영상센서신호의 잡음분석을 이용한 위성용 전자광학탑재체의 신호대잡음비 개선 방법 The Signal-to-Noise Ratio Enhancement of the Satellite Electro-Optical Imager using Noise Analysis Methods원문보기
위성용 전자광학탑재체는 제한된 소모전력 및 우주방사선과 같은 사용 환경에 의해 설계부터 특별한 요구사항을 가지고 있으며, 획득 영상의 품질은 주로 GSD (Ground Sampled Distance), 신호대잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio), MTF (Modulation Transfer Function)에 따라 좌우된다. 영상센서의 출력신호에 포함된 잡음 감소를 통한 신호대잡음비 개선을 위하여, 센서에 추가된 프리픽셀(Pre-pixel) 및 다크픽셀(Dark-pixel)을 사용하여 CDS (Corrective Double Sampling) 방식을 통해 영상센서의 잡음 성분을 포함한 오프셋 신호(Offset Signal)를 제거하는 아날로그 신호처리(ASP, Analog Signal Processor) 방법을 제안한다. 또한 센서 제어시스템에서는 영상의 불균일성 처리를 위해 제어시스템의 출력 포트별 게인(Gain), 오프셋, 및 센서의 화소별 특성을 반영한 다양한 방식에 의한 보정 방법이 적용된다. 본 논문에서는 이상 설명한 여러 가지 잡음 개선방법을 시스템 설계 및 운영에 적용하여 위성탑재용 전자광학카메라의 신호대잡음비 향상 방법을 제안하고, 실험을 통해 검증한다.
위성용 전자광학탑재체는 제한된 소모전력 및 우주방사선과 같은 사용 환경에 의해 설계부터 특별한 요구사항을 가지고 있으며, 획득 영상의 품질은 주로 GSD (Ground Sampled Distance), 신호대잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio), MTF (Modulation Transfer Function)에 따라 좌우된다. 영상센서의 출력신호에 포함된 잡음 감소를 통한 신호대잡음비 개선을 위하여, 센서에 추가된 프리픽셀(Pre-pixel) 및 다크픽셀(Dark-pixel)을 사용하여 CDS (Corrective Double Sampling) 방식을 통해 영상센서의 잡음 성분을 포함한 오프셋 신호(Offset Signal)를 제거하는 아날로그 신호처리(ASP, Analog Signal Processor) 방법을 제안한다. 또한 센서 제어시스템에서는 영상의 불균일성 처리를 위해 제어시스템의 출력 포트별 게인(Gain), 오프셋, 및 센서의 화소별 특성을 반영한 다양한 방식에 의한 보정 방법이 적용된다. 본 논문에서는 이상 설명한 여러 가지 잡음 개선방법을 시스템 설계 및 운영에 적용하여 위성탑재용 전자광학카메라의 신호대잡음비 향상 방법을 제안하고, 실험을 통해 검증한다.
The Satellite Electro-Optic Payload System needsspecial requirements with the conditions of limited power consumption and the space environment of solar radiation. The acquired image quality should be mainly depend on the GSD (Ground Sampled Distance), SNR (Signal to Noise Ratio), and MTF (Modulatio...
The Satellite Electro-Optic Payload System needsspecial requirements with the conditions of limited power consumption and the space environment of solar radiation. The acquired image quality should be mainly depend on the GSD (Ground Sampled Distance), SNR (Signal to Noise Ratio), and MTF (Modulation Transfer Function). On the well-manufactured sensor level, the thermal noise is removed on ASP (Analog Signal Processing) using the CDS (Corrective Double Sampling); the noise signal from the image sensor can be reduced from the offset signals based on the pre-pixels and the dark-pixels. The non-uniformity shall be corrected with gain, offset, and correction parameter of the image sensor pixel characteristic on the sensor control system. This paper describes the SNR enhancement method of the satellite EOS payload using the mentioned noise remove processes on the system design and operation, which is verified by tests and simulations.
The Satellite Electro-Optic Payload System needsspecial requirements with the conditions of limited power consumption and the space environment of solar radiation. The acquired image quality should be mainly depend on the GSD (Ground Sampled Distance), SNR (Signal to Noise Ratio), and MTF (Modulation Transfer Function). On the well-manufactured sensor level, the thermal noise is removed on ASP (Analog Signal Processing) using the CDS (Corrective Double Sampling); the noise signal from the image sensor can be reduced from the offset signals based on the pre-pixels and the dark-pixels. The non-uniformity shall be corrected with gain, offset, and correction parameter of the image sensor pixel characteristic on the sensor control system. This paper describes the SNR enhancement method of the satellite EOS payload using the mentioned noise remove processes on the system design and operation, which is verified by tests and simulations.
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문제 정의
본 논문에서는 앞서 언급한 내용에 대해서, 영상센서시스템에서의 대표적인 잡음에 관한 기술과 각 단계별 잡음의 영향을 분석하고, 이를 개선하기 위한 방법을 제안하며, 제작된 시제를 통해 제안된 방법을 구현, 검증함으로써 전자광학카메라의 신호대잡음비를 포함한 영상 품질 개선 방향을 제시한다.
본 논문에서는 위성에 탑재되는 전자광학시스템의 획득 영상 품질을 좌우하는 다양한 잡음에 대해서, 영상센서시스템의 영상센서에서 센서시스템까지 단계별로 분류하여 분석하였고, 이를 개선함으로써 영상시스템의 신호대잡음비 최적화를 달성하고자 하였다. 본 논문의 연구는 시제 제작된 영상센서시스템과 적분구 등을 이용하여 획득한 영상 및 관련 데이터를 이용하여 수행하였다.
본 논문에서는 위성에 탑재되는 전자광학시스템의 획득 영상 품질을 좌우하는 다양한 잡음에 대해서, 영상센서시스템의 영상센서에서 센서시스템까지 단계별로 분류하여 분석하였고, 이를 개선함으로써 영상시스템의 신호대잡음비 최적화를 달성하고자 하였다. 본 논문의 연구는 시제 제작된 영상센서시스템과 적분구 등을 이용하여 획득한 영상 및 관련 데이터를 이용하여 수행하였다. 제안된 방법은 위성의 종류와 임무, 임무 수행 환경에 따라 선택 적용 될 수 있으며, 본 논문을 통해 주로 고속의 라인 스캔을 통해 영상데이터를 획득하기 위한 저궤도 정밀관측용 전자광학탑재체에는 짧은 시간 대용량의 영상신호 획득 요구를 만족하기 위한 센서(주로 CCD)와 센서제어를 통한 방법이 유용하고, 상대적으로 안정적 운영이 보장되는 정지궤도용 탑재체의 경우에는 충분한 노출시간과 오랜 운영시간의 요구를 만족하기 위한 센서(주로 CMOS)와 노출시간 조정과 같은 시스템 운영 및 기본 설계에 의한 방법이 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
제안 방법
Additive Value의 값에는 암흑신호의 표준편차 값이나 프리픽셀, 다크픽셀을 추가로 이용한다. PRNU의 계산에서 이점 이용방식에서 암흑신호와 최대신호 이용방식에서 벗어나, 최적의 선형성을 갖는 구간을 기준으로, 카메라의 사용에 있어 최다로 사용되는 광원의 특성을 반영한 구간을 선택하여 PRNU를 구하는 방식을 사용하는 것이다. 주로 사용되는 곳의 광량에 가산점을 주는 방법이다.
다양한 제어보드 및 센서시스템에서의 잡음 가운데, 본 논문에서는 센서에서 ADC를 통해 디지털 영상정보로 변환되는 과정에서 획득 영상데이터에 포함된 잡음에 대해서 후처리 과정을 통해 그 값을 낮추는 방식을 제안한다. 센서의 출력포트로부터의 신호는 각 포트 별로 장착 된 ADC를 거쳐 디지털 신호로 변환된다.
영상센서시스템의 잡음에 의한 영향 분석은 시제 제작된 1D 및 2D 가시광 영상센서시스템과 지상시험을 위한 적분구 등을 이용하여 획득한 영상 및 관련 데이터를 사용하여 수행하였다. 또한, 영상 품질을 좌우하는 다양한 잡음에 대해서 센서, 제어시스템 및 시스템간의 인터페이스까지 단계별로 분류 및 분석하였고, 실험을 통해 이를 확인하였다.
본 논문에서는 영상신호에서 프리픽셀과 다크픽셀의 값을 단순 제거하는 방법에서 나아가, 실시간으로 변화하는 센서의 잡음제거를 위해 프리픽셀과 다크픽셀의 회귀(Feedback) 보정을 통한 실시간 보정 방법을 구현하였다. (Fig.
앞서, 센서 및 제어시스템에 미치는 잡음의 영향을 다양한 방법의 제어를 통해 감소시켜 전체 영상정보의 질을 향상하는 방법을 살펴보았다. 보다 근본적으로 목표영상의 활용을 위해 탑재카메라의 신호대잡음비에 대한 최적 요구 규격 설정 및 이를 만족하기 위한 설계가 선행되어야 한다.
앞장을 통해 확인한 영상센서시스템에 영상을 주는 다양한 종류의 단계별 잡음에 대해서, 센서 제어를 통한 방법과 불균일성 보정을 통한 보드 및 시스템 레벨에서의 감소 방법을 제시하였다.
영상센서시스템의 잡음에 의한 영향 분석은 시제 제작된 1D 및 2D 가시광 영상센서시스템과 지상시험을 위한 적분구 등을 이용하여 획득한 영상 및 관련 데이터를 사용하여 수행하였다. 또한, 영상 품질을 좌우하는 다양한 잡음에 대해서 센서, 제어시스템 및 시스템간의 인터페이스까지 단계별로 분류 및 분석하였고, 실험을 통해 이를 확인하였다.
획득한 영상에서 프리픽셀에 의한 오프셋 값(Offset)은 현재 라인의 평균값을 포함한 이전 4개 라인의 값을 평균하여 사용하도록 하였다.
대상 데이터
센서의 제어를 통한 잡음제거 방법으로 센서의 암전류 제거를 통한 잡음 개선효과 실험의 결과는 다음과 같다. 해당 시험에 사용한 센서시스템은 1D CCD를 사용하며, ADC의 동적범위(Dynamic Range)는 14bit, 센서의 기본 잡음(보정 전 암흑신호)은 약 포화 대비 3%이다. Fig.
데이터처리
일반적인 오프셋 처리에 추가적인 실시간 보정을 위한 추가 값(A, additive value)을 적용한다. 오프셋 픽셀과 함께 다크픽셀 처리를 위해 센서에 설치된 모든 다크픽셀의 평균값(DPavg)을 구한다. 영상픽셀의 실시간 암흑신호 보정을 위한 추가 값(A)은 시스템에서 미리 구한 오프셋과 다크픽셀의 평균값을 이용하여 제어보드에서 아래의 수식으로 획득한다.
성능/효과
8)과 같다. 그림에서와 같이 특정 신호세기에서 좋은 특성을 갖도록 설계한 일반적 방법에 비해, 제안된 방법은 신호 세기가 증가함에 따라 신호대잡음비가 점자적으로 증가하는 것을 확인하였으며, 목표 신호의 크기가 영상센서 측정 범위 내에서 어느 특정 영역에 치우치지 않고, 전영역에 걸쳐 골고루 분포하는 시스템에 유리할 수 있다.
6’과 같이 차이를 확인할 수 있다. 시험은 일반 실험실 온도에서 수행하였으며, 온도의 증가에 대해서도 잡음 제거 효과가 동일함을 확인하였다.
본 논문의 연구는 시제 제작된 영상센서시스템과 적분구 등을 이용하여 획득한 영상 및 관련 데이터를 이용하여 수행하였다. 제안된 방법은 위성의 종류와 임무, 임무 수행 환경에 따라 선택 적용 될 수 있으며, 본 논문을 통해 주로 고속의 라인 스캔을 통해 영상데이터를 획득하기 위한 저궤도 정밀관측용 전자광학탑재체에는 짧은 시간 대용량의 영상신호 획득 요구를 만족하기 위한 센서(주로 CCD)와 센서제어를 통한 방법이 유용하고, 상대적으로 안정적 운영이 보장되는 정지궤도용 탑재체의 경우에는 충분한 노출시간과 오랜 운영시간의 요구를 만족하기 위한 센서(주로 CMOS)와 노출시간 조정과 같은 시스템 운영 및 기본 설계에 의한 방법이 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
영상시스템에서의 대표적 잡음은 무엇이 있는가?
영상시스템에서의 대표적 잡음으로는 출력포트별 특성과 ADC (Analog-to-Digital Converter) 변환기의 특성이 반영된 다양한 불균형성이 잡음의 형태로 나타날 수 있으며, 이를 보정하기 위해 이점(Two-point) 기준영상을 이용한 방법, 다점(Multi-point) 기준영상을 이용한 방법 등으로 보정계수를 획득하고 이를 이용하여 영상전자시스템의 선형계수와 불균일 특성 보정작업을 수행할 수 있다(Kong, 2011).
위성탑재카메라의 특징은?
인공위성은 주로 저궤도 및 정지궤도에서 임무에 따른 탑재체를 장착하여 운영하며, 운영고도에 따른 장단점을 반영한 설계가 적용된다(Buchen, 2015). 특히 위성탑재카메라의 경우 주로 저궤도 또는 정지궤도의 우주환경에서 영상을 획득해야 하는 특성 때문에 영상전자센서 설계과정에서 온도를 포함한 외부 잡음을 반드시 고려해야 하며, 고해상도 위성영상의 경우 신호대잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio), GSD (Ground Sampled Distance), MTF(Modulation Transfer Function) 등이 품질판단의 기준이 된다. 고해상도 위성탑재카메라의 영상센서시스템에서는 센서와 부품레벨에서의 잡음, 시스템의 내부 잡음과 외부 인터페이스에 의한 잡음 등이 신호대잡음비에 영향을 주는 주요 잡음 요소가 된다(Hobbs, 2011).
최적 신호대잡음비 요구규격을 설정을 위해 활용할 수 있는 방법들은 무엇이 있는가?
또한 영상센서시스템의 설계에 있어, 정확한 요구 조건 도출을 통해 획득 영상의 최적 신호대잡음비 요구규격을 설정하여 설계 및 제작하는 방법도 효과적이다. 이를 위해서 위성의 임무 환경 및 운영 조건을 반영한 노출시간 조정과 다촬영 중첩처리 방법을 고려할 수 있으며, 균일한 영상 획득에 영향을 주는 센서 및 제어시스템의 영상 출력포트에 의한 영향 분석을 통한 잡음개선 방법도 활용된다(Nakamura, 2016).
참고문헌 (11)
Arnaud, A. and G-M. Carlos, 2003. A compact model for flicker noise in MOS transistors for analog circuit design. IEEE Transactions on Electron Devices, 50(8): 1815-1818.
Kong, J-P., 2011. Comparison of correction coefficients for the non-uniformity of pixel response in satellite camera electronics. Korean Journal of Remote Sensing, 27(2): 89-98..
Lee, K-H. and E-S. Yoon, 2003. Noise Suppression of CMOS Image Sensor using Reset Level Control, 3(1): 40-41.
Nakamura, J., 2016. Basics of Image Sensors. Image sensors and signal processing for digital still cameras: 53-94.
Sohn, S-M., 2003. A CMOS image sensor (CIS) architecture with low power motion detection for portable security camera applications. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 49(4): 1227-1233
Young, A., 2015. From Satellites to Spinoffs: A Brief History of Commercial Space Activity. In The Twenty-First Century Commercial Space Imperative, Springer International Publishing: 1-13.
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