Fixed Pattern Noise Correction(FPN) : 패턴 노이즈 보정

FPN는 디지털 이미지 센서 노이즈 패턴의 한 형태입니다.

즉, 고정된 형태의 노이즈를 의미하며,

이와 반대의 개념은 랜덤 노이즈(Random Noise)입니다.

 

아래 이미지는 불규칙적으로 밝기가 다른 점들이 발생하는데,

이것이 랜덤 노이즈입니다.

일반 디지털 카메라에서 렌즈를 가리거나

셔터를 닫아서 센서로 들어오는 빛을 차단하거나,

야간 촬영 시 이와 같은 노이즈를 볼 수 있습니다.

이런 형태의 노이즈는 고정되지 않고 매시간 변화하기 때문에 보정이 매우 어렵습니다.

​

 

아래 그림은 세로줄의 노이즈를 볼 수 있는데, 이것이 FPN 노이즈 입니다.

FPN 노이즈는 온도나 노출 시간에 영향을 받기는 하지만,

같은 환경이라면 고정된 형태로 노이즈가 발생하게 됩니다.

이 경우 각 픽셀의 노이즈를 측정하여 보정할 수 있습니다.

 

 

FPN 노이즈는 크게 2가지 형태로 나눌 수가 있습니다.

 

빛이 없는 어두운 상태에서 값이 다른 픽셀들이 발생하는데,

이것을 DSNU (Dark Signal Non-Uniformity) 라고 합니다.

빛이 있는 경우, 각 픽셀이 빛에 반응하는 양에 차이가 발생하여 나타나는 노이즈를

PRNU (Pixel Response Non-Uniformity) 라고 합니다.

때로는 FPN이 DSNU만을 뜻하기도 합니다.

PRNU에 대한 내용은 다음 링크에서 자세히 확인할 수 있습니다.

위 이미지는 빛이 없는 상태에서 촬영한 이미지입니다.

이미지에서 주위 픽셀과 다른 값을 갖는

세로줄 형태의 픽셀을 볼 수 있습니다.

이것이 DSNU 입니다.

​이런 차이는 픽셀 크기와 재질,

​주변 회로의 영향으로 인해 발생하게 됩니다.

​

DSNU를 보정하기 위해서는 보통 어두운 상태에서

이미지(Dark Frame)를 여러 장 촬영 후

그 값의 평균을 취해 값을 얻을 수 있습니다.

Dark Frame은 아래 그림과 같이 평균 픽셀 값이 0에 가까우나,

모두 0이 되지 않도록 파라미터를 조정하여 얻습니다.

이미지의 평균을 이용하는 이유는 다른 노이즈의 영향을 제거하기 위해서 입니다.

 

 

 

​이렇게 얻은 데이터를 이용해 각 픽셀의 보정데이터를 구하게 됩니다.

구해진 보정 데이터는 현재 입력되는 프레임에 빼져 DSNU가 보정된 이미지를 획득합니다.

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다음 이미지는 FPN 보정 전과 후의 차이를 보여줍니다.

FPN 보정 전에는 세로줄의 노이즈가 관찰되는데 FPN 보정 후 이 노이즈가 제거된 것을 확인할 수 있습니다.

 

이와 같이 카메라로부터 균일한 특성을 갖는 이미지를 얻기 위해서는

DSNU, PRNU 특성을 보정하는 과정이 필요합니다.

이 특성은 센서마다 다르기 때문에 같은 제품이더라도 센서 별로 보정이 이루어져야 합니다.

[출처] 머신 비전 ISP - 12. FPN(Fixed Pattern Noise) Correction|작성자 비전솔루션 전문기업