Матричные ИК-фотоприемники применяются в системах, где цель имеет низкий энергетический контраст относительно фона. В таких условиях качество обнаружения определяется не только шумом, но и квазидетерминированными составляющими сигнала, прежде всего пространственной неравномерностью темнового тока. Она проявляется как фиксированный рисунок, сохраняющийся от кадра к кадру и искажающий локальные перепады яркости, по которым выделяется объект.

В системах специального назначения задача осложняется тем, что объект часто занимает малое число элементов матрицы и обладает низким температурным или энергетическим контрастом [1, c. 17]. Поэтому даже после стандартной коррекции остаточная неравномерность перестает быть второстепенной: она попадает в ту же полосу пространственных частот, что и сигнал объекта, и снижает достоверность обнаружения [2, c. 74].

Выходной сигнал элемента матрицы с координатами можно представить как

где — полезный сигнал, — темновой сигнал, — шум. Темновой сигнал задается в виде

а после коррекции остается остаточная компонента

которая в реальных условиях не равна нулю из-за температурной зависимости, дрейфа смещений, различий каналов считывания и нелинейности тракта.

Для малоконтрастного объекта информативным параметром является разность сигналов объекта и фона:

При отсутствии объекта

а при наличии объекта

где — полезный контрастный сигнал, — вклад остаточной неравномерности, — шум. Следовательно, неравномерность темнового тока одновременно увеличивает дисперсию статистики решения и смещает её среднее значение. Для автоматических алгоритмов это меняет пороговое распределение, а для оператора создаёт ложные контрасты и маскирует слабые объекты [3, c. 9].

Если шум имеет дисперсию , а остаточная неравномерность — , то эффективная дисперсия равна

а эффективное отношение сигнал/шум:

При величина уменьшается в раза, что особенно существенно для малоконтрастных объектов. В гауссовском приближении вероятность обнаружения определяется выражением

поэтому уменьшение напрямую ухудшает характеристики обнаружителя.

Особенно важна не только амплитуда, но и пространственная структура остаточной неравномерности. Фиксированный рисунок часто имеет строчную, столбцовую или смешанную форму, поэтому энергия помехи сосредоточена в ограниченной области пространственных частот. Если спектр объекта пересекается с этой областью, ухудшение обнаружения оказывается сильнее, чем следует из оценки только по дисперсии [4, c. 87]. Это описывается через выход пространственного фильтра:

Даже при малой полной энергии помехи выходная дисперсия может быть значительной, если максимум лежит в полосе пропускания фильтра.

Дополнительная ошибка связана с зависимостью темнового тока от температуры и режима считывания:

Из-за разброса параметров двухточечная коррекция не устраняет неравномерность во всём диапазоне, а после калибровки при температуре остаток можно оценить как

Для количественной оценки вводится коэффициент

При влияние мало, при искажение уже заметно, а при амплитуда остаточной неравномерности сравнима с сигналом объекта, что делает обнаружение неустойчивым. Для систем специального назначения рабочая область должна быть существенно ниже единицы.

При усреднении по элементам объекта и элементам фона шум уменьшается как

однако для фиксированного рисунка такого ослабления может не быть:

Следовательно, накопление эффективно подавляет случайный шум, но не пространственную неравномерность; напротив, фиксированный рисунок становится более заметным. Для оператора это проявляется в виде ложных полос и пятен, а для алгоритмов — в искажении локальных дескрипторов и снижении переносимости моделей между матрицами и режимами охлаждения [5, c. 13].

Минимальный обнаруживаемый контраст возрастает по закону

где — порог при отсутствии остаточной неоднородности. Поэтому критично не столько абсолютное значение неравномерности, сколько её остаток после коррекции и спектральное совпадение с формой объекта.

Отсюда вытекают требования к калибровке. Двухточечная коррекция эффективна лишь при линейности характеристик и стабильности пространственного рисунка. При изменении амплитуды и формы неравномерности необходима многоточечная коррекция с набором опорных состояний

а также раздельный учёт источников неоднородности. Более полная модель сигнала имеет вид

где — чувствительность, — столбцовое смещение, — собственный темновой сигнал элемента. Для малоконтрастных целей особенно критичны аддитивные составляющие и , так как они непосредственно искажают разность между объектом и фоном.

Допустимость остаточной неравномерности можно записать как

где определяется требованиями к вероятности пропуска; для устойчивого обнаружения целесообразно принимать , а для точечных и субпиксельных целей — ещё меньше.

Проведённый анализ показывает, что пространственная неравномерность темнового тока является самостоятельным фактором, ограничивающим обнаружение малоконтрастных объектов. Она снижает эффективное отношение сигнал/шум, повышает порог обнаружения и ухудшает вероятностные характеристики системы. Решающее значение имеет остаточная компонента после коррекции, а не исходный уровень неоднородности. Поэтому наиболее обоснованным способом повышения точности является многоточечная калибровка с раздельным учётом аддитивных и мультипликативных составляющих [6, c. 6].

Перспективным направлением дальнейшего анализа является переход к модели, учитывающей не только дисперсию остаточной неравномерности, но и её полную пространственно-спектральную структуру. Это позволит формулировать количественные требования к фотоприемнику, алгоритмам коррекции и режимам калибровки с учётом вероятности обнаружения объектов заданного масштаба и формы.

Литература:

1. Сергунов А. А. Методы коррекции неравномерности чувствительности инфракрасных фотоприемников // Известия вузов. Приборостроение. 2021. № 8. Т.52. С.38–42.
2. Хромов Л. И., Лебедев Н. В., Цыцулин А. К., Куликов А. Н. Твердотельное телевидение. Телевизионные системы с переменными параметрами на ПЗС и микропроцессорах, М.: Радио и связь, 1986. 184 с.
3. Борзов С. М., Козик В. И., Потатуркин О. И. Коррекция тепловизионных изображений на основе статистической обработки реальных данных // Известия вузов. Приборостроение. 2021. № 6. Т.52. С.11–18.
4. Корнышев Н. П. Телевизионная визуализация: учеб. пособие. В. Новгород: НовГУ, 2020. 164 с.
5. Брондз Д. С., Харитонова Е. Н. Коррекция геометрического шума МФПУ с помощью аппроксимации методом наименьших квадратов передаточных характеристик матрицы полиномом Т-го порядка [Электронный ресурс] // Журн. радиоэлектроники. 2008. № 11. 29 с. http:/jre.cplire.ru/alt/nov08 (Дата обращения 24.05.2026).
6. Источник абсолютно черного тела АЧТ-6А // Паспорт ЭЛИР 3.036.010 ПС. Новосибирск, НПП «ЭЛИР», 2012. 10 с.