|Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Метод измерения геометрического шума матричных фотоприёмников интеллектуальной системы обнаружения препятствий на пути движения железнодорожного состава
Abstract
The paper describes an empirical method for measuring the fixed pattern noise (FPN) of the IR matrix sensors of the smart system intended for detecting barriers to the movement of the train. The method exploits an image of railway sleepers as a reference image for calibration. The segmentation procedure selects the texture homogeneity levels that allow measurement of the photo-element transfer coefficients within each level. The experimental results have shown the advantage of the proposed method in comparison with the well-known 2-point FPN correction procedures.
About the Authors
Ю. Бехтин
Рязанский государственный радиотехнический университет
Russian Federation
Russian Federation
И. Желбаков
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Russian Federation
Russian Federation
А. Игнатов
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Russian Federation
Russian Federation
П. Круг
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Russian Federation
Russian Federation
А. Лупачёв
Национальный исследовательский университет «МЭИ
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Астратов О. С., Филатов В. Н. видеодатчики в системе обеспечения безопасности движения на железнодорожном переезде // Датчики и системы. 2015. № 2. С. 33-37.
2. Bekhtin Yu., Krug P., Zhelbakov I., Lupachev A. The Neural Network Classifier for Train Barriers Recognition // 4th Intern. Conf. Mechanical Eng., Materials and Energy. 4th ICMEME 2014. Singapore, 2014.
3. Bekhtin Yu, Krug P., Lupachev A., Ostroukh A., Pavelyev S., Zhelbakov I. Identification of Barriers to the Movement of the Train // Intern. J. Signal System Control and Eng. Appl. 2014. V. 7. N. 3. P. 52-60.
4. Hudson R.D. Infrared systems engineering (Book Style). John Wiley, N.Y., 1969.
5. Кругликов С. В. Методы и средства подавления структурных помех многоэлементных фотоприемников // Аналитический обзор № 4628 за 1970-1987 гг. М., 1989.
6. Norton P., Campbell D., Horn S. Third generation of infrared imagers // Proc. SPIE. 2000. V. 4130. P. 226-235.
7. Joseph D., Collins S. Modeling calibration and correction of illumination-dependent fixed pattern noise in logarithmic CMOS image sensor // IEEE Trans. Inst. and Mea. 2001. V. 51. N. 5. P. ?
8. Milton A. F., Barone F. R., Kruer M. R. Influence of non-uniformity on infrared focal plane array performance // Opt. Eng. 1985. V. 24. N. 5. P. 855-862.
9. Ratliff B. M., Hayat M. M., Hardi R. C. An algebraic algorithm for non-uniformity correction in focal plane arrays // J. Opt. Soc. of America. 2002. V.19. N. 9. P. 1737-1745.
10. Eismann M. T., Schwartz C. R. Focal plane array non-linearity and non-uniformity impacts to target detection with thermal infrared imaging spectrometers // Proc. SPIE. 1997. V. 3063. P. 164-173.
11. Смолева С. В., Овчинников В. В. верхнее строение пути: Учеб. пособие. Хабаровск: Изд-во Дальневосточного государственного института путей сообщения, 2011.
12. Bekhtin Yu. S., Gurov V. S., Guryeva M. N. Algorithmic Supply of IR Sensors with FPN using Texture Homogeneity Levels // Рroc. 3rd Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). Budva, Montenegro, June 15-19, 2014. P. 252-255.
13. Бехтин Ю. С., Баранцев А. А., Соляков В. Н., Медведев А. С. Аппаратно-программный комплекс цифровой обработки сигналов многорядных матричных фотоприемных устройств // Прикладная физика. 2007. № 3. С.77-82.
Review
For citations:
, , , , . Izmeritel`naya Tekhnika. 2016;(12):28-32. (In Russ.)
Views:
123
Email this article 