一種基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性能參數的測試方法
【專利摘要】本發明屬于光電技術領域，具體為涉及一種基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性能參數的測試方法。具體包括：對圖像傳感器進行曝光操作，取n個不同的曝光時間，再分別采集n幀明場數據和n幀暗場數據，按照EMVAStandard1288要求，計算出明場值方差明場灰度值均值μy、暗場灰度值μydark；進行粒子群算法反演的具體步驟。本發明可以更加便捷地得到系統增益及暗噪聲參數。
【專利說明】
一種基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性能參數的測試方法
技術領域
[0001] 本發明屬于光電技術領域，具體為涉及一種基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性 能參數的測試方法。
【背景技術】
[0002] 圖像傳感器發展速度之快，使其已經應用于人們社會生活的各個方面。從最貼近 生活的應用比如數碼相機、智能手機、安全監控的攝像頭，到國防安全息息相關的新型武 器，乃至人類科技發展的最高體現一一空間科學，都有圖像傳感器的身影。在生產和重要應 用領域，要求對傳感器芯片性能進行測試、評價和篩選，以監控產品質量或保證應用的可靠 性。在圖像傳感器的被測參數中，最為基礎和重要的參數是傳感器的系統增益和暗場噪聲。
[0003] 粒子群算法也稱為粒子群優化算法，是近年來發展起來的一種新的進化算法，它 是從隨機解出發，通過迭代尋找最優解，利用適應度評價解得品質，追隨當前搜索到的最優 值來尋找全局最優。這種算法以其容易實現、精度高、收斂快等優點得到了學術界的重視， 并且在解決實際問題中展示了其優越性。
【發明內容】
[0004] 本發明的目的在于給出一種基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性能參數的測試 方法。
[0005] 本發明的目的是這樣實現的：
[0006] 基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性能參數的測試方法，包括了以下步驟：
[0007] (1)對圖像傳感器進行曝光操作，取η個不同的曝光時間，再分別采集η幀明場數據 和η幀暗場數據，按照EMVAStandardl288要求，計算出明場值方差σ)、明場灰度值均值以7、暗 場灰度值l^ydark;
[0008] (2)進行粒子群算法反演的具體步驟如下：
[0009] (2.1)將圖像傳感器的系統增益K、暗電流μ:、初始暗信號方差組成三維粒子；
[0010] (2.2)設定粒子個體適應度函數為：
[0012] 其中，cr)是明場灰度值方差，K為系統增益，yd.Q為暗信號初值，μι為暗電流，texp為 曝光時間，為量化噪聲；
[0013] (2.3)按照粒子群算法的尋優流程得出系統增益、暗電流、初始暗信號方差的最優 估計值。
[0014] 本發明的有益效果在于：
[0015] 本發明可以更加便捷地得到系統增益及暗噪聲參數。
【附圖說明】
[0016]圖1為本發明步驟不意圖。
【具體實施方式】
[0017] 下面結合附圖對本發明做進一步描述。
[0018] 本發明公開了一種基于粒子群算法對圖像傳感器參數的優化方法，在明場及暗場 條件下對圖像傳感器多次曝光，并根據"EMVAStandardl288"（歐洲機器視覺協會制定的圖 像傳感器及相機測試標準)分別計算明場方差、明場均值、暗場均值，并將這些數據及所對 應的曝光時間數據施用于粒子群算法。根據光子轉換理論，設計適應度函數，并將圖像傳感 器的系統增益K、暗電流μ〗、初始暗信號方差σ"組成三維粒子，經粒子群算法尋優后可得到 系統增益、暗電流和初始暗信號方差的反演結果。該方法對暗場方差不敏感
[0019] 本發明基于粒子群尋優算法，對圖像傳感器關鍵參數進行反演，包括以下步驟：
[0020] S1:對圖像傳感器進行曝光操作，取η個不同的曝光時間，再分別采集η幀明場數據 和η幀暗場數據。按照EMVAStandardl288標準要求，計算出明場值方差明場灰度值均值 、 yy、暗場灰度值yycbrk;
[0021 ] S2:進行粒子群算法反演的具體步驟如下：
[0022] S2.1:將圖像傳感器的系統增益K、暗電流μι、初始暗信號方差<4組成三維粒子；
[0023] S2.2:設定粒子個體適應度函數為：
[0025] 其中，σν2是明場灰度值方差，Κ為系統增益，μ<?.ο為暗信號初值，μι為暗電流，1^為 曝光時間，為量化噪聲；
[0026] S2.3:按照粒子群算法的尋優流程得出系統增益、暗電流、初始暗信號方差的最優 估計值。
[0027]本發明在圖像傳感器測試標準EMVAStandardl288(歐洲機器視覺協會制定的圖像 傳感器及相機測試標準）的基礎上，設計了一個包含了可測數據和被測參數的適應度函數， 結合粒子群算法提出了 一種新的圖像傳感器關鍵參數測試方法。
[0028] 首先依照EMVAStandardl288標準，在30個不同的曝光時間下進行明場和暗場方式 曝光，得到30組明場灰度值方差、明場灰度值均值、暗場灰度值均值。
[0029] 粒子群算法總的搜索次數為600,系統增益K、暗電流μ〗、初始暗信號方差組成 三維粒子，隨機產生400個粒子作為初始種群。粒子產生后，設定權利要求1中S3所設定的適 應度函數，計算每個個體的適應度函數值，判斷是否達到預設的粒子群算法的終止條件，如 果不是進入否則進入步驟根據粒子群算法中的適應度值進行算法中的關于粒子的位置，速 度的更新，逐次進化搜索，直到滿足算法終止條件，適應度值最高的粒子就是圖像傳感器的 系統增益、暗電流、初始暗信號方差的反演結果。
【主權項】
1. 一種基于粒子群算法的圖像傳感器關鍵性能參數的測試方法，其特征在于，包括了 以下步驟： (1) 對圖像傳感器進行曝光操作，取η個不同的曝光時間，再分別采集η幀明場數據和η 幀暗場數據，按照EMVA Standard 1288要求，計算出明場值方差〇_)、明場灰度值均值以7、暗 場灰度值yydark; (2) 進行粒子群算法反演的具體步驟如下： (2.1) 將圖像傳感器的系統增益K、暗電流μι、初始暗信號方差組成三維粒子； (2.2) 設定粒子個體適應度函數為：其中，^是明場灰度值方差，K為系統增益，μ<?.ο為暗信號初值，μι為暗電流，tMP為曝光時 間，為量化噪聲； (2.3) 按照粒子群算法的尋優流程得出系統增益、暗電流、初始暗信號方差的最優估計 值。
【文檔編號】G06N3/00GK105865748SQ201610297894
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年5月6日
【發明人】溫強, 何立, 李立
【申請人】哈爾濱工程大學