光ファイバーリレーイメージングに基づくモノセントリックカメラの欠陥検出と応答不均一性補正
引用
出典に記載されている記事の引用は次のとおりです。
Xie、Dandan、Yawei Huang、Changxiang Yan。「光ファイバーリレーイメージングに基づくモノセントリックカメラの欠陥検出と応答不均一性補正」 オプティクスエクスプレス 31巻14号（2023年7月3日）：22635。 . 日本語訳: .
キーワード
- モノセントリックカメラ
- 光ファイバープレート（FOP）
- 欠陥検出
- 不均一性補正
- 宇宙ベースの監視
- イメージセンサー
- リレーイメージング
- 大津アルゴリズム
簡単な
この記事では、光ファイバープレート (FOP) の欠陥を検出して修正することで、宇宙ベースの監視に使用されるモノセントリックカメラの画質を向上させる方法について説明します。
まとめ
Dandan Xie、Yawei Huang、Changxiang Yan が執筆したこの 2023 Optics Express の記事は、宇宙ベースの監視システムで使用されるモノセントリック カメラの画質の向上に焦点を当てています。これらのカメラは、リレー イメージングに光ファイバー プレート (FOP) を使用しますが、これらの FOP 内の欠陥により、キャプチャされた画像に欠陥や不一致が生じる可能性があります。欠陥検出:
- 著者らは、画像センサーが意図的に光で飽和した画像を分析することで、FOP の欠陥を検出する方法を提示しています。
- 光を透過できない欠陥領域は不飽和のままであり、識別可能です。
- この方法は、ノイズや暗いフィラメントを欠陥と誤認する傾向がある従来の Otsu アルゴリズムよりも効果的であることが証明されています。
- 欠陥に対処した後でも、画像の端に向かう光の減衰、ピクセル応答係数の変動、光学表面の欠陥などの要因により、ピクセル応答の不一致が発生する可能性があります。
- この記事では、以下の修正プロセスについて詳しく説明します。
- 線形フィッティング:最小二乗法を使用して、入力放射輝度とピクセル出力の関係を確立します。
- シングル ポイント補正:確立された線形関係に基づいて個々のピクセル出力を補正し、均一な照明を実現します。
- 実験では、この方法により画像の不均一性が 10.01% から 0.78% に減少することが示されています。
- 提案された方法は、モノセントリックカメラの FOP 欠陥とピクセル応答の不均一性を効果的に識別して対処します。
- これらの補正により、より鮮明な画像が得られ、暗い宇宙物体の検出に適したものになります。
- この技術は、他の光ファイバー中継画像伝送システムにも応用できる可能性があります。
- この要約は提供されたソースのみに基づいています。