14]。增益可按（1）式计算：

$$ G = \frac{{{I_a}}}{{{I_k}}} $$

(1)

式中：I_a为阳极输出电流，单位为mA；I_k为阴极电流，单位为mA。由此可知，逐级增益和整管增益分别为

$$ {G_i} = \frac{{{I_i}}}{{{I_{i - 1}}}} $$

(2)

$$ G = \prod\limits_{_{i = 1}}^k {{I_i}} $$

(3)

式中：G_i是第i级增益；I_i是第i倍增级的阳极输出电流，单位为mA；I_i−1是第i−1倍增级的阳极输出电流，单位为mA；k为打拿极级数。

2 测量装置组成

测试系统由自动光源系统、测试暗箱、信号控制与处理电路和测试软件组成，测试系统的原理图如图2所示。

图 2 测试系统原理框图

Figure 2. Block diagram of test system principle

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图3为逐级增益测试系统示意图。信号控制与处理电路、显示屏和工控机均放在机柜内。

图 3 测试系统示意图

Figure 3. Schematic diagram of test system

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2.1 硬件组成

1）自动光源

测试时一般要求目标阴极电流值为10 nA，且逐级倍增后电流值可能会超过电流计设定阈值，因此需要设计自动光源，通过改变光源输出强度调整输出电流。

卤钨灯的连续光谱波段范围为450 nm ～940 nm，具有体积小、发光效率高、色温稳定、寿命长等特点，是可见-红外波段的理想光源^[15]。因此，本文基于色温为2 856 K的24 W溴钨灯设计了自动光源，采用多通道数字电源给其供电。光源在正式工作前必须进行预热才能进入稳定工作状态，为保证测试效率，设计了电动挡板，可以在不改变光源状态的情况下控制光路的通断。

配备了6块光密度（OD）值分别为1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0的中性滤光片的电动滤光片轮粗调光源输出强度，相邻2块滤光片之间照度的细调通过电动可调光阑调节。

经过测试，自动光源可以实现10⁻⁹ lm～10⁻³ lm内光源输出强度连续可调，满足测试要求。

2）信号控制与处理电路

光电倍增管正常工作时，阴极和阳极间的电压可高达上千伏，且要求高压供电电源的稳定性和输入电压的稳定性优于0.05%^[16]。为满足上述要求，实验室自主研发了PMT逐级增益测试信号控制与处理电路，包含高压控制模块、电流计模块和继电器阵列。

高压控制模块可产生−3 000V～0 V稳定无过冲电压，可通过RS485串口与其通信，从而实现模式设置、电压调节和高压启停。电流计模块负责采集电流信号，可通过RS485串口将电流值传送至上位机做进一步的处理。此外，电流计有手动和自动2种操作模式，且有1 mA、200 mA、2 μA、10 μA、50 μA、100 μA、500 μA、20 nA共8个档位，在自动模式下，电流计可根据当前电流值大小自动切换至相应的档位。

在逐级测试每个倍增级时，保持前几个倍增级间的电压和分压比不变是个难点，因此设计了如图4所示的继电器阵列，通过多个可变电阻和继电器开关的组合实现了级间电压的通断控制，而且分压稳定性在0.05%以内。其中，R1～R20为可变电阻，SW1～SW42为继电器开关。

图 4 继电器阵列原理图

Figure 4. Schematic diagram of relay array

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2.2 测试软件

在Visual Studio 2012开发环境下，基于模块化设计方法，利用Micorosoft Foundation Classes编写了PMT逐级增益自动测试系统软件，通过ADO数据库访问技术将数据实时保存至Microsoft Access 2010中，其界面如图5所示。软件包含测试信息输入、电源控制、高压电源控制、电流计控制、测试模式设置、继电器阵列控制和数据库操作等功能，并通过多线程开发技术实现自动控制。

图 5 测试系统软件界面

Figure 5. Interface of test system software

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3 实验结果与分析

3.1 测试流程

本文对北方夜视技术股份有限公司南京分公司研制的打拿极PMT进行了逐级增益测试。实验过程中，先运行测试软件30 min给溴钨灯预热，光源供电电压为12 V，电流为2 A，保证光源功率为24 W，遮光板保持关闭。再将第一个标准管放至暗箱里的PMT插座上，阴极面对着平行光管出光口。给PMT阴极加上相应的工作电压，使其正常工作。继电器选择阴极测量模式。此时的电流计读数为阴极暗电流值，打开遮光板，调节光阑值，使得电流计读数减去暗电流的电流值能够达到测试要求的目标阴极电流值I₀。此时可以准备第一倍增级的增益测试。

测试第一倍增级时，先关闭遮光板，系统自动切换至第一级测试的继电器阵列，输出测试该级所需的高压值。控制电流计读取电流值，当前值为该级暗电流值。再打开遮光板，此时电流计读取的电流需减去该级暗电流值才是该级倍增后的实际电流值I₁，根据（1）式可以得出该级增益。余下倍增级各级增益测量方法与第一倍增级相同。PMT的整管增益为各级增益相乘。

3.2 实验结果与讨论

1）增益特性

一般情况下，PMT的整管增益G与工作电压U的关系为^[17]

$$ G = {{a}}{U^b} $$

(4)

$$ \ln G = b\ln U + \ln {{a}} $$

(5)

式中：a是常数；b与打拿极材料和倍增级级数有关。由此可知，工作电压对PMT增益有直接影响：工作电压越高，PMT增益越大，且增益G与工作电压U的对数值呈线性关系。

为验证上述理论，分别测试了3个打拿极PMT产品在不同工作电压下的整管增益，结果如表1所示。

表 1 不同工作电压下3个PMT的逐级增益

Table 1. Progressive gain of three PMT at different operating voltages

工作电压/V	不同管号PMT的增益
工作电压/V	9166	9171	R09289
300	3.67×10²	4.84×10²	1.48×10²
400	5.73×10³	8.01×10³	1.89×10³
500	3.60×10⁴	6.87×10⁴	1.17×10⁴
600	1.18×10⁶	4.07E×10⁵	6.43×10⁴
700	1.21×10⁶	1.90×10⁶	2.27×10⁵
800	5.15×10⁶	8.00×10⁶	9.54×10⁵
900	1.44×10⁷	2.70×10⁷	2.69×10⁶
1000	3.50×10⁷	7.92×10⁷	7.20×10⁶
1100	1.10×10⁸	2.22×10⁸	1.58×10⁷
1200	2.82×10⁸	6.76×10⁸	4.77×10⁷
1300	8.82×10⁸	1.30×10⁹	8.76×10⁷

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基于最小二乘法在Matlab平台对数据进行拟合，得到的增益特性曲线如图6所示。

图 6 增益特性曲线

Figure 6. Fitting curves of gain characteristics

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从图6可以看出，随着工作电压逐渐升高，PMT的整管增益越来越大，且整管增益与工作电压的对数值确实呈线性关系。

2）重复性测试

重复性是评价测试系统性能的重要指标。其计算方法如下：

$$ \sigma = \sqrt {\frac{{\sum {{{({x_i} - x)}^2}} }}{{n - 1}}} $$

(6)

$$ \delta = \frac{\sigma }{x} \times 100{\text{%}} $$

(7)

式中：δ为重复性；σ为标准差；x是n次测试的平均值；x_i是第i次测得的数据。

首先在工作电压为1 000 V的情况下，分别对编号为PPH、8160和PJ的打拿极PMT样品连续测试6次，得到的测试数据和计算出的重复性结果分别如表2、表3和表4所示。

表 2 PPH号PMT逐级增益测量结果

Table 2. Progressive gain measurement results for PMT of PPH

级数	测试次数						重复性/%
级数	1	2	3	4	5	6	重复性/%
1	6.272	6.186	6.322	6.144	6.067	6.267	1.53
2	6.483	6.527	6.484	6.482	6.541	6.535	0.44
3	5.253	5.289	5.261	5.267	5.279	5.269	0.24
4	5.735	5.679	5.624	5.595	5.649	5.629	0.87
5	2.989	3.012	3.004	3.006	3.011	3.005	0.28
6	2.719	2.739	2.741	2.748	2.744	2.745	0.38
7	4.984	4.976	4.958	4.95	4.981	4.968	0.27
8	5.334	5.363	5.347	5.365	5.379	5.367	0.30
9	3.879	3.904	3.909	3.882	3.908	3.901	0.34
10	3.138	3.138	3.125	3.150	3.130	3.140	0.28
整管增益	3.23×10⁶	3.27×10⁶	3.23×10⁶	3.15×10⁶	3.20×10⁶	3.7×10⁶	1.45

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表 3 8160号PMT逐级增益测量结果

Table 3. Progressive gain measurement results for PMT of 8160

级数	测试次数						重复性/%
级数	1	2	3	4	5	6	重复性/%
1	11.080	11.342	11.302	11.316	11.300	11.149	0.95
2	2.626	2.631	2.630	2.628	2.635	2.633	0.12
3	2.668	2.637	2.647	2.642	2.653	2.650	0.40
4	2.140	2.069	2.088	2.073	2.084	2.087	1.23
5	1.947	1.928	1.939	1.935	1.940	1.943	0.34
6	2.082	2.088	2.085	2.090	2.083	2.090	0.17
7	2.425	2.410	2.414	2.417	2.415	2.418	0.21
8	1.953	1.950	1.948	1.951	1.945	1.953	0.16
9	2.005	1.997	2.000	1.996	1.994	1.999	0.19
10	1.905	1.905	1.899	1.904	1.900	1.900	0.15
11	1.869	1.856	1.862	1.865	1.859	1.867	0.27
整管增益	2.27×10⁴	2.18×10⁴	2.21×10⁴	2.20×10⁴	2.20×10⁴	2.21×10⁴	1.38%

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由表可知，单级增益测试重复性大部分在0.12%～0.95%之间波动，个别单级增益重复性超过1%，但仍小于2%。整管增益测试重复性最高为1.94%，也在2%以内。因此测试结果重复性保持在2%以内，系统重复性很好。并且，前几个倍增级由于光很弱，光电流与暗电流比值较小，暗电流对测试结果影响较大，导致重复性波动，随着光强的增大，光电流逐渐加大，重复性也趋于稳定。

表 4 PJ号PMT逐级增益测量结果

Table 4. Progressive gain measurement results for PMT of PJ

级数	测试次数						重复性/%
级数	1	2	3	4	5	6	重复性/%
1	3.821	3.843	3.817	3.998	3.844	3.833	1.78
2	4.884	4.856	5.080	4.889	5.041	4.882	1.94
3	7.052	7.140	7.090	7.099	7.086	7.048	0.48
4	7.146	7.132	7.025	7.079	7.182	7.128	0.78
5	8.511	8.582	8.499	8.468	8.477	8.502	0.47
6	6.577	6.581	6.541	6.627	6.544	6.571	0.47
7	8.85	8.845	8.850	8.868	8.755	8.842	0.46
8	6.777	6.735	6.744	6.757	6.686	6.738	0.45
9	9.400	9.450	9.436	9.343	9.305	9.398	0.59
整管增益	2.97×10⁷	3.02×10⁷	3.0×10⁷	3.09×10⁷	2.98×10⁷	2.94×10⁷	1.71

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3.3 误差分析

本文所述测量方法中，影响打拿极PMT逐级增益测量准确性的主要因素是高压电源的稳定性和电流计的稳定性，因此，本文对高压电源的稳定性和电流计的稳定性进行了测量。

为了具体分析，在高压电源空载输出1 000 V的情况下，对其输出进行了测量，并读取了编号为PVB2210-4002的PMT工作时，在该电压下电流计的输出值，结果如表5所示。

表 5 高压电源输出和电流计输出6次测量结果

Table 5. Six measurement results output by high-voltage power supply and galvanometer

序号	电压/V	电流/μA	序号	电压/V	电流/μA
1	996.0	1.5815	4	999.8	1.5807
2	1 001.0	1.5796	5	1 000.0	1.5823
3	998.5	1.5800	6	1 000.4	1.5803

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高压电源输出误差引起的标准不确定度分量u₁和电流计测量误差引起的标准不确定度分量u₂为

$$ {u_1} = \sqrt {\frac{{\displaystyle\sum\limits_{n = 1}^6 {{{({x_n} - x)}^2}} }}{{6 \times (6 - 1)}}} \approx 0.0006 $$

$$ {u_2} = \sqrt {\frac{{\displaystyle\sum\limits_{n = 1}^6 {{{({x_n} - x)}^2}} }}{{6 \times (6 - 1)}}} \approx 0.0018 $$

由于不确定度分量u₁和u₂相互独立，它们之间的相关系数为0 ，根据合成标准不确定度的计算公式可得：

$$ u = \sqrt {u_1^2 + u_2^2} \approx 0.0019 $$

4 结论

针对国产高性能打拿极PMT的逐级增益性能检测需求，结合打拿极PMT的工作原理，设计了一套可自动检测打拿极PMT逐级增益的测试系统，实现了光源自动调节、信号采集转换和数据保存等多项功能。在测试电路里设计了继电器阵列，成功解决了倍增级极间电压难以自动控制的难题。通过改变打拿极PMT电压获得了相应的电压增益关系曲线，并在Matlab平台上进行了拟合，结果表明打拿极PMT的增益与工作电压符合指数关系。此外，在1 000 V工作电压下，对3只打拿极PMT进行了增益测试，测试结果重复性稳定在2%以内。该系统为国产打拿极PMT的增益特性提供了准确高效的自动测试手段，为提升打拿极PMT的增益性能提供了实验支撑。

图 1 1000帧单个像素直方图

Figure 1. Histogram map of a single pixel over 1000 frames

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图 2 均匀图像模拟不同的非均匀性噪声

Figure 2. Clean image corrupted with different simulated non-uniformity

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图 3 1 000帧间3种非均匀校正方法的PSNR

Figure 3. PSNR of three non-uniformity correction algorithms over 1 000 frames

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图 4 基于场景算法的模拟非均匀性校正结果

Figure 4. Result of simulated non-uniformity correction with three SBNUC algorithms

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图 5 3种基于场景校正方法对真实非均匀性校正结果

Figure 5. Results of true nonuniformity correction with three SBNUC algorithms

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表 1 3种校正方法的峰值信噪比

Table 1 Peak signal to noise ratio of correction algorithms

方法	信噪比
方法	50	100	200	400	600	800	1 000
恒定统计	42.315 3	62.840 7	66.617 4	69.737 3	65.960 6	69.901 5	53.645 3
常系数α	51.182 3	55.451 6	79.261 1	87.471 3	72.036 1	63.825 9	59.556 7
自适应α	53.973 7	64.647 0	94.203 6	121.626	87.307 1	89.113 3	111.938

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参考文献(11)

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施引文献(3)

期刊类型引用(1)

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百度学术

其他类型引用(2)

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图(5) / 表(1)

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引言
1 测量原理
1.1 打拿极PMT基本结构和工作原理
1.2 打拿极PMT逐级增益测试原理
2 测量装置组成
2.1 硬件组成
2.2 测试软件
3 实验结果与分析
3.1 测试流程
3.2 实验结果与讨论
3.3 误差分析
4 结论

一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

作者简介:
孟思岐(1991-)，男，江苏徐州人，硕士研究生，主要从事图像处理与模式识别方面的研究工作。E-mail：836251591@qq.com

通讯作者:
任侃(1983-)，男，江苏南京人，研究生导师，主要从事图像视频处理与人机交互界面设计的研究工作。E-mail：j-wu@cauc.edu.cn

计量

A non-uniformity correction algorithm of infrared image sequences based on constant-statistics