El ruido de patrón fijo (FPN) es el término que se le da a un patrón de ruido particular en los sensores de imágenes digitales que a menudo se nota durante tomas con exposición más prolongada, donde ciertos píxeles son susceptibles de generar intensidades más brillantes que la intensidad promedio.
FPN es un término general que identifica una no uniformidad lateral temporalmente constante (que forma un patrón constante) en un sistema de imágenes con múltiples detectores o elementos de imagen ( píxeles ). Se caracteriza por el mismo patrón de variación en el brillo de los píxeles que se produce en imágenes tomadas bajo las mismas condiciones de iluminación en una matriz de imágenes. Este problema surge de pequeñas diferencias en la capacidad de respuesta individual de la matriz de sensores (incluidas las etapas de postamplificación locales) que pueden ser causadas por variaciones en el tamaño de los píxeles, el material o la interferencia con los circuitos locales. Puede verse afectado por cambios en el entorno, como diferentes temperaturas, tiempos de exposición, etc.
El término "ruido de patrón fijo" se refiere generalmente a dos parámetros. [1] Uno es la no uniformidad de la señal oscura (DSNU), que es el desfase con respecto al promedio en toda la matriz de imágenes en una configuración particular (temperatura, tiempo de integración) pero sin iluminación externa y la no uniformidad de la respuesta a la luz (PRNU), que describe la ganancia o relación entre la potencia óptica en un píxel y la salida de la señal eléctrica. Esta última se suele simplificar como un valor único medido, por ejemplo, en un nivel de saturación del 50 %, lo que implica una aproximación lineal de la no linealidad de la respuesta a la luz no perfectamente lineal (PRNL). [2] A menudo, la PRNU, tal como se definió anteriormente, se subdivide en "FPN (desfase)" pura, que es la parte que no depende de la temperatura y el tiempo de integración, y la "DSNU" dependiente del tiempo de integración y la temperatura.
En ocasiones, se especifica el ruido de píxeles [3] como la desviación promedio del promedio de la matriz en diferentes condiciones de iluminación y temperatura. Por lo tanto, el ruido de píxeles proporciona un número (generalmente expresado en rms ) que identifica el FPN en todas las condiciones de imagen permitidas, que podría deteriorarse considerablemente si se incluye ganancia eléctrica adicional (y ruido). Los usos recientes de PRNU incluyen medidas para combatir la piratería cinematográfica.
En la práctica, una exposición prolongada (tiempo de integración) enfatiza las diferencias inherentes en la respuesta de los píxeles, por lo que pueden convertirse en un defecto visible que degrade la imagen. Aunque el FPN no cambia de manera apreciable en una serie de capturas, puede variar con el tiempo de integración, la temperatura y la ganancia del sensor y la iluminación incidente, no se expresa en una distribución espacial aleatoria (no correlacionada o cambiante), sino que se produce solo en ciertas ubicaciones fijas de los píxeles.
La FPN se suprime comúnmente mediante la corrección de campo plano (FFC) que utiliza DSNU y PRNU para interpolar linealmente y reducir la respuesta de la foto local (PRNL no uniforme) al promedio de la matriz. Por lo tanto, son necesarias dos exposiciones con una iluminación igual en toda la matriz (una sin luz y otra cerca de la saturación) para obtener los valores. Tenga en cuenta que esta corrección suele ser muy sensible a las modificaciones de los parámetros del sistema (es decir, tiempo de exposición, temperatura). El principal desafío es generar una iluminación de campo plano para exposiciones de tiempo y longitudes de onda cortas, para evitar el moteado (en condiciones de luz monocromática) y las fluctuaciones estadísticas del flujo de luz que se vuelven más obvias en tiempos de integración cortos.
Existen muchas patentes y métodos para reducir o eliminar el ruido de patrón fijo en los generadores de imágenes digitales [ cita requerida ] . Específicamente para la supresión del "FPN desfasado" como se definió anteriormente, existen técnicas de supresión en chip, como el muestreo doble correlacionado .
Notas