⚠ Noise pola tetap (FPN) merupakan masalah umum pada sensor gambar, khususnya pada teknologi CMOS dan CCD. Artefak yang tidak diinginkan ini terwujud sebagai pola variasi piksel yang konsisten dan tidak acak pada gambar yang diambil, bahkan dalam pencahayaan yang seragam. Memahami penyebab mendasar dari noise pola tetap sangat penting untuk mengembangkan strategi mitigasi yang efektif dan meningkatkan kualitas gambar secara keseluruhan.
Memahami Kebisingan Pola Tetap
Noise pola tetap mengacu pada jenis noise tertentu yang tetap konstan dari gambar ke gambar. Noise ini tidak acak seperti jenis noise lainnya, seperti noise bidikan atau noise termal. Sebaliknya, noise ini merupakan kesalahan sistematis yang terkait dengan variasi dalam karakteristik produksi dan operasional piksel individual dalam susunan sensor.
Visibilitas noise pola tetap sering kali lebih jelas dalam kondisi cahaya redup. Hal ini karena rasio sinyal terhadap noise lebih rendah. Variasi halus menjadi lebih jelas saat sinyal lemah.
Penyebab Kebisingan Pola Tetap
Beberapa faktor berkontribusi terhadap perkembangan noise pola tetap pada sensor gambar. Faktor-faktor ini terkait dengan ketidaksempurnaan produksi, variasi suhu, dan keterbatasan bawaan dalam teknologi sensor.
🔍 Ketidakseragaman Piksel
Variasi dalam karakteristik fisik dan listrik dari masing-masing piksel merupakan penyebab utamanya. Proses produksi tidaklah sempurna, dan sedikit perbedaan dalam ukuran piksel, tingkat doping, dan karakteristik transistor pasti terjadi.
Perbedaan ini menyebabkan variasi dalam cara setiap piksel merespons cahaya, yang mengakibatkan ketidakseragaman dalam sinyal keluarannya. Bahkan dalam kondisi pencahayaan yang sama, beberapa piksel akan menghasilkan nilai yang sedikit lebih tinggi atau lebih rendah daripada yang lain.
🔍 Variasi Arus Gelap
Arus gelap adalah arus listrik kecil yang mengalir melalui piksel bahkan saat tidak ada cahaya. Arus ini sangat bergantung pada suhu dan bervariasi dari satu piksel ke piksel lainnya.
Variasi arus gelap berkontribusi signifikan terhadap noise pola tetap. Beberapa piksel mungkin menunjukkan arus gelap yang lebih tinggi daripada yang lain. Hal ini menyebabkan offset yang konsisten dalam nilai outputnya, terlepas dari tingkat cahaya sebenarnya.
🔍 Variasi Offset
Variasi offset merujuk pada perbedaan tegangan atau arus keluaran dasar setiap piksel saat tidak terkena cahaya. Variasi ini dapat muncul akibat perbedaan tegangan ambang transistor atau parameter sirkuit lain dalam setiap piksel.
Variasi offset ini berkontribusi secara langsung pada noise pola tetap. Mereka menciptakan pola statis piksel yang lebih terang atau lebih gelap dalam gambar.
🔍 Dapatkan Variasi
Variasi penguatan mengacu pada perbedaan faktor penguatan setiap piksel. Variasi ini dapat muncul akibat perbedaan karakteristik transistor atau parameter sirkuit lain dalam setiap piksel.
Variasi penguatan ini berkontribusi secara langsung terhadap noise pola tetap dengan memperkuat efek ketidakseragaman lainnya. Hal ini menghasilkan noise pola tetap yang lebih jelas.
🔍 Sensitivitas Suhu
Kinerja sensor gambar sangat sensitif terhadap perubahan suhu. Saat suhu meningkat, arus gelap juga meningkat, dan variasi arus gelap menjadi lebih jelas.
Sensitivitas suhu ini memperburuk noise pola tetap, terutama pada sensor yang tidak didinginkan yang beroperasi di lingkungan hangat. Gradien suhu di seluruh sensor juga dapat menyebabkan pola noise yang tidak seragam.
Jenis Kebisingan Pola Tetap
Kebisingan pola tetap dapat secara luas diklasifikasikan menjadi dua jenis utama berdasarkan karakteristiknya:
- Offset FPN: Jenis FPN ini disebabkan oleh variasi arus gelap dan tingkat offset piksel individual. FPN ini muncul sebagai offset konstan dalam nilai piksel, terlepas dari intensitas cahaya.
- Gain FPN: Jenis FPN ini disebabkan oleh variasi gain atau sensitivitas piksel individual. Hal ini terwujud sebagai perbedaan nilai piksel yang proporsional dengan intensitas cahaya.
Teknik Mitigasi
Beberapa teknik dapat digunakan untuk mengurangi dampak noise pola tetap. Teknik-teknik ini berkisar dari solusi berbasis perangkat keras hingga algoritma pemrosesan gambar berbasis perangkat lunak.
🔎 Kalibrasi Sensor
Kalibrasi sensor merupakan metode umum untuk mengurangi noise pola tetap. Hal ini melibatkan pengukuran arus gelap dan level offset setiap piksel dalam susunan sensor. Pengukuran dilakukan dalam kondisi terkendali.
Data tersebut kemudian digunakan untuk membuat peta koreksi, yang diterapkan pada setiap gambar yang diambil untuk mengompensasi variasi antar piksel. Kalibrasi dapat dilakukan di pabrik atau di lapangan.
🔎 Pengambilan Sampel Ganda Berkorelasi (CDS)
Pengambilan sampel ganda berkorelasi merupakan teknik yang digunakan dalam sensor CCD untuk mengurangi efek derau reset dan derau pola tetap. Teknik ini melibatkan pengukuran tegangan piksel dua kali: sekali sebelum dan sekali setelah piksel direset.
Perbedaan antara dua pengukuran tersebut kemudian digunakan sebagai nilai piksel, yang secara efektif membatalkan derau pengaturan ulang dan sebagian besar derau pola tetap.
🔎 Pengurangan Bingkai Gelap
Pengurangan bingkai gelap merupakan metode sederhana namun efektif untuk menghilangkan noise pola tetap. Bingkai gelap adalah gambar yang diambil dengan lensa tertutup dan waktu pencahayaan serta pengaturan ISO yang sama dengan gambar sebenarnya.
Bingkai gelap ini berisi noise pola tetap dan artefak sensor lainnya. Mengurangi bingkai gelap dari gambar sebenarnya akan menghilangkan noise pola tetap.
🔎 Koreksi Bidang Datar
Koreksi bidang datar mengatasi variasi dalam sensitivitas piksel dan bayangan lensa. Citra bidang datar diambil dengan mengambil citra permukaan yang disinari secara seragam.
Gambar ini memperlihatkan variasi dalam respons piksel dan penurunan lensa. Membagi gambar yang diambil dengan gambar bidang datar yang dinormalkan akan mengoreksi variasi ini, mengurangi noise pola tetap, dan meningkatkan keseragaman gambar.
🔎 Rata-rata Beberapa Frame
Merata-ratakan beberapa frame adalah teknik lain untuk mengurangi noise, termasuk FPN. Dengan mengambil beberapa gambar dari pemandangan yang sama dan merata-ratakannya, komponen noise acak cenderung saling meniadakan, sementara noise pola tetap tetap konsisten.
Citra yang dirata-ratakan memiliki rasio signal-to-noise yang lebih tinggi dan FPN yang berkurang. Metode ini sangat efektif bila dikombinasikan dengan pengurangan bingkai gelap.
🔎 Algoritma Pemrosesan Gambar Canggih
Algoritma pemrosesan gambar yang lebih canggih dapat digunakan untuk memperkirakan dan menghilangkan gangguan pola tetap. Algoritma ini sering kali melibatkan teknik penyaringan spasial yang mengidentifikasi dan menghaluskan pola yang konsisten dalam gambar.
Transformasi wavelet dan metode canggih lainnya juga dapat digunakan untuk memisahkan komponen noise dari data gambar aktual, sehingga memungkinkan pengurangan noise yang lebih efektif.
Kesimpulan
Noise pola tetap merupakan karakteristik inheren sensor gambar, yang muncul akibat variasi produksi dan sensitivitas suhu. Memahami penyebab dan karakteristik FPN sangat penting untuk mengembangkan strategi mitigasi yang efektif.
Dengan menggunakan kalibrasi sensor, pengambilan sampel ganda berkorelasi, pengurangan bingkai gelap, dan teknik pemrosesan gambar tingkat lanjut, dampak gangguan pola tetap dapat dikurangi secara signifikan, sehingga menghasilkan kualitas gambar yang lebih baik dan akuisisi data yang lebih akurat. Kemajuan berkelanjutan dalam teknologi sensor dan algoritma pemrosesan gambar akan semakin meminimalkan efek FPN dalam sistem pencitraan di masa mendatang.
Tanya Jawab Umum
Apa sebenarnya kebisingan pola tetap (FPN)?
Noise pola tetap adalah jenis noise pada sensor gambar yang muncul sebagai pola yang konsisten dan tidak acak di seluruh gambar. Noise ini disebabkan oleh variasi karakteristik piksel dan tetap konstan dari gambar ke gambar.
Apa penyebab utama FPN pada sensor?
Penyebab utamanya meliputi ketidakseragaman piksel karena variasi produksi, variasi arus gelap, variasi offset, variasi penguatan, dan sensitivitas suhu.
Bagaimana suhu mempengaruhi kebisingan pola tetap?
Suhu meningkatkan arus gelap pada sensor, dan variasi arus gelap menjadi lebih jelas. Hal ini memperburuk noise pola tetap, terutama pada sensor yang tidak didinginkan.
Apa itu pengurangan bingkai gelap, dan bagaimana cara kerjanya dalam mengurangi FPN?
Pengurangan bingkai gelap melibatkan pengambilan gambar dengan lensa tertutup (bingkai gelap) dan menguranginya dari gambar sebenarnya. Ini menghilangkan noise pola tetap dan artefak sensor lainnya yang ada dalam bingkai gelap.
Bisakah pemrosesan gambar berbasis perangkat lunak mengurangi noise pola tetap?
Ya, algoritma pemrosesan gambar tingkat lanjut, seperti penyaringan spasial dan transformasi wavelet, dapat digunakan untuk memperkirakan dan menghilangkan noise pola tetap dengan mengidentifikasi dan menghaluskan pola yang konsisten dalam gambar.
