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    推掃式多擋增益光譜成像模擬及噪聲分析

    2022-06-06 10:07:44金鵬飛湯瑜瑜
    光譜學(xué)與光譜分析 2022年6期
    關(guān)鍵詞:擋位亮度信噪比

    金鵬飛,湯瑜瑜,危 峻

    1.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100101 2.中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所,上海 200083 3.中國科學(xué)院紅外探測與成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200083

    引 言

    自20世紀(jì)80年代美國噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)研制出第一臺機(jī)載成像光譜儀,光譜成像技術(shù)開始在遙感領(lǐng)域得到大量應(yīng)用[1]。光譜成像系統(tǒng)組成較為復(fù)雜,定量化要求高。針對不同的搭載平臺、監(jiān)測目標(biāo)、成像方式,研制前的模擬仿真和研制后的定標(biāo)校準(zhǔn)具有重要意義。尤其是對于一種全新的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)或者成像方式,仿真實(shí)驗(yàn)可以給系統(tǒng)搭建調(diào)試提供有力的參考。例如王建宇等根據(jù)地物目標(biāo)的輻射特性和系統(tǒng)靈敏度方程,分析了高光譜成像系統(tǒng)中的各種噪聲來源,建立了空域、時域等多種噪聲模型,譜段范圍包括可見光到熱紅外,具有一定的普適性[2];余達(dá)等將超高速電子倍增技術(shù)和成像光譜技術(shù)相結(jié)合,構(gòu)建了基于電子倍增的成像鏈模型,并利用LOWTRAN7軟件進(jìn)行模擬仿真,計算出該成像系統(tǒng)不同條件下的SNR,從而選擇適當(dāng)?shù)碾娮颖对鲈鲆鎇3]。

    推掃式成像光譜儀是航天遙感載荷的常見類型,例如歐空局的海陸顏色儀(OLCI),我國天宮二號上搭載的寬波段成像光譜儀(WIS)。由于地面目標(biāo)類型復(fù)雜,綜合性的遙感監(jiān)測對載荷的靈敏度和動態(tài)范圍都有較高的要求。但是對于單幀成像,信噪比與動態(tài)范圍為相互制約的關(guān)系。目前常見的解決方法為部分波段或者全譜段設(shè)置2~3擋增益,通過地面指令切換每一幀圖像的增益,或者獲取所有增益的數(shù)據(jù)。例如美國S-NPP衛(wèi)星上搭載的可見光紅外成像輻射儀(VIIRS)設(shè)置有DNB通道,為滿足成像需求,利用三擋增益同時獲取目標(biāo)信號,對應(yīng)的輻射增益為119 000∶477∶1[4]。顯然,目前的方法一方面會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量激增,另一方面只能做到幀切換,無法實(shí)現(xiàn)單幀內(nèi)各像元的高靈敏度大動態(tài)范圍信號獲取。本文提出一種基于逐像元多擋增益切換的光譜成像方法,可以較好地解決以上矛盾。同時建立相應(yīng)的成像噪聲模型,并利用已有遙感數(shù)據(jù)完成系統(tǒng)成像模擬。

    1 基本原理

    成像光譜儀主要由前端光學(xué)系統(tǒng)、分光組件、探測器以及電子學(xué)系統(tǒng)組成。推掃式是結(jié)合面陣探測器的固體掃描和搭載平臺的前進(jìn)運(yùn)動完成二維掃描,即一維進(jìn)行空間成像,另一維完成光譜的掃描。由于成像系統(tǒng)與地面之間存在高速運(yùn)動,多次曝光[5]、光強(qiáng)調(diào)制[6]等常見的動態(tài)范圍拓展方法無法適用[7]??紤]到推掃式光譜成像的特點(diǎn),一次曝光多次信號采集是提高靈敏度和動態(tài)范圍的可行途徑。逐像元多擋增益光譜成像方法的本質(zhì)即利用4T-APS CMOS探測器無破壞讀出的特點(diǎn)進(jìn)行多次信號采集,選取不飽和的最高增益信號進(jìn)行下傳,最后地面根據(jù)該增益擋位對應(yīng)的定標(biāo)系數(shù)反推出真實(shí)的入瞳輻射。該方法的成像流程如圖1所示。

    圖1 基于逐像元多擋增益的光譜成像流程圖

    雖然該方法不但解決了多擋增益成像數(shù)據(jù)量大的問題,而且極大地提高了系統(tǒng)靈敏度和動態(tài)范圍,但是也會帶來增益跳變、線性度差等問題。在增益擋位銜接處必然會有一定概率出現(xiàn)跳變,即高增益下的強(qiáng)信號變成低增益下的弱信號輸出。因此,針對該方法建立相應(yīng)的系統(tǒng)噪聲模型并進(jìn)行成像模擬十分必要。

    2 系統(tǒng)成像模型及噪聲分析

    2.1 成像模型

    假設(shè)系統(tǒng)選用的探測器為光子探測器,那么可以根據(jù)量子效率計算出像元信號電子數(shù),即

    (1)

    式(1)中:F為光學(xué)系統(tǒng)F數(shù),Ad為像元面積,Tint為積分時間,L(λ)為入瞳輻亮度,τ0(λ)和η(λ)分別表示系統(tǒng)光學(xué)效率和探測器量子效率。某擋增益對應(yīng)的積分電容為Cint(i),轉(zhuǎn)換增益為Gconv(i),產(chǎn)生的信號電壓為

    (2)

    信號電壓VS(λ,i)必然處于探測器工藝所限制的電壓擺幅內(nèi)

    Vout(λ,i)=max(Vnoise(λ), min(VS(λ,i),Vmax(λ)))

    (3)

    對于目前主流CMOS工藝來說,Vmax(λ)為1~2 V,噪聲電壓Vnoise(λ)為150~250 μV。從這里可以看出,單增益成像受探測器工藝影響,輸出電壓的動態(tài)范圍極限為82 dB。對應(yīng)ADC的選擇需要考慮動態(tài)范圍的匹配,14 bit量化位數(shù)的ADC的動態(tài)范圍為84 dB,可以滿足需求。因此,某一增益擋位輸出的圖像DN值為

    (4)

    若DNS(λ,i)≤DNthreshold,可以認(rèn)為在第i擋增益下未飽和,否則切換更小增益擋位進(jìn)行成像。DNthreshold的理論值為2n-1,n為所選ADC的量化位數(shù),但實(shí)際情況還需根據(jù)電子學(xué)調(diào)試來決定。

    2.2 噪聲模型

    模擬成像鏈路的另一組成部分為噪聲,這也是影響系統(tǒng)性能的重要因素。成像光譜儀的噪聲包括時域噪聲和空域噪聲兩部分。時域噪聲跟每個像元自身相關(guān),主要包括暗電流噪聲、信號漲落引起的量子噪聲、熱噪聲等。影響單個像元信號及增益的主要為時域噪聲,這里不對空間噪聲進(jìn)行分析。如表1所示,根據(jù)是否與曝光量相關(guān),可以將成像鏈路中的時域噪聲分為兩類[8]。

    表1 時域噪聲與曝光量的關(guān)系

    其中量子噪聲可近似用泊松分布描述的散粒噪聲來表示。讀出噪聲近似為高斯分布的白噪聲。假設(shè)泊松分布的均值為μj,j表示第j行光譜數(shù)據(jù),高斯分布的均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為σi,那么混合泊松-高斯分布的概率密度函數(shù)為[9]

    (5)

    P(x>DNthreshold)=

    (6)

    CMOS探測器直接輸出每一行的數(shù)字值,通道模式信號由FPGA片外進(jìn)行數(shù)字合并,然后飽和判斷。通道模式下第i擋增益輸出信號為

    (7)

    DN(λ,i)channel在物理意義上所對應(yīng)的是m~n連續(xù)譜段的中心波長輻亮度。假設(shè)合并通道下的每一個光譜行輸出數(shù)據(jù)相互獨(dú)立,且數(shù)學(xué)期望和方差均為有限值,那么在合并行數(shù)較多的情況下,根據(jù)Lyapunov中心極限定理,合并通道模式信號近似服從正態(tài)分布

    (8)

    如果光子通量足夠大,離散泊松分布可認(rèn)為接近連續(xù)的高斯分布。那么,可將光譜模式信號的泊松-高斯模型簡化為兩個高斯分布的疊加

    (9)

    (10)

    當(dāng)信號大小處于每擋增益分界點(diǎn)時,取得理論最大值,極限概率為1/2。以入瞳輻亮度L為輸入變量,μj為L在對應(yīng)增益下的數(shù)字信號值。根據(jù)上述公式,易得像元受噪聲影響以較低增益讀出的概率曲線圖。

    如圖2所示,以中心波長為0.412,0.443,0.475和0.49 μm,帶寬為2.16 nm光譜數(shù)據(jù)和中心波長為0.45 μm、帶寬為70 nm的合并通道數(shù)據(jù)為例進(jìn)行仿真??梢钥闯觯捎诠鈱W(xué)及量子效率的不同,0.49和0.475 μm的光譜通道在輻亮度為5 mW·cm-2·μm-1·sr-1以內(nèi)時需要兩擋增益讀出,而其余通道只需一擋增益即可滿足讀出需求。雖然高增益擋位信號以低增益讀出的概率會在臨界點(diǎn)急劇升高,但影響區(qū)間極小。入瞳輻亮度在5 mW·cm-2·μm-1·sr-1以內(nèi)時,信號處于臨界點(diǎn)外0.05 mW·cm-2·μm-1·sr-1即可保證正常讀出的概率大于99.6%。隨著入瞳輻亮度的增大,光子噪聲增大,影響區(qū)間也會增大。由于合并通道壓縮了部分噪聲,數(shù)據(jù)變異程度較小,相應(yīng)的影響區(qū)間也較小。

    圖2 像元受噪聲影響以較低增益讀出的概率曲線圖

    多擋增益光譜成像系統(tǒng)的動態(tài)范圍和信噪比有如式(11)關(guān)系

    (11)

    圖3 各譜段的信噪比曲線圖

    3 成像模擬實(shí)驗(yàn)及分析

    3.1 成像模擬

    寬波段成像光譜儀(WIS)是天宮二號空間站上搭載的一臺推掃式成像光譜儀[10]。由于成像方式以及光譜通道等參數(shù)相近,利用其L2級數(shù)據(jù)作為四擋增益成像模擬實(shí)驗(yàn)的入瞳輻亮度。如圖4(a)—(i)所示,第一列圖像為WIS輸入數(shù)據(jù),第二列為四擋增益光譜成像系統(tǒng)輸出的DN值圖像,第三列為對應(yīng)的增益擋位圖。其中紅、黃、綠、藍(lán)分別表示高增益(滿阱電荷為24 Ke-)、中等增益(120 Ke-)、低增益(600 Ke-)、超低增益(2.5 Me-)。若探測器最大電壓Vmax為1 V,基底噪聲電壓Vnoise為200 μV,那么增益由高到低對應(yīng)的噪聲電子數(shù)分別為4.8 e-,24 e-,120 e-和500 e-。那么,單級增益動態(tài)范圍74 dB,四擋增益的總動態(tài)范圍為114 dB。通過大氣傳輸模型MODTRAN仿真發(fā)現(xiàn),雪、積云等高亮目標(biāo)的信號電子數(shù)約為7.62×104~2.55×106e-,大洋水體等弱信號目標(biāo)的信號電子數(shù)約為1.72×104~1.70×105e-。因此,四擋增益光譜成像系統(tǒng)的動態(tài)范圍完全滿足綜合性遙感監(jiān)測的需求。

    第一、二行圖像選取的是太湖沿岸的同一區(qū)域,中心波長分別為0.865和0.443 μm。在0.865 μm近紅外波段,水體主要處于高增益,陸地為中等增益。而在0.443 μm藍(lán)波段,水體由于區(qū)域葉綠素濃度的不同處于中等和低兩個增益擋位。不同于常規(guī)圖像,多擋增益圖像中的白和黑不代表絕對的反射率大小。如圖4(d)所示,高葉綠素濃度的水體具有高反射率,圖中表現(xiàn)更亮。而在圖4(e)中,由于這部分區(qū)域超出中等增益擋位的滿阱電荷,以低增益讀出的DN值反而小于低葉綠素濃度區(qū)域的水體,圖中呈現(xiàn)黑色。另外,計算出0.443 μm譜段的系統(tǒng)響應(yīng)參數(shù)低于0.865 μm,但0.443 μm譜段地物反射率高于0.865 μm。相對于0.865 μm譜段,0.443 μm成像需要更低的增益,所以圖4(f)為黃綠色,圖4(c)為黃紅色。第三行圖像選取的是上海滴水湖區(qū)域,中心波長為0.682 5 μm,整體處于低增益擋位。圖中高亮部分為云層和建筑,但其中只有少數(shù)高亮云層處于超低增益(藍(lán)色)。

    圖4 逐像元多擋增益光譜成像模擬圖

    3.2 添加噪聲

    如圖5所示,根據(jù)噪聲模型對中心波長為0.443 μm的光譜圖像依次添加1~3σ的隨機(jī)噪聲。σ包括光子噪聲、讀出噪聲兩個分量。3σ設(shè)置為對比需要,實(shí)際成像結(jié)果應(yīng)接近于1σ。圖5中第一列為添加噪聲后的四擋增益DN值圖像,第二列為擋位圖,第三列為恢復(fù)出來的輻亮度圖像。在通常系統(tǒng)設(shè)計指標(biāo)中,當(dāng)輻亮度為7.02 mW·cm-2·μm-1·sr-1(水體典型輻亮度),光譜帶寬為20 nm時,信噪比要求大于500。經(jīng)計算,1~3σ隨機(jī)噪聲下的信噪比分別為1 079.58,539.79和359.86,可以滿足信噪比要求。

    噪聲導(dǎo)致的增益擋位變化主要發(fā)生在水體區(qū)域,其余區(qū)域的增益變化較小,可見該圖像中水體入瞳輻亮度較接近于中等增益(黃)和低增益(綠)的臨界點(diǎn)。中等增益變成低增益的結(jié)果就是,信號強(qiáng)度處于低增益擋位的底部,同時具有更大的讀出噪聲,導(dǎo)致信噪比下降。如圖5(c),(f)和(i),隨著隨機(jī)噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差增大,恢復(fù)出的圖像質(zhì)量越差,其中圖5(i)水體區(qū)域的信噪比已經(jīng)低于指標(biāo)要求。

    圖5 添加1~3σ隨機(jī)噪聲的成像模擬圖

    在圖6中,三幅圖像均為3σ隨機(jī)噪聲下放大的湖泊水體紋理特征。不同的是,圖6(a)是中心波長為0.94,0.665和0.443 μm的三個譜段合并得到的,圖6(b)是中心波長為0.49,0.443和0.413 μm的三個譜段合并得到的,圖6(c)是中心波長為0.443 μm的單個譜段。在同樣噪聲水平下,圖6(a)的紋理特征最為明顯平滑,而圖6(c)幾乎沒有紋理特征。這是因?yàn)椋环矫娑嗤ǖ涝黾恿斯庾V信息,另一方面通道合并壓縮了噪聲。

    圖6 添加3σ隨機(jī)噪聲后的水體紋理特征

    4 結(jié) 論

    綜合性遙感監(jiān)測對于系統(tǒng)靈敏度和動態(tài)范圍都具有較高的要求,提出的逐像元多擋增益光譜成像方法可以很好地解決這一矛盾。在該方法的基礎(chǔ)上建立了推掃式多擋增益光譜成像系統(tǒng)模型,基于泊松-高斯噪聲模型進(jìn)行了跨擋讀出的概率分析以及信噪比仿真。利用WIS數(shù)據(jù)作為入瞳輻射完成四擋增益的光譜成像模擬,驗(yàn)證了該方法的可行性。四擋增益光譜成像系統(tǒng)總動態(tài)范圍可達(dá)114 dB,入瞳輻亮度為7.02 mW·cm-2·μm-1·sr-1時的信噪比為1 079,遠(yuǎn)高于一般指標(biāo)。不足的是,本文僅是基于理論模型進(jìn)行仿真分析,實(shí)際成像效果還要取決于系統(tǒng)搭建和輻射定標(biāo)。這二者帶來的誤差對多擋增益光譜成像系統(tǒng)的影響還需進(jìn)一步研究。

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