红外热像仪的噪声分析 (1)

4 参数法是基于假定由红外热像仪产生的图像 噪声可以分成两组：时间噪声和空间噪声。另外每组 的噪声又可以进一步分为低频噪声和高频噪声分量。
图 4 4 参数噪声分类 Fig.4 Types of noise
时间噪声是指即使在目标辐射不随时间变化的 情况下像素信号强度在时间上的变化。
空间噪声是指在均匀目标辐射充满整个红外热 像仪视场的情况下像素信号强度在空间上的变化。
4 4 参数方法
图 3 经过低频修正后代视频线的信号分布 Fig.3 Signal profile of a video line after low frequency
trends correction
NETD 可以由如下公式(1)计算：
NETD= Vn⋅SiTF
(1)
式中：Vn 为信号线噪声的均方根值；SiTF 为被测热 像仪的信号传递函数。Vn 可以表示成不同的信号单 位：数字灰度值或电压等。然而，只要信号传递函数 SiTF 表示成同样单位的比值除以温度 K，那么 NETD 的单位就是 K。
Key words: Noise model; NETD; Infrared camera measurement
0引言
噪声特性是衡量红外热像仪的一个非常重要的 技术指标。在不同的文献中对噪声的定义也是不同 的。这就导致了人们对同一热像仪的噪声特性具有不 同的理解。为了在实际测量中更好地给出噪声的值, 这里详细地分析了噪声的类型，噪声的来源，分析方 法。最后指出在实际应用时该采用哪种方法。
3 单一参数方法
如果注意热像仪生产厂家提供的参数就会发现
通常采用“热灵敏度”、“热分辨率”、“温度分辨率” 或“等效噪声温差 NETD”来表征红外热像仪的噪声 特性。
具有不同名称的这些参数通常指的是噪声等效 温差，问题是文献中对 NETD 有不同的定义和测量 技术。
根据传统定义，NETD 定义为在输出的电子信号 通道的适当点上能够产生一个峰值信号和均方根噪 声比为一时，需要的靶标和背景黑体的温差。这个定 义是当所有的热像仪都是扫描式热像仪时引入的。尽 管这个定义没有清楚地说明 NETD 仅仅是沿视频线 高频时间噪声的一个度量，见图 2。在进行 NETD 测 量前修正了低频噪声，如图 3 所示。
m×n×N m×n
Each pixel is averaged over N frames
Random 3D noise 2D spatial noise
3
SHT
n×N
Each column is averaged over m frames
Temporal column noise: variations of mean column brightness with time
4
SVT
m×N
Each row is averaged over n pixels
Temporal row noise: variations of mean row brightness with time
5
SV
Temporal row noise: variations of mean row
m
第 37 卷，增刊 Vol.37 Supplement
红外与激光工程
Infrared and Laser Engineering
2008 年 6 月 Jun. 2008
红外热像仪的噪声分析
李相民，倪国强
（北京理工大学 信息科学与技术学院，北京 100081）
摘要：为了深入理解红外热像仪的噪声特性并且应用到实际测量中，对红外热像仪的噪声进行 了分类；分别对热像仪的各种噪声分量的产生和影响进行了深入分析；并重点分析了 3 维噪声模型、 单一参数方法和 4 参数模型，给出了这几种模型的优缺点；最后指出在实际测量红外热像仪的噪声 特性应该采用四参数模型，并给出了一个测量实例。
首先，可以计算单一像素的在不同图像上的标准 偏差作为 NETD。这时 NETD 则仅仅是时间噪声。
第二，可以计算一组像素的信号在时间和空间上 的标准偏差作为均方根噪声。这时 NETD 就是总噪 声(包括时间和空间噪声分量)。
以上两种方法可以带有或不带有低频趋向修正。 也就是说取决于是否有低频修正，NETD 可以仅仅是 高频噪声的特性的表示或整个全谱段噪声的表示。
brightness that do not depend on time
7
SV
8
S
N
Each frame is averaged over m×n pixels
Frame to frame brightness variation(flicker)
1
Each frame is averaged over m×n pixels and N frames Average brightness of the frames in the sequence
如前所述，对于扫描式热像仪如果采用 NETD 作为噪声的度量则情况相对简单，NETD 就是信号线 高频时间噪声的量。而对于阵列焦平面热像仪则情况 十分复杂，有不同的 NETD 定义方法。NETD 仍然可 以定义为能够产生一个峰值信号和均方根噪声比为 一时需要的靶标和背景黑体的温差。通常利用均匀目 标的产生的一图像序列来计算 NETD。然而这个定义 的不同取决于计算均方根噪声的方法。可以采用不同 的方法计算 NETD。
假定被测红外热像仪产生的一图像序列，那么采 集的数据可以排列成三维矩阵 NTVH，见图 1。这里 T 表示时间或帧序列，H 和 V 表示空间信息。对于凝视 焦平面系统，则用 m 和 n 是像素的位置；岁月扫描系 统，m 是指像素的位置，n 是指时间或数字化模拟信号 中的采样序数。表 1 中给出了每个噪声分量的说明。
增刊
李相民等：红外热像仪的噪声分析
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图 2 视频线的信号分布 Fig.2 Signal profile of a video line
简单地说，只有当准确地知道噪声是如何测量得 到的，那么 NETD 才可以作为噪声现象的一个有意 义的度量，否则会产生误解。采用不同的计算方法得 到的 NETD 的值是不同的。采用第一种方法得到的 NETD 值可能几倍的低于第二种方法计算的结果。对 于非制冷热像仪这个情况是十分清楚的，因为它的总 噪声是时间噪声的几倍。
第 37 卷
图 5 在较长的时间间隔采集的均匀目标的图像 Fig.5 Images of uniform target captured at long intervals
高频时间噪声是指像素强度随时间的快速变化。 如果参照对于老的扫描红外热像仪的 NETD 的原始 解释，NETD 被认为是总体噪声中高频时间分量的一 个度量。在高频分量比较重要的情况下，如果采集连 续的几幅图像并比较，就能够观察到。从图 6 可知， 尽管这些图像是相邻的图像并且采集的相隔时间很 短(对 NTSC 制系统 1/60 s，对 PAL 制系统 1/50 s)， 像素的强度与帧有关。
实际上噪声现象过于复杂，所以不能仅仅采用单 一参数比如 NETD 来精确地表征。尽管我们准确地 定义了是如何计算得到 NETD 的。但是从这个单一 值能够得到的噪声信息仍然十分有限。比如两个相机 可能有相同的 NETD 值，但很容易观察到两者图像 噪声的不同。
另一方面，前面提到采用三维噪声模型的 8 个分 量可以精确地描述热像仪的噪声特性。但是对于大多 数人使用时又过于专业和复杂。因此采用 4 参数法是 一个最佳的选择。
1 红外热像仪的噪声分类
红外热像仪的噪声可以极大地降低图像的质量 和限制对低对比度目标的探测能力。噪声特性是红外 热像仪最重要的性能指标之一。热像仪的噪声可以分 为两大类：时间噪声和空间噪声。时间噪声是指热像
仪在观察一个均与靶标时探测器的像素信号随时间 的变化。对于扫描时红外热像仪，这是指在单一线上 的像素输出信号的变化；而对于凝视焦平面阵列红外 热像仪，则是指帧与帧间像素输出信号的变化。空间 噪声是指在观察一个均匀靶标时不同的像素输出信 号之间的差别。空间噪声对不同的帧是一致的。这两 类噪声都有他们的噪声功率谱密度（NPSD）。
Each row is averaged over n pixels and N frames
brightness that do not depend on time
6
SH
Temporal column noise: variations of mean column
n
Each column is averaged over m pixels and N frames
把噪声三维阵列转换成二维或一维阵列就可以 计算噪声分量。利用噪声三维模型分析被测量的红外 热像仪的输出的图像序列是可能得到噪声现象的本 质信息。因而红外热像仪生产厂家经常使用这个模 型。另一个方面，由于三维模型采用许多参数表征噪 声特性，使用起来很复杂，因而热像仪的使用者很少 采用三维模型进行分析。而热像仪生产厂家也很少给 出三维噪声模型的参数。下面对热像仪使用者经常使 用的噪声参数进行分析。
Abstract: In order to understand the noise characteristics of infrared camera and apply it to the measurement, the noise was classified. Each noise component and its effect were analyzed with emphasis on 3D model, single parameter method and four parameter approaches. Finally the four parameter approach could be applied to the test of infrared cameras.
噪声是十分复杂和难以理解的一个特性。通常文 献中给出 3 种不同噪声分析方法来表征红外热像仪 的噪声特性[1-3]。
（1）三维噪声模型：噪声被分为 8 个分量 （2）单一参数方法：噪声等效温差（NETD） （3）4 参数方法：低频时间噪声（1/f 噪声），高 频时间噪声（NETD），低频空间噪声（非均匀性， non-uniformity）和高频空间噪声（FPN）。
关键词：噪声模型； 等效噪声温差； 热像仪测量 中图分类号：TN214 文献标识码：A 文章编号：1007-2276(2008)增(红外)-0523-04
Noise analysis of infrared cameras
LI Xiang-min, NI Guo-qiang
(College of Information Science & Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
低频噪声是像素的信号强度随时间的缓慢变化。 这个噪声分量产生的影响称之为 1/f 噪声。如果在较 长的时间间隔采集并比较图像，就能看出 1/f 噪声。 图 5 给出了一组像素的图像。第二和第三幅图像与第 一副图像相比可以明显看出会暗一些和亮一些。
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红外与激光工程：红外成像系统仿真、测试与评价技术
收稿日期：2008-05-14 作者简介：李相民(1964-)，辽宁北票人，教授，主要从事光电测量方面的研究工作｡Email: li_xiangmin@bit.edu.cn
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红外与激光工程：红外成像系统仿真、测试与评价技术
第 37 卷
2 三维噪声模型
Leabharlann Baidu
三维噪声模型是基于 Di 方向均化微分算符的概 念。Di 是表示噪声的第 i 个分量。这些数学算符可以 从噪声数据组中求出 8 个噪声分量的微分。这些算符 求出在由算符下标给出的方向上数据的平均。
图 1 三维噪声模型 Fig.1 3D noise model
表1 三维噪声模型的噪声分量 Tab.1 Noise components of 3D noise model
No. 3D components Number of elements
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1
SVTH
2
SVH