一种基于粒子群算法的图像传感器关键性能参数的测试方法

摘要

本发明属于光电技术领域，具体为涉及一种基于粒子群算法的图像传感器关键性能参数的测试方法。具体包括：对图像传感器进行曝光操作，取n个不同的曝光时间，再分别采集n帧明场数据和n帧暗场数据，按照EMVAStandard1288要求，计算出明场值方差明场灰度值均值μ_y、暗场灰度值μ_ydark；进行粒子群算法反演的具体步骤。本发明可以更加便捷地得到系统增益及暗噪声参数。

主权项

一种基于粒子群算法的图像传感器关键性能参数的测试方法，其特征在于，包括了以下步骤：(1)对图像传感器进行曝光操作，取n个不同的曝光时间，再分别采集n帧明场数据和n帧暗场数据，按照EMVA Standard 1288要求，计算出明场值方差明场灰度值均值μ_y、暗场灰度值μ_ydark；(2)进行粒子群算法反演的具体步骤如下：(2.1)将图像传感器的系统增益K、暗电流μ_I、初始暗信号方差组成三维粒子；(2.2)设定粒子个体适应度函数为：$f=\underset{n=1}{\overset{K}{\Sigma }}{\{{{\sigma }_y}^2-K^2({\sigma }_{d.0}^2+{\mu }_I{t}_{\exp })-K({\mu }_y-{\mu }_{ydark})-{{\sigma }_q}^2\}}^2,$其中，是明场灰度值方差，K为系统增益，μ_d.0为暗信号初值，μ_I为暗电流，t_exp为曝光时间，σ_q为量化噪声；(2.3)按照粒子群算法的寻优流程得出系统增益、暗电流、初始暗信号方差的最优估计值。