这是固定模式噪声校正的正确方法吗？

我目前正在参与一个涉及对成像传感器进行编程的项目。我们的传感器给我们带来噪音，因此我们要对其进行纠正。该项目中的其他人提出了拍摄“黑色”图像的想法，即戴上镜头盖并拍摄一个全黑的图像。（很明显，这不是由于噪声引起的）在这一点上，在随后的拍摄中，他从黑色图像中获取像素值，然后从常规拍摄的图像中减去像素值。

图像看起来确实更好，并且可以消除大部分噪点，但是由于以下原因，我不认为这是消除噪点的最佳方法：

固定图像的范围是[-172 194]（366个值），而标准范围是[0 255]。重新绘制时，它的范围回到[0 255]，看起来确实更好，但是我认为这是不正确的。

我应该提到新图像是在弱光下拍摄的。

这种方法对消除噪音是否正确？为什么或者为什么不？

黑色图像是固定模式和暗噪声的总和（极有可能遵循正态分布，因为它通常是由电流波动引起的）。您想减去固定模式，而不是暗噪声-从信号中减去随机噪声只会增加整体噪声，从而降低信号质量。

为了获得对固定模式的良好估计，您应该捕获相当数量的帧（例如25，尽管100帧当然会使您只有一半的噪点），然后取它们的平均值。由于（应该）暗噪声在时间上不相关，因此它会平均，因此您将获得低噪声的固定模式，可以从未来的图像中减去该模式，而不会增加图像中的噪声。

请注意，固定图案通常取决于曝光时间（例如，CCD相机在移位操作期间可能会积聚电子），因此您必须针对每个曝光时间进行校准。如果您经常更改曝光时间，并且可行的话，可以将实验设置为在每次实验后捕获一系列暗框，这意味着您需要为每个实验进行校准。

如果你减去了低噪音（即平均值）暗框，你会得到一些负值（因为暗图像采集过程中产生的噪声可以有负值），但是你的图像的范围应该不显著增加。如果是这样，则表明您没有平均足够的暗框，或者由于使用了不同的曝光时间，因此固定图案已更改。

这种方法是有效的，并且实际上已在某些高端相机中使用：传感器首先在快门关闭的情况下拍摄照片，然后将其减去为“真实”照片。这有两个优点：

• 校正固定模式的噪音
• 它使图像呈线性

对于不同的曝光时间，此方法可能会给出不同的结果。

光子噪声保持不变。

我认为这取决于您使用的传感器。

您可以在戴上镜头盖的情况下拍摄一系列（例如10000张）图像，然后比较每个像素的均值/标准差。如果可能，您可以对均匀的“明亮”图像执行相同操作（没有过度曝光，只有均匀的亮度）。

如果“暗均值”之间存在显着差异，则为每个像素减去暗均值是一个好主意。如果每个像素之间（亮均值-暗均值）之间存在显着差异，则除以该“均值白色图像”也可能会有所改善。

但是您确实必须进行这些统计，以找出有意义的内容。

通常，当减去暗框时，负值应被截断为零。

令我惊讶的是，暗框减法为您提供-172的值。这意味着：

• 您的噪音水平很高-某处至少172
• 每一帧的噪声差异很大。在这种情况下，暗框减法不是很有效。

您可以发布正常帧，暗帧然后是减法版本的图像吗？