これは、固定パターンノイズ補正の正しい方法ですか？

私は現在、画像センサーのプログラミングを含むプロジェクトに関与しています。私たちのセンサーは私たちにノイズを与えているので、それを修正したいと思います。プロジェクトの他の誰かが、「黒」の画像を撮る、つまりレンズキャップをかぶって、すべて黒の画像を撮るというアイデアを思いつきました。（明らかにノイズによるものではありません）後続のキャプチャのこの時点で、彼は黒の画像からピクセル値を取得し、定期的にキャプチャされた画像からそれらを減算します。

画像は良く見え、ほとんどのノイズが除去されていますが、次の理由により、これがノイズを除去するための最良のアプローチであるとは確信していません。

固定画像の範囲は[-172 194]（366の値）で、標準の範囲は[0 255]です。再描画すると、範囲は[0 255]に戻り、見た目は良くなりますが、これは間違っていると思います。

新しい画像は暗い場所で撮影されていることに言及してください。

この方法はノイズを除去するのに正しいですか？なぜですか？

黒い画像は、固定パターンとダークノイズの合計です（通常は現在の変動から生じるため、通常は正規分布に従います）。ダークノイズではなく固定パターンを減算する必要があります。信号からランダムノイズを減算すると、単純に全体のノイズが増加するため、信号品質が低下します。

固定パターンの適切な推定値を得るには、かなりの数のフレーム（たとえば25ですが、100であればノイズは半分になります）をキャプチャし、それらを平均する必要があります。ダークノイズは時間的に無相関であるため（そうでなければならない）、平均化されるため、将来の画像から差し引くことができる低ノイズの固定パターンが残り、画像のノイズが増加することはありません。

固定パターンは通常、露光時間に依存することに注意してください（たとえば、CCDカメラはシフト操作中に電子を蓄積する可能性があります）。したがって、露光時間ごとにキャリブレーションを行う必要があります。露出時間を頻繁に変更し、可能であれば、各実験後に一連の暗いフレームをキャプチャするように実験を設定できます。つまり、各実験のキャリブレーションを取得できます。

低ノイズ（つまり、平均化された）ダークフレームを差し引くと、負の値が得られます（画像取得中に発生するダークノイズが負の値になる可能性があるため）が、画像の範囲は大幅に増加しません。もしそうなら、それはあなたが十分な暗いフレームを平均していないか、異なる露光時間を使用しているので固定パターンが変更されたことのサインです。

このアプローチは有効であり、実際にいくつかのハイエンドカメラで使用されています。最初にセンサーがシャッターを閉じて写真を撮影し、それを「真の」写真に差し引きます。これには2つの利点があります。

• 固定パターンノイズを修正します
• 画像を線形にします

この方法では、露出時間が異なると結果が異なる場合があります。

フォトニックノイズはそのまま残されます。

これは使用しているセンサーに依存すると思います。

レンズキャップをオンにして一連の（たとえば10000）画像を撮影し、各ピクセルの平均/標準偏差を比較できます。可能であれば、均一な「明るい」画像に対して同じことを行うことができます（露出過剰ではなく、明るさは均一です）。

「暗い平均」の間に大きな違いがある場合は、各ピクセルの暗い平均を引くことをお勧めします。各ピクセルに（明るい平均-暗い平均）の間に有意差がある場合、その「平均白画像」で割ることも改善される可能性があります。

しかし、何が理にかなっているのかを知るには、これらの統計を作成する必要があります。

通常、暗いフレームを差し引くとき、負の値はゼロに切り捨てられます。

ダークフレームの減算が-172の値を与えることに驚いています。だということだ：

• 騒音レベルが高い-少なくともどこか172
• ノイズはフレームごとに大きく異なります。この場合、暗いフレームの減算はあまり効果的ではありません。

通常のフレーム、暗いフレーム、そして減算されたバージョンの画像を投稿できますか？