黃煜

摘要：該文分析了CCD像元飽和對(duì)幀轉(zhuǎn)移CCD拖尾修正算法的影響，分析表明殘余拖影誤差與飽和像元位置的關(guān)系。并提出了一種利用CCD的虛擬參考行可計(jì)算出殘余拖影誤差的修正算法，該算法可有效修正帶有飽和像素的圖像拖影影響。

關(guān)鍵詞：CCD；像素；拖尾

中圖分類(lèi)號(hào) TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）35-8520-01

幀轉(zhuǎn)移CCD的拖影現(xiàn)象是指CCD完成一次曝光后，電荷由成像區(qū)向存儲(chǔ)區(qū)轉(zhuǎn)移時(shí)，由于成像區(qū)仍然接收光照，導(dǎo)致一部分未進(jìn)入存儲(chǔ)區(qū)的像元電荷會(huì)繼續(xù)積累電荷。因而像元電荷在轉(zhuǎn)移過(guò)程中收到污染，形成拖影，也稱(chēng)smear現(xiàn)象[1～3]。由于拖尾增量與幀轉(zhuǎn)移時(shí)間與曝光時(shí)間的比值成正比，所以增大曝光時(shí)間可減弱拖影現(xiàn)象。但曝光時(shí)間由探測(cè)信號(hào)水平?jīng)Q定，不能無(wú)限增大。一些CCD制造商通過(guò)改變CCD驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)來(lái)抑制拖影現(xiàn)象，但不能從根本上消除拖影影響。此外，通過(guò)增加快門(mén)理論上可消除拖影影響，但需加硬件，系統(tǒng)可靠性降低。因此目前消除拖尾現(xiàn)象最好的方法是通過(guò)修正算法后續(xù)對(duì)圖像進(jìn)行處理。

1 拖影現(xiàn)象修正算法

Wim Ruyten在其文獻(xiàn)[4]中，推導(dǎo)了幀轉(zhuǎn)移CCD拖影問(wèn)題修正的迭代算法。該算法的修正公式為：

[S（x，y）=I（x，y）+ak=1x-1I（k，y）]（x，y=1，2，…N） （1）

其中S（x，y）是指像元點(diǎn)（x，y）處受拖影影響的信號(hào)值；I（x，y） 是指像元點(diǎn)（x，y）的真實(shí)信號(hào)值；a等于每個(gè)像元轉(zhuǎn)移時(shí)間與曝光時(shí)間的比值；x方向是幀轉(zhuǎn)移方向。

為了求解上述方程中各像元的真實(shí)信號(hào)I（x，y），引入一個(gè)新的變量T（x，y），將（1）式寫(xiě)為：

[I（x，y）=S（x，y）-aT（x-1，y）] （2）

其中：

[T（x，y）=k=1xI（k，y）] （3）

由上面兩式可得：

[T（x，y）=T（x-1，y）+I（x，y）] （4）

利用（2）式和（4）式進(jìn)行迭代，CCD圖像第1列（x=1）不受拖影影響，所以T（0，y）=0。然后依次迭代，計(jì)算像素x=2，3…N時(shí)的真實(shí)信號(hào)I（x，y）。

2 帶有飽和像元的圖像拖影修正算法

上述算法推導(dǎo)的前提是CCD輸出圖像經(jīng)過(guò)了暗信號(hào)修正、非線(xiàn)性修正以及各像元均無(wú)飽和。當(dāng)CCD輸出圖像中出現(xiàn)飽和像元時(shí)，上述修正算法并不能完全消除拖影的影響。，拖影實(shí)際上是由照射到CCD面上的實(shí)際光信號(hào)決定的。當(dāng)圖像中某像元飽和時(shí)，此像元的輸出信號(hào)不能表征照射到該像元的實(shí)際光強(qiáng)信號(hào)，而是比實(shí)際光強(qiáng)信號(hào)偏小。而上述拖影修正算法是基于CCD輸出圖像信號(hào)計(jì)算拖影信號(hào)的，因而此時(shí)計(jì)算得到的拖影信號(hào)偏小。為了能有效的消除拖影影響，必須將CCD飽和像元的信號(hào)修復(fù)到真實(shí)信號(hào)。

當(dāng)CCD輸出像元信號(hào)超出數(shù)模轉(zhuǎn)換的最大值時(shí)，該像元出現(xiàn)飽和現(xiàn)象。上述消除拖影算法并不能完全消除拖影影響，而是有一定的誤差，即殘余拖影。殘余拖影誤差可由圖1表示：

由上圖可知，在飽和像元之前，上述拖影修正算法可得到修正拖影影響，得到真實(shí)信號(hào)。在飽和像元處，修正該像元之前拖影影響后的信號(hào)比真實(shí)信號(hào)小，設(shè)誤差為-Δ。根據(jù)（2）式，在飽和像元后的第一個(gè)像元處的誤差為aΔ。同理，在之后的像元的誤差為：

[E（n）=aΔ（1-a）n] （5）

由于大多數(shù)CCD帶有虛擬參考行，虛擬參考行在CCD曝光時(shí)是不受光照的，所以虛擬參考行中像元的信號(hào)即為該行的拖尾信號(hào)，利用拖影修正算法修正后的信號(hào)就是該行的殘留拖影誤差。利用公式（5），即可計(jì)算出飽和像元的誤差Δ，進(jìn)而對(duì)飽和像元之后像元進(jìn)行殘余拖影修正，即可得到飽和像元之后像元的真實(shí)信號(hào)。

3 總結(jié)

當(dāng)拖影修正算法用于帶有飽和像元的CCD圖像時(shí)，修正后的圖像中在飽和像元之后的像元信號(hào)中會(huì)存在殘余拖影誤差。通過(guò)對(duì)殘余拖影誤差進(jìn)行推導(dǎo)及利用CCD的虛擬參考行可計(jì)算出殘余拖影誤差，進(jìn)而進(jìn)行修正，即還原到CCD圖像的真實(shí)信號(hào)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 張宇，張立國(guó)，張星祥.行間轉(zhuǎn)移大面陣CCD相機(jī)的smear噪聲實(shí)時(shí)去除[J].光學(xué)精密工程， 2013， 21（9）：2388-2394.

[2] 傅平.CCD圖像傳感器拖尾的研究[J].壓電與聲光，2004，26（1）：72-75.

[3] Young Seokhan，Euncheol Choi，Moon Gikang，et al.Smear Removal Algorithm Using the Optical Black Region for CCD Imaging Sensors[J]. IEEE，2009，3063（09）：2287-2293.

[4] Ruyten，Wim.Smear correction for frame transfer charge-coupled-devise cameras[J].Optics Letters，1999，24（13）：878-880.