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 de exposición más largas donde los píxeles particulares son susceptibles de dar intensidades más brillantes por encima de la intensidad promedio.
FPN es un término general que identifica una falta de 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 las imágenes tomadas en las mismas condiciones de iluminación en una matriz de imágenes. Este problema surge de las pequeñas diferencias en la capacidad de respuesta individual de la matriz de sensores (incluidas las etapas de posamplificación locales) que pueden ser causadas por variaciones en el tamaño del píxel, el material o la interferencia con el circuito local. Puede verse afectado por cambios en el entorno como diferentes temperaturas, tiempos de exposición, etc.
El término "ruido de patrón fijo" generalmente se refiere a dos parámetros. [1] Uno es la falta de uniformidad de la señal oscura (DSNU), que es el desplazamiento del promedio a través de la matriz de imágenes en una configuración particular (temperatura, tiempo de integración) pero sin iluminación externa y la falta de uniformidad de la fotorrespuesta (PRNU) , que describe la ganancia o la relación entre la potencia óptica en un píxel y la salida de la señal eléctrica. Este último a menudo se simplifica como un valor único medido, por ejemplo, a un nivel de saturación del 50 %, lo que implica una aproximación lineal de la no linealidad de la fotorrespuesta no perfectamente lineal (PRNL). [2] A menudo, el PRNU, tal como se define anteriormente, se subdivide en "FPN (compensado)" puro, que es la parte que no depende de la temperatura y el tiempo de integración, y la parte que depende del tiempo de integración y la temperatura "DSNU".
A veces, se especifica el ruido de píxeles [3] como la desviación promedio del promedio de la matriz bajo diferentes condiciones de iluminación y temperatura. Por lo tanto, el ruido de píxeles da un número (comúnmente expresado en rms ) que identifica FPN en todas las condiciones de imagen permitidas, que podría deteriorarse mucho si se incluye ganancia eléctrica (y ruido) adicional. Los usos recientes de PRNU incluyen medidas para combatir la piratería de películas.
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 y degradar la imagen. Aunque FPN no cambia apreciablemente a lo largo de una serie de capturas, puede variar con el tiempo de integración, la temperatura de la cámara, la ganancia de la cámara y la iluminación incidente, no se expresa en una distribución espacial aleatoria (no correlacionada o cambiante), que ocurre solo en ciertos píxeles fijos. ubicaciones.
FPN comúnmente se suprime mediante la corrección de campo plano (FFC) que usa DSNU y PRNU para interpolar linealmente y reducir la fotorespuesta local (PRNL no uniforme) al promedio de la matriz. Por lo tanto, son necesarias dos exposiciones con la misma iluminación en toda la matriz (una sin luz y otra cercana a 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 cortos, para evitar el moteado (en condiciones de luz monocromática) y las fluctuaciones estadísticas del flujo de luz que se vuelven más evidentes en tiempos de integración cortos.