專利名稱：電子倍增ccd噪聲模型的參數(shù)估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于電子倍增CXD圖像處理技術(shù)，特別是一種電子倍增CXD噪聲模型的參數(shù)估計方法。
背景技術(shù)：
電子倍增CXD在傳統(tǒng)的CXD結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上加入一級增益寄存器，實(shí)現(xiàn)片上增益，抑制了在傳統(tǒng)CCD中占主導(dǎo)因素的讀出噪聲，具有低噪聲、高靈敏度、高動態(tài)范圍等優(yōu)點(diǎn)，在微光夜視、天文觀測和生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。國內(nèi)已有多家科研院所和高校投入到電子倍增CCD的研究工作。中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所、中國科學(xué)院上海技術(shù)研究所和北京空間機(jī)電研究所王明富、謝宗寶和卜洪波等人對電子倍增CCD的驅(qū)動電路設(shè)計和空間生物光成像探測的可行性分析方面進(jìn)行了研究；中國科學(xué)院國家天文臺和中北大學(xué)對電子倍增CCD的成像系統(tǒng)構(gòu)建和圖像的長線傳輸進(jìn)行了探索；中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所被授權(quán)《一種高壓運(yùn)放實(shí)現(xiàn)EMCCD信號驅(qū)動的系統(tǒng)》等多個電子倍增CCD驅(qū)動系統(tǒng)相關(guān)專利；西北核技術(shù)研究所被授權(quán)《高幀頻高靈敏度光纖傳輸式EMCCD攝像系統(tǒng)》專利。整體而言，我國對電子倍增CCD的研究起步較晚，對電子倍增CCD的研究還停留在理論分析和整機(jī)研制階段，與歐美發(fā)達(dá)國家相比還存在較大的差距。在大部分情況下，電子倍增CCD器件和成像鏡頭配合使用以獲得被測對象的圖像。但在微光條件下，當(dāng)被測對象的信號較弱并且有效面積較小時，由于器件本身的噪聲和鏡頭成像誤差的影響經(jīng)常會帶入較大的噪聲，使得電子倍增CCD成像系統(tǒng)獲取圖像的信噪比下降，圖像分辨率也受到較大影響。為了設(shè)計有效的濾波器抑制噪聲，減輕噪聲對圖像復(fù)原的影響，需要設(shè)計有效噪聲參數(shù)估計算法對圖像中的噪聲參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確和快速的估計。傳統(tǒng)的參數(shù)估計有很多種，常用的方法是矩估計法和極大似然估計法。南京理工大學(xué)有人對此進(jìn)行研究，在《Parameter Estimation of Noise Distribution Model ofElectron Multiplying CCD Based on the Moment Estimation))一文中，建立了電子倍增CCD的噪聲分布模型，用矩估計法對噪聲參數(shù)進(jìn)行估計。極大似然估計算法有較強(qiáng)的優(yōu)勢，它能實(shí)現(xiàn)聯(lián)合參量數(shù)值大小和正負(fù)性的雙重估計，而且趨于真值的收斂速度快。根據(jù)電子倍增CCD的噪聲來源及其統(tǒng)計特性，電子倍增CCD輸出圖片的噪聲分布模型為混合泊松-高斯噪聲分布模型，用傳統(tǒng)極大似然估計法對混合泊松-高斯分布模型進(jìn)行參數(shù)估計時，存在極大似然函數(shù)難以求解的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種電子倍增CCD噪聲模型的參數(shù)估計方法。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為一種電子倍增CCD噪聲模型的參數(shù)估計方法，步驟如下第一步，參數(shù)初始化設(shè)置，把電子倍增CCD的噪聲分布模型進(jìn)行初始化設(shè)置，噪聲分布模型為混合泊松-高斯分布模型，混合泊松-高斯分布模型進(jìn)行初始化設(shè)置就是擬作混合高斯分布模型進(jìn)行處理，即令
權(quán)利要求
1.一種電子倍增CCD噪聲模型的參數(shù)估計方法，其特征在于步驟如下: 第一步，參數(shù)初始化設(shè)置，把電子倍增CCD的噪聲分布模型進(jìn)行初始化設(shè)置，噪聲分布模型為混合泊松-高斯分布模型，混合泊松-高斯分布模型進(jìn)行初始化設(shè)置就是擬作混合m-Λ高斯分布模型進(jìn)行處理，即令I(lǐng) = m-l, μ 1 = F2G2 μ，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電子倍增CCD噪聲模型的參數(shù)估計方法，其特征在于:第一步中，進(jìn)行參數(shù)估計的圖片為電子倍增CCD本底圖片或暗場圖片，用矩估計法計算得到的μ的估計值作為初始值，選擇合適的樣本I范圍，使加權(quán)系數(shù)的和趨于1，確定M的值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電子倍增CCD噪聲模型的參數(shù)估計方法，其特征在于:第二步中，具體實(shí)施方式
如下: ①求樣本值來自第m個高斯源的后驗(yàn)概率密度，定義Znm作為指示向量:當(dāng)Xn在第m個分布元中時，Znm = 1,否則Znm = 0, Znm指示了樣本值Xn的來源,有:
全文摘要
本發(fā)明公開了一種電子倍增CCD噪聲模型的參數(shù)估計方法，首先對噪聲分布模型型進(jìn)行初始化設(shè)置，以擬作混合高斯分布模型進(jìn)行處理；然后對噪聲分布模型進(jìn)行極大似然化迭代，將設(shè)定的初始值代入混合模型中，求樣本值來自高斯源的后驗(yàn)概率密度，再將潛在數(shù)據(jù)代入不完全數(shù)據(jù)的對數(shù)函數(shù)中計算偏導(dǎo)數(shù)，求取極值，即可得到參數(shù)的迭代估計值；最后進(jìn)行判斷步，將迭代估計值與初始值比較，依據(jù)循環(huán)終止條件，判斷是否滿足終止條件，若滿足則迭代停止，若不滿足則把迭代值設(shè)為初始值，重新進(jìn)行極大似然化迭代。本發(fā)明以簡單的步驟實(shí)現(xiàn)了對電子倍增CCD圖像噪聲參數(shù)的極大似然估計，有效地降低了極大似然法的復(fù)雜度，能對電子倍增CCD圖像噪聲進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的估計。
文檔編號G06F19/00GK103077303SQ20121057550
公開日2013年5月1日 申請日期2012年12月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月26日
發(fā)明者張聞文, 鄒盼, 陳錢, 顧國華, 何偉基, 錢惟賢, 隋修寶, 屈惠明, 路東明, 于雪蓮, 王利平, 王慶寶, 張毅 申請人:南京理工大學(xué)