Способ формирования динамической таблицы дефектов тепловизионной матрицы фотоприемного устройства

Ссылка для цитирования:

Гладков Р.А., Турбин А.В. Способ формирования динамической таблицы дефектов тепловизионной матрицы фотоприемного устройства // Оптический журнал. 2026. Т. 93. № 7. С. 10–20. DOI: 10.17586/1023-5086-2026-93-07-10-20

Gladkov R.A., Turbin A.V. A technique for forming a dynamic defect table of the thermal imaging matrix of the photodetector [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2026. V. 93. № 7. P. 10–20. DOI: 10.17586/1023-5086-2026-93-07-10-20

Ссылка на англоязычную версию:

Аннотация:

Предмет исследования. Методы обработки тепловизионных изображений, содержащих импульсные помехи, вызванные дефектами матрицы фотоприемного устройства или электромагнитными наводками. Цель работы. Разработка и экспериментальное исследование частотного способа формирования динамической таблицы дефектов для их компенсации в режиме реального времени. Метод. Предложен способ, основанный на преобразовании изображения в частотную область с помощью преобразования Фурье. Для выделения высокочастотных гармоник, связанных с импульсными помехами, применяется фильтр с крутой передаточной функцией. После обратного преобразования Фурье проводится анализ полученного высокочастотного кадра, и на основе применения пороговых условий к пространственному распределению яркости формируется бинарная карта дефектных пикселов. Данная карта используется для интерполяции значений дефектных пикселов в следующем кадре. Основные результаты. Экспериментально подтверждено, что метод эффективно подавляет импульсные помехи, внося минимальные искажения в полезный сигнал. Практическая значимость. Предложен новый адаптивный алгоритм, главным преимуществом которого является возможность работы с одиночным кадром в реальном времени, что позволяет оперативно обновлять таблицу дефектов, адаптируясь к появлению новых «плавающих» дефектов матрицы.

Ключевые слова:

обработка изображений, импульсная помеха, частотный метод, тепловизионное изображение, таблица дефектных элементов

Коды OCIS: 100.0100, 110.3000, 070.0070

Список источников:

1. Кульчицкий Н.А., Наумов А.В., Старцев В.В. Охлаждаемые фотоприемные устройства ИК-диапазона на кадмий-ртуть-теллуре: состояние и перспективы развития // Электроника: наука, технология, бизнес. 2020. № 5. С. 96–107.

Kulchitsky N.A., Naumov A.V., Starcev V.V. Cooled CdHgTe infrared photodetectors: State of the art and development prospects [in Russian] // Electronics: Science, Technology, Business. 2020. № 5. P. 96–107.

2. Кульчицкий Н.А., Наумов А.В., Старцев В.В. Охлаждаемые фотоприемные устройства ИК-диапазона на «квантовых ямах»: состояние и перспективы развития // Фотоника. 2022. Т. 16. № 1. С. 120–135. DOI: 10.35693/2218-2022-2022-16-1-120-135

Kulchitsky N.A., Naumov A.V., Starcev V.V. Cooled infrared quantum well photodetectors: State of the art and development prospects [in Russian] // Photonics. 2022. V. 16. № 1. P. 120–135. DOI: 10.35693/2218-2022-2022-16-1-120-135

3. Современные тенденции технического развития фотоприемных устройств (ФПУ) различных спектральных диапазонов [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://lasercomponents.ru/blog/sovremennye-tendenczii-tehnicheskogo-razvitiya-fotopriyomnyh-ustrojstv-fpu-razlichnyh-spektralnyh-diapazonov/ (дата обращения: 30.09.2025).

Modern trends in the technical development of photodetection devices for various spectral ranges [Electronic resource]. — Access mode: https://lasercomponents.ru/blog/sovremennye-tendenczii-tehnicheskogo-razvitiya-fotopriyomnyh-ustrojstv-fpu-razlichnyh-spektralnyh-diapazonov/ (accessed: 30.09.2025).

4. Ходунков В.П. Способ градуировки приборов тепловизионных и устройство для его осуществления // Патент РФ № 2755093C1. Заявка № 2020138459 от 23.11.2020. Опубл. 13.09.2021. Бюл. № 26.

Khodunkov V.P. A method of calibration of thermal imaging devices and a device for its implementation [in Russian] // Patent RF № 2755093C1. Appl. № 2020138459 dated November 23, 2020. Publ. September 13, 2021. Bull. № 26.

5. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / 3-е изд., испр. и доп. Пер. с англ. Рубановой Л.И., Чочиа П.А. Под ред. Чочиа П.А. М.: Техносфера, 2012. 1104 с. ISBN 978-5-94836-331-8/

Gonzalez R., Woods R. Digital image processing. 3rd ed. Pearson/Prentice Hall Publ., 2008. 954 p. ISBN 013505267X, 9780135052679/

6. Кремис И.И., Гладков Р.А., Турбин А.В. и др. Малогабаритный тепловизионный канал с микросканированием // Оптический журнал. 2023. Т. 90. № 6. С. 50–60. DOI: 10.17586/1023-5086-2023-90-06-50-60

Kremis I.I., Gladkov R.A., Turbin A.V., et al. Small-sized thermal imaging camera with micro-scanning // J. Opt. Technol. 2023. V. 90. № 6. P. 317–323. DOI: 10.1364/JOT.90.000317

7. Потатуркин О.И. Коррекция тепловизионных изображений на основе статистической обработки реальных данных // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 2009. Т. 52. № 6. С. 44–48.

Borzov S.M., Kozik V.I., Potaturkin O.I. Correction of thermal images based on statistical processing of real data [in Russian] // J. Instrument Engineering. 2009. V. 52. № 6. P. 44–48.

8. Budzier H., Gerlach G. Calibration of uncooled thermal infrared cameras // J. Sensors and Sensor Systems. 2015. V. 4. P. 187–197. DOI: 10.5194/jsss-4-187-2015

9. Narayanan B., Hardie R.C., Muse R.A. Scene-based nonuniformity correction technique that exploits knowledge of the focal-plane array readout architecture // Appl. Opt. 2005. V. 44. № 17. P. 3482–3491. DOI: 10.1364/AO.44.003482

10. Воропаева Н.В., Новиков С.Я., Федина М.Е. Дискретное преобразование Фурье в обработке сигналов: учеб. пособ. Самара: Самарский университет, 2015. 48 с. ISBN 978-5-86465-683-9.

Voropaeva N.V., Novikov S.Ya., Fedina M.E. Discrete Fourier transform in signal processing: Tutorial [in Russian]. Samara: Samara University Publ., 2015. 48 p. ISBN 978-5-86465-683-9.

11. Wei Y., Yao X. Processing method of infrared sequence images based on long pulse thermal excitation // Acta Optica Sinica. 2024. V. 44. № 8. P. 0812001. DOI: 10.3788/AOS240523

Spector A.A., Gruzman I.S. Digital image processing in information systems [in Russian]. Novosibirsk: NSTU Publ., 2002. 224 p.

12. Mohan T.C.A., Radhakrishnan B., Kumar R.B. An efficient technique for the removal of random valued impulse noise in digital images // Intern. J. Eng. Research and General Sci. 2015. V. 3. № 4. Part 2. P. 353.

13. Saravanakumar S., Jeyakumar A.E., Vijeyakumar K.N. Removal of high density impulse noise using morphological based adaptive unsymmetrical trimmed mid-point filter // J. Computer Sci. 2014. V. 10. № 7. P. 1307–1314. DOI: 10.3844/jcssp.2014.1307.1314

14. Murugan, Balasubramanian. An efficient impulse noise removal image denoising technique for MRI brain images // Intern. J. Mathematical Sci. and Computing. 2015. V. 1. № 2. P. 1–7. DOI: 10.5815/ijmsc.2015.02.01

15. Hossein Khani Z., Hajabdollahi M., Karimi N., et al. Real-time impulse noise removal from MR images for radiosurgery applications // arXiv. 2017. P. 1–12. DOI: 10.48550/arXiv.1707.05975