Capture and analysis of CCD images

TP5 – Acquisition d’images avec une caméra CCD
On se propose dans ce TP de prendre des images avec une caméra CCD, d’expliquer les
phénomènes physiques mis en jeu, et d’améliorer la qualité des images obtenues à l’aide de
techniques simples.
Principe de la caméra CCD utilisée
Un capteur CCD est une pastille de silicium sur laquelle sont associés des dispositifs à
photocapacités MOS, qui permettent par effet photoélectrique et par un dispositif approprié le
transfert des charges et leur lecture sous forme d’un signal en tension.
Il existe plusieurs types de caméra CCD, variant principalement par le type d’organisation
utilisé pour le transfert de charges. La caméra utilisée dans ce TP utilise une technique de
transfert de charges par interligne (« Interline Transfert », ou IT).
Quatre zones sont disponibles sur le capteur CCD : une zone image (matrice de
photocapacités MOS ou de photodiodes), une zone mémoire de même taille que la zone
image, un registre CCD horizontal et un étage de sortie assurant l’extraction des charges en
bout de registre horizontal et leur conversion en tension. Dans le type de caméra utilisé ici, la
zone image et la zone mémoire sont imbriquées l’une dans l’autre grâce à un masque en
forme de grille.
Pendant un temps de stockage, les photosites reçoivent une certaine quantité de lumière,
convertie en charges par effet photoélectrique. Les charges s’accumulent donc tout d’abord
dans les photosites de la zone image dont les grilles reçoivent les polarisations correctes. Le
transfert de la zone sensible à la zone mémoire se fait simultanément et quasi instantanément
(environ 1µs) pour tous les photosites d’une même trame grâce à des portes de transfert
commandées par les signaux t1 (première trame) et t2 (deuxième trame). La lecture de la
première trame (transfert de la zone mémoire au registre de lecture et vidage de ce registre)
est effectuée en jouant sur les signaux de commande i1 , i2 , m1 , m2 et a lieu pendant la période
de stockage de la deuxième trame ; comme les déplacements de charges se produisent dans
l’obscurité, il n’y a pas d’effet de « smearing » notable sur l’image, excepté de légères
diffusions depuis la zone éclairée. Le transfert et la lecture de la deuxième trame sont
effectués pendant le stockage de la première trame de l’image suivante.
Ce dispositif est intéressant (temps d’acquisition plus court, pas d’effet de smearing), est
incompatible avec des pixels contigus : cette configuration diminue obligatoirement le rapport
d’ouverture, ce qui présente aussi des inconvé nients vis à vis de la réponse en fréquence.
Travail demandé
Vous prendrez n=20 images (620×480) d’un même objet, dans les mêmes conditions
d’acquisition. Vous sauvegarderez ces images sous les noms i.img, où i est le numéro de
l’image acquise. Vous lancerez ensuite le programme ImageCCD qui réalise les opérations
suivantes :
j=1
Tant que (j<=n) faire
Pour (i=1 ;i<=j ;i++)
Calculer l’image moyenne de (1.img.....j.img)
Calculer la variance(V) de cette image
Sauver dans un fichier SNR.txt le couple (j,SNR)
Fin pour
j++ ;
Fin tant que
Vous avez donc dans le fichier SNR.txt une liste de couple (nombre d’images prises en
compte pour la moyenne, variance de l’image associée). Vous avez également à votre
disposition les images moyennes calculées en prenant j=5,10,15 et 20 images.
1- Pourquoi à votre avis prendre n images d’une même scène et les moyenner de la
sorte ? Quelle est l’interprétation de la variance dans la mesure ?
2- Tracer sous Excel la courbe SNR(j) et interprétez le résultat.
3- Corrélez cette interprétation avec l’impression visuelle sur les images moyennes à
j=5,10,15 et 20.
4- Cachez maintenant l’objectif de la caméra CCD et prenez une image « noire ». On
observe alors un bruit de fond. Interprétez votre observation en fonction des
phénomènes physiques mis en jeu dans le capteur CDD.
On suppose que le bruit mesuré est un bruit blanc stationnaire centré (i.e. bruit de densité
spectrale constante). Pour vérifier cette hypothèse, on calcule la transformée de Fourier de
l’image acquise, et on calcule la d.s.p. (égale au module au carré de la transformée de
Fourier). Si le bruit est effectivement blanc, la moyenne de l’image transformée de Fourier
donne directement la densité spectrale, et la variance est pratiquement nulle.
5- Est-ce le cas ici ? pourquoi à votre avis ?
6- Proposez une stratégie pour éliminer ce bruit dans les images acquises.