パターンのないノイズがあるかどうかを確認するにはどうすればよいですか?


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顕微鏡検査では、カメラを頻繁にテストしています。私のアプリケーションは非常に低い信号対雑音比を伴うので、局所相関は信号をバックグラウンドから実際に区別するすべてであるため、雑音に相関やパターンがないことが重要になります。

ノイズをテストするには、通常、100個までの暗いフレーム、つまりカメラに外光が当たらないフレームを取得し、時間平均によって固定カメラパターンを決定し、それをシリーズから減算します。

私は単に各ピクセルの標準偏差を時間を通して取得し、結果の画像(カメラの異なる行/列に異なるノイズ標準偏差が含まれるなど)を見て、行と列ごとにノイズのパターンを観察しました相互相関(いくつかのインターリーブされたカメラで、1行おきにノイズが相関していることに気付きました)。

これらのテストの最初のテストは定性のみであり、2番目のテストは(比較的)グローバルな相関関係のみを提供します。カメラのノイズに相関パターンまたは動的パターンがあるかどうかを判断するためのより良い(および高速の)方法はありますか?


ダークフレームは、入力がない場合の不均一な応答を判断するのに役立ちます。しかし、これらのテストでは、実際の入力に対する不均一な応答を無視しているようです。均一に照明された一連のフレームも取得してはいけませんか?
-MSalters

自己相関は、ノイズのある信号を見つけるためによく使用されます。これは、単一の列/行に沿って、またはフレーム間で(時変ノイズの場合)実行できます。しかし、他のスキームよりも簡単になるとは思いません。
ダニエルRヒックス

回答:


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もし私があなただったら、私は単にあなたが実際の信号を測定していない無信号を大量に取るでしょう。使用している識別アルゴリズムをすべて実行し、何か表示されるかどうかを確認します。その場合、相関関係を心配する必要があります。

欠落している可能性があるのは、特にこの種のノイズに対する堅牢なアルゴリズムを使用している場合、相関は必ずしも誤検出を意味するとは限らないことだと思います。


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すべてのパターンが著しく悪いわけではないという点であなたは正しい。ただし、誤検出につながる必要はありません。相関が信号の明らかなシフトにつながる場合、測定によっては十分に悪い場合があります。また、選択肢が与えられた場合、ソフトウェアに回避策を実装するのではなく、適切に設計されたカメラを購入したいと思います。
ジョナス
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