| 主权项 |
1.一种CCD传感器Smear效应处理方法，其特征在于包括下述步骤：(a)对大小为r×c的16位图像，灰度大小范围为(0，65535)，按照<img file="FSA00000121086900011.GIF" wi="1348" he="115" />对图像中的每列进行灰度值累加求和；式中，Col_sum(j)表示第j列的灰度和，f<sub>i，j</sub>(x，y)表示(i，j)处的灰度值，r表示行长度，c表示列宽度；计算向量Col_sum的均值mean<img file="FSA00000121086900012.GIF" wi="1041" he="116" />计算向量Col_sum的方差var<img file="FSA00000121086900013.GIF" wi="1140" he="116" />式中，x(k)表示输入的信号，n表示输入信号的窗口大小；计算阈值ThsThs＝mean+α×var (4)式中，α＝400；将统计得到的第j列的Col_sum(j)与Ths进行比较，大于等于该阈值Ths，即表示该列发生了Smear效应，标记为1<img file="FSA00000121086900014.GIF" wi="1261" he="137" />式中，I_mask是Smear效应判定向量；按照I_area＝label(I_mask)(6)对连通区域进行label(·)标记，得到产生Smear效应区域的个数num，记录各连通区域的起始坐标pos_left(num)和终止坐标pos_right(num)位置信息，得到产生Smear效应的具体位置；式中，label(·)表示对输入的I_mask进行标记，I_area表示标记后的结果；(b)对输入的全局图像的各像素I_img(i，j)的灰度值，按照大小依次进行排序I<sub>s</sub>_img＝sort(I_img(i，j))(7)找出排序后序列I<sub>s</sub>_img的中间位置p，以半径为d选取局部区域排序后的数据，按照 <img file="FSA00000121086900021.GIF" wi="1115" he="129" />为基准填充各像素得到真实图像的背景图像I_imgmean；式中，sort(·)表示对输入的图像数据进行排序，d＝50000；同样，对判定出产生Smear效应所在列的各像素I_img(r，smear_pos)的灰度值，按照大小依次进行排序，I<sub>s</sub>_img(smear_pos)＝sort(I_img(r，smear_pos)) (9)找出排序后序列的中间位置p<sub>1</sub>，以半径为d<sub>1</sub>选取局部区域排序后的数据，按照<img file="FSA00000121086900022.GIF" wi="1476" he="133" />为基准填充各像素得到含有Smear效应的图像I_imgsmear；式中，smear_pos表示产生Smear效应列的位置，d<sub>1</sub>＝50；将计算得到的含有Smear效应的图像I_imgsmear与估计出的背景图像I_imgmean相减，最终得到估计出的Smear效应图像I_smear；I_smear＝I_imgmean-I_imgsmear(11)(c)将待修正的原始图像I_img与估计出的Smear效应图像I_smear相减，得到修正Smear效应后的理想图像I_new；I_new＝I_img-I_smear (12)按照<img file="FSA00000121086900023.GIF" wi="1411" he="124" />w<sub>l</sub>＝j″-j (14)w<sub>r</sub>＝j′-j (15)对修正Smear效应后的理想图像I_new，再对其中产生电子溢出的区域通过插值的方式重建弥散斑，最终得到Smear效应完全修正后的结果图像I<sub>cor</sub>_new；式中，j′和j″表示未产生溢出的左、右两侧的最近的列坐标位置，w<sub>l</sub>和w<sub>r</sub>表示对应的权值。 |
