一種基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性能參數(shù)的測(cè)試方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明屬于光電技術(shù)領(lǐng)域,具體為涉及一種基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性能參數(shù)的測(cè)試方法。具體包括:對(duì)圖像傳感器進(jìn)行曝光操作,取n個(gè)不同的曝光時(shí)間,再分別采集n幀明場(chǎng)數(shù)據(jù)和n幀暗場(chǎng)數(shù)據(jù),按照EMVAStandard1288要求,計(jì)算出明場(chǎng)值方差明場(chǎng)灰度值均值μy、暗場(chǎng)灰度值μydark;進(jìn)行粒子群算法反演的具體步驟。本發(fā)明可以更加便捷地得到系統(tǒng)增益及暗噪聲參數(shù)。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性能參數(shù)的測(cè)試方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于光電技術(shù)領(lǐng)域,具體為涉及一種基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性 能參數(shù)的測(cè)試方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像傳感器發(fā)展速度之快,使其已經(jīng)應(yīng)用于人們社會(huì)生活的各個(gè)方面。從最貼近 生活的應(yīng)用比如數(shù)碼相機(jī)、智能手機(jī)、安全監(jiān)控的攝像頭,到國(guó)防安全息息相關(guān)的新型武 器,乃至人類(lèi)科技發(fā)展的最高體現(xiàn)一一空間科學(xué),都有圖像傳感器的身影。在生產(chǎn)和重要應(yīng) 用領(lǐng)域,要求對(duì)傳感器芯片性能進(jìn)行測(cè)試、評(píng)價(jià)和篩選,以監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量或保證應(yīng)用的可靠 性。在圖像傳感器的被測(cè)參數(shù)中,最為基礎(chǔ)和重要的參數(shù)是傳感器的系統(tǒng)增益和暗場(chǎng)噪聲。
[0003] 粒子群算法也稱(chēng)為粒子群優(yōu)化算法,是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新的進(jìn)化算法,它 是從隨機(jī)解出發(fā),通過(guò)迭代尋找最優(yōu)解,利用適應(yīng)度評(píng)價(jià)解得品質(zhì),追隨當(dāng)前搜索到的最優(yōu) 值來(lái)尋找全局最優(yōu)。這種算法以其容易實(shí)現(xiàn)、精度高、收斂快等優(yōu)點(diǎn)得到了學(xué)術(shù)界的重視, 并且在解決實(shí)際問(wèn)題中展示了其優(yōu)越性。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 本發(fā)明的目的在于給出一種基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性能參數(shù)的測(cè)試 方法。
[0005] 本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0006] 基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性能參數(shù)的測(cè)試方法,包括了以下步驟:
[0007] (1)對(duì)圖像傳感器進(jìn)行曝光操作,取η個(gè)不同的曝光時(shí)間,再分別采集η幀明場(chǎng)數(shù)據(jù) 和η幀暗場(chǎng)數(shù)據(jù),按照EMVAStandardl288要求,計(jì)算出明場(chǎng)值方差σ)、明場(chǎng)灰度值均值以7、暗 場(chǎng)灰度值l^ydark;
[0008] (2)進(jìn)行粒子群算法反演的具體步驟如下:
[0009] (2.1)將圖像傳感器的系統(tǒng)增益K、暗電流μ:、初始暗信號(hào)方差組成三維粒子;
[0010] (2.2)設(shè)定粒子個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)為:
[0012] 其中,cr)是明場(chǎng)灰度值方差,K為系統(tǒng)增益,yd.Q為暗信號(hào)初值,μι為暗電流,texp為 曝光時(shí)間,為量化噪聲;
[0013] (2.3)按照粒子群算法的尋優(yōu)流程得出系統(tǒng)增益、暗電流、初始暗信號(hào)方差的最優(yōu) 估計(jì)值。
[0014] 本發(fā)明的有益效果在于:
[0015] 本發(fā)明可以更加便捷地得到系統(tǒng)增益及暗噪聲參數(shù)。
【附圖說(shuō)明】
[0016]圖1為本發(fā)明步驟不意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0017] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步描述。
[0018] 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于粒子群算法對(duì)圖像傳感器參數(shù)的優(yōu)化方法,在明場(chǎng)及暗場(chǎng) 條件下對(duì)圖像傳感器多次曝光,并根據(jù)"EMVAStandardl288"(歐洲機(jī)器視覺(jué)協(xié)會(huì)制定的圖 像傳感器及相機(jī)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn))分別計(jì)算明場(chǎng)方差、明場(chǎng)均值、暗場(chǎng)均值,并將這些數(shù)據(jù)及所對(duì) 應(yīng)的曝光時(shí)間數(shù)據(jù)施用于粒子群算法。根據(jù)光子轉(zhuǎn)換理論,設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù),并將圖像傳感 器的系統(tǒng)增益K、暗電流μ〗、初始暗信號(hào)方差σ"組成三維粒子,經(jīng)粒子群算法尋優(yōu)后可得到 系統(tǒng)增益、暗電流和初始暗信號(hào)方差的反演結(jié)果。該方法對(duì)暗場(chǎng)方差不敏感
[0019] 本發(fā)明基于粒子群尋優(yōu)算法,對(duì)圖像傳感器關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行反演,包括以下步驟:
[0020] S1:對(duì)圖像傳感器進(jìn)行曝光操作,取η個(gè)不同的曝光時(shí)間,再分別采集η幀明場(chǎng)數(shù)據(jù) 和η幀暗場(chǎng)數(shù)據(jù)。按照EMVAStandardl288標(biāo)準(zhǔn)要求,計(jì)算出明場(chǎng)值方差明場(chǎng)灰度值均值 、 yy、暗場(chǎng)灰度值yycbrk;
[0021 ] S2:進(jìn)行粒子群算法反演的具體步驟如下:
[0022] S2.1:將圖像傳感器的系統(tǒng)增益K、暗電流μι、初始暗信號(hào)方差<4組成三維粒子;
[0023] S2.2:設(shè)定粒子個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)為:
[0025] 其中,σν2是明場(chǎng)灰度值方差,Κ為系統(tǒng)增益,μ<?.ο為暗信號(hào)初值,μι為暗電流,1^為 曝光時(shí)間,為量化噪聲;
[0026] S2.3:按照粒子群算法的尋優(yōu)流程得出系統(tǒng)增益、暗電流、初始暗信號(hào)方差的最優(yōu) 估計(jì)值。
[0027]本發(fā)明在圖像傳感器測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)EMVAStandardl288(歐洲機(jī)器視覺(jué)協(xié)會(huì)制定的圖像 傳感器及相機(jī)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn))的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)包含了可測(cè)數(shù)據(jù)和被測(cè)參數(shù)的適應(yīng)度函數(shù), 結(jié)合粒子群算法提出了 一種新的圖像傳感器關(guān)鍵參數(shù)測(cè)試方法。
[0028] 首先依照EMVAStandardl288標(biāo)準(zhǔn),在30個(gè)不同的曝光時(shí)間下進(jìn)行明場(chǎng)和暗場(chǎng)方式 曝光,得到30組明場(chǎng)灰度值方差、明場(chǎng)灰度值均值、暗場(chǎng)灰度值均值。
[0029] 粒子群算法總的搜索次數(shù)為600,系統(tǒng)增益K、暗電流μ〗、初始暗信號(hào)方差組成 三維粒子,隨機(jī)產(chǎn)生400個(gè)粒子作為初始種群。粒子產(chǎn)生后,設(shè)定權(quán)利要求1中S3所設(shè)定的適 應(yīng)度函數(shù),計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值,判斷是否達(dá)到預(yù)設(shè)的粒子群算法的終止條件,如 果不是進(jìn)入否則進(jìn)入步驟根據(jù)粒子群算法中的適應(yīng)度值進(jìn)行算法中的關(guān)于粒子的位置,速 度的更新,逐次進(jìn)化搜索,直到滿足算法終止條件,適應(yīng)度值最高的粒子就是圖像傳感器的 系統(tǒng)增益、暗電流、初始暗信號(hào)方差的反演結(jié)果。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于粒子群算法的圖像傳感器關(guān)鍵性能參數(shù)的測(cè)試方法,其特征在于,包括了 以下步驟: (1) 對(duì)圖像傳感器進(jìn)行曝光操作,取η個(gè)不同的曝光時(shí)間,再分別采集η幀明場(chǎng)數(shù)據(jù)和η 幀暗場(chǎng)數(shù)據(jù),按照EMVA Standard 1288要求,計(jì)算出明場(chǎng)值方差〇_)、明場(chǎng)灰度值均值以7、暗 場(chǎng)灰度值yydark; (2) 進(jìn)行粒子群算法反演的具體步驟如下: (2.1) 將圖像傳感器的系統(tǒng)增益K、暗電流μι、初始暗信號(hào)方差組成三維粒子; (2.2) 設(shè)定粒子個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)為:其中,^是明場(chǎng)灰度值方差,K為系統(tǒng)增益,μ<?.ο為暗信號(hào)初值,μι為暗電流,tMP為曝光時(shí) 間,為量化噪聲; (2.3) 按照粒子群算法的尋優(yōu)流程得出系統(tǒng)增益、暗電流、初始暗信號(hào)方差的最優(yōu)估計(jì) 值。
【文檔編號(hào)】G06N3/00GK105865748SQ201610297894
【公開(kāi)日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年5月6日
【發(fā)明人】溫強(qiáng), 何立, 李立
【申請(qǐng)人】哈爾濱工程大學(xué)