Como determino se tenho ruído sem padrão?


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Para microscopia, frequentemente testamos câmeras. Como minhas aplicações envolvem uma relação sinal / ruído muito baixa, torna-se importante que o ruído esteja livre de correlações e padrões, porque a correlação local é tudo o que realmente diferencia o sinal do fundo.

Para testar o ruído, normalmente adquiro uma série de ~ 100 quadros escuros, ou seja, quadros em que nenhuma luz externa atinge a câmera, determino o padrão fixo da câmera pela média do tempo e subtraí o da série.

Eu observei padrões no ruído simplesmente tomando o desvio padrão para cada pixel ao longo do tempo e olhando para a imagem resultante (onde, por exemplo, diferentes linhas / colunas da câmera tinham diferentes desvios padrão de ruído) e fazendo linhas e colunas correlação cruzada (onde notei para algumas câmeras intercaladas que o ruído estava correlacionado entre todas as outras linhas).

O primeiro desses testes é apenas qualitativo e o segundo apenas fornece correlações globais (relativamente). Existem maneiras melhores (e mais rápidas?) Para determinar se existe algum padrão dinâmico ou de correlação no ruído da câmera?


Quadros escuros são úteis para determinar a resposta não uniforme na ausência de entrada. Mas parece que nesses testes você está ignorando a resposta não uniforme às informações reais. Você também não deve adquirir uma série de quadros uniformemente iluminados?
MSalters

A correlação automática é frequentemente usada para tentar encontrar um sinal no ruído. Isso pode ser feito ao longo de uma única coluna / linha ou quadro a quadro (para ruído variável no tempo). Mas duvido que seria mais simples que os outros esquemas.
Daniel R Hicks

Respostas:


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Se eu fosse você, simplesmente pegaria um grande número de sem sinal, onde você não está medindo nenhum sinal real. Execute-o através dos algoritmos de identificação que você possui e veja se você vê alguma coisa. Se você o fizer, precisará se preocupar com correlações.

Eu acho que o que você pode estar perdendo é que a correlação nem sempre significa uma detecção falsa, especialmente se você tiver um algoritmo robusto para esse tipo de ruído.


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Você está certo em que nem todos os padrões são significativamente ruins. No entanto, ele não precisa levar a uma detecção falsa; pode ser ruim o suficiente para algumas medições se a correlação levar a mudanças aparentes no sinal. Além disso, se for possível, prefiro comprar uma câmera que seja bem projetada do que ter que implementar soluções alternativas no software.
Jonas
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