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基于K-Means算法的CMOS成像器件像元响应特性分类
1
作者
孙宝
李宏宁
+2 位作者
刘强
龙清
杨明
《光学与光电技术》
2021年第4期62-68,共7页
由于生产工艺灰尘、坏像素等多种因素都会造成CMOS像元辐射响应特性不一致,影响成像系统的图像质量,因此,能够高效快速地测出异常像素的位置和大小是图像处理过程中必要的预处理技术。通过实验分析了固体成像器件像元的响应特性,提出了...
由于生产工艺灰尘、坏像素等多种因素都会造成CMOS像元辐射响应特性不一致,影响成像系统的图像质量,因此,能够高效快速地测出异常像素的位置和大小是图像处理过程中必要的预处理技术。通过实验分析了固体成像器件像元的响应特性,提出了一种基于K-Means算法的CMOS像元响应特性分类方法,该方法根据像元像素值存在的差异,不仅能够有效地检测出异常像元,而且可以对异常像元进行分类。实验表明,该方法能有效地检测出CMOS器件中异常像元的位置,和异常像元区域大小与传统的"3σ"算法相比,该方法对异常像元区域查找速度快,定位准确。
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关键词
固体成像器件
异常像元
响应特性
K-MEANS
算法
”3σ”算法
原文传递
题名
基于K-Means算法的CMOS成像器件像元响应特性分类
1
作者
孙宝
李宏宁
刘强
龙清
杨明
机构
云南师范大学物理与电子信息学院
出处
《光学与光电技术》
2021年第4期62-68,共7页
基金
大学生创新训练项目(202010681050)资助。
文摘
由于生产工艺灰尘、坏像素等多种因素都会造成CMOS像元辐射响应特性不一致,影响成像系统的图像质量,因此,能够高效快速地测出异常像素的位置和大小是图像处理过程中必要的预处理技术。通过实验分析了固体成像器件像元的响应特性,提出了一种基于K-Means算法的CMOS像元响应特性分类方法,该方法根据像元像素值存在的差异,不仅能够有效地检测出异常像元,而且可以对异常像元进行分类。实验表明,该方法能有效地检测出CMOS器件中异常像元的位置,和异常像元区域大小与传统的"3σ"算法相比,该方法对异常像元区域查找速度快,定位准确。
关键词
固体成像器件
异常像元
响应特性
K-MEANS
算法
”3σ”算法
Keywords
solid state imaging device
anomalous pixel
response characteristics
K-Means algorithm
"
3σ
"algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-Means算法的CMOS成像器件像元响应特性分类
孙宝
李宏宁
刘强
龙清
杨明
《光学与光电技术》
2021
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