<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации» &#187; матричный прибор с зарядовой связью</title>
	<atom:link href="http://web.snauka.ru/issues/tag/matrichnyiy-pribor-s-zaryadovoy-svyazyu/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://web.snauka.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Fri, 17 Apr 2026 07:29:22 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<generator>http://wordpress.org/?v=3.2.1</generator>
		<item>
		<title>Компенсация ошибок возникающих за счет считывания информации с матричного фотоприемника</title>
		<link>https://web.snauka.ru/issues/2021/10/96796</link>
		<comments>https://web.snauka.ru/issues/2021/10/96796#comments</comments>
		<pubDate>Sat, 30 Oct 2021 07:21:11 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Дашкин Эдуард Романович</dc:creator>
				<category><![CDATA[01.00.00 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ]]></category>
		<category><![CDATA[компенсация искажения изображений]]></category>
		<category><![CDATA[матричный прибор с зарядовой связью]]></category>
		<category><![CDATA[фотоприемник]]></category>

		<guid isPermaLink="false">https://web.snauka.ru/issues/2021/10/96796</guid>
		<description><![CDATA[В качестве датчиков изображений в наземных пассивных оптико-электронных системах специального назначения используются оптические телескопы с помещенными в их фокусе преобразователями “свет – сигнал”. [1]. Поскольку наиболее перспективными считаются в настоящее время матричные приборы с зарядовой связью (МПЗС) [2], разработку моделей обрабатываемых сигналов, снимаемых с оптических приемников, целесообразно провести применительно к указанному типу преобразователя “свет – [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><span>В качестве датчиков изображений в наземных пассивных оптико-электронных системах специального назначения используются оптические телескопы с помещенными в их фокусе преобразователями “свет – сигнал”. [1]. Поскольку наиболее перспективными считаются в настоящее время матричные приборы с зарядовой связью (МПЗС) [2], разработку моделей обрабатываемых сигналов, снимаемых с оптических приемников, целесообразно провести применительно к указанному типу преобразователя “свет – сигнал”. Применение МПЗС вносит существенный вклад в качественные характеристики обнаружения и оценивания сигналов целей за счет изменения характеристик сигналов и шумов в процессе преобразования “свет – сигнал”.</span><br />
<span>В то же время МПЗС присущи физические явления, ограничивающие возможности качественного преобразования “свет – сигнал”. Некоторые из них приводят к потере электронов, составляющих фототок. Потеря электронов происходят как в процессе накопления заряда потенциальной ямы, так и при его транспортировке к выходу МПЗС [3, 4].</span><br />
<span>Оценим потери электронов, составляющих фототок, происходящие в процессе считывания изображения кадра. Будем считать, что МПЗС содержит </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0.gif" alt="" width="14" height="16" /><span> строк и </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(1).gif" alt="" width="17" height="17" /><span> столбцов. Обозначим </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(2).gif" alt="" width="98" height="24" /><span>, </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(3).gif" alt="" width="42" height="22" /><span> вектор строку, элементами которой являются величины зарядов, возникающих в ячейках в результате накопления. В соответствии с рис. 1 параллельный аналоговый регистр осуществляет преобразование элементов вектора </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(4).gif" alt="" width="16" height="21" /><sub><span> </span></sub><span>при каждом сдвиге снимаемого изображения. Процедуру сдвига изображения кадра можно рассматривать как результат фильтрации каждой строки изображения в соответствующем фильтре. В результате выполнения указанной фильтрации вектор – строки </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(5).gif" alt="" width="16" height="21" /><span>, </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(6).gif" alt="" width="44" height="22" /><span>преобразуются в вектор – строки </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(7).gif" alt="" width="14" height="21" /><span>, </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(8).gif" alt="" width="44" height="22" /><span> по следующему правилу</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(9).gif" alt="" width="114" height="109" /><span>           </span><span>(1)</span></div>
<p><span>где </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(10).gif" alt="" width="20" height="21" /><span> - соответствующие диагональные матрицы весовых коэффициентов фильтра </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(11).gif" alt="" width="53" height="22" /><span> размера </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(12).gif" alt="" width="41" height="17" /><span>. Заметим, что матрицы весовых коэффициентов </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(13).gif" alt="" width="20" height="21" /><span> могут быть представлены в виде соответствующих произведений матриц и имеют вид</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(14).gif" alt="" width="134" height="150" /><span>           (2)</span></div>
<p><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(15).gif" alt="" width="18" height="21" /><span>- диагональная матрица весовых коэффициентов фильтра размера </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(16).gif" alt="" width="41" height="17" /><span> с элементами </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(17).gif" alt="" width="18" height="24" /><span>, равными коэффициентам передачи.</span></p>
<p><span>Систему уравнений (1) удобно записать с помощью матричного уравнения</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(18).gif" alt="" width="49" height="20" /><span>           (3)</span></div>
<p><span>где </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(19).gif" alt="" width="117" height="29" /><span>, </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/0(20).gif" alt="" width="122" height="29" /><span>,</span></p>
<div align="center"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/1.gif" alt="" width="321" height="152" /></div>
<p><span>Последовательный сдвиг каждого из элементов изображения строки матрицы также может рассматриваться как результат обработки в фильтре </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/1(1).gif" alt="" width="14" height="16" /><span>размера </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/1(2).gif" alt="" width="41" height="17" /><span>, матрица весовых коэффициентов которого имеет вид</span></p>
<div align="center"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/2.gif" alt="" width="309" height="152" /></div>
<p><span>Это означает, что на выходе МПЗС получим вектор изображений в соответствии с выражением</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/2(1).gif" alt="" width="217" height="26" /><span>           (4)</span></div>
<p><span>где</span></p>
<div align="center"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/3.gif" alt="" width="364" height="152" /><span>.</span></div>
<p><span>Анализируя вид матрицы</span><strong><span> </span></strong><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/3(1).gif" alt="" width="64" height="21" /><span>, приходим к выводу, что наибольшие искажения претерпевают изображения, которые находятся в верхнем левом углу изображения.</span><br />
<span>Поскольку коэффициенты фильтров </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/3(2).gif" alt="" width="14" height="16" /><span> и </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/3(3).gif" alt="" width="20" height="21" /><span>, </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/3(4).gif" alt="" width="44" height="22" /><span> для всех МПЗС будут различными, их можно считать случайными величинами, а сами фильтры &#8211; фильтрами со случайными передаточными характеристиками. Для каждого конкретного МПЗС имеем неслучайную передаточную характеристику </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/3(5).gif" alt="" width="25" height="21" /><span> фильтра. При этом можно утверждать, что </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4.gif" alt="" width="25" height="21" /><span> является невырожденной матрицей и имеет обратную, равную</span></p>
<div align="center"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(1).gif" alt="" width="292" height="24" /><span>.</span></div>
<p><span>Для того чтобы компенсировать ошибки, возникающие за счет считывания информации с МПЗС обратимся к формуле (4) и определению обратной матрицы </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(2).gif" alt="" width="120" height="24" /><span>. </span><span>Умножение (4) слева на матрицу </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(3).gif" alt="" width="26" height="24" /><span> позволяет разрешить его относительно исходного изображения</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(4).gif" alt="" width="266" height="29" />          <span> (5)</span></div>
<p><span>Оценить </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(5).gif" alt="" width="28" height="24" /><span> можно применяя в качестве исходного тест – изображение. Таким изображением может служить равномерная засветка, в соответствии с которой </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(6).gif" alt="" width="41" height="21" /><span>, где с – константа, зависящая от времени накопления. Тогда, считывая изображение, получим</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/4(7).gif" alt="" width="121" height="26" /><span>           (6)</span></div>
<p><span>Умножая на </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5.gif" alt="" width="18" height="20" /><span> обе части (6), получим</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(1).gif" alt="" width="170" height="29" /><span>           (7)</span></div>
<p><span>Заметим, что (7) можно разрешить, если ввести в рассмотрение псевдообратную матрицу </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(2).gif" alt="" width="22" height="20" /><span>к </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(3).gif" alt="" width="74" height="24" /><span>. Для получения однозначного решения необходимо, чтобы выполнялись следующие условия:</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(4).gif" alt="" width="73" height="22" /><span>               (8)</span><br />
<img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(5).gif" alt="" width="89" height="22" />          <span> (9)</span><br />
<img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(6).gif" alt="" width="100" height="32" />          <span> (10)</span><br />
<img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(7).gif" alt="" width="98" height="32" /><span>           (11)</span></div>
<p><span>При соблюдении условий (8) – (11) матрица </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/5(8).gif" alt="" width="22" height="20" /><span> будет псевдообратной матрицей Мура – Пенроуза для </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/6.gif" alt="" width="16" height="16" /><span>.</span><br />
<span>Псевдообратная матрица Мура – Пенроуза для </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/6(1).gif" alt="" width="74" height="24" /><span> будет иметь вид </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/6(2).gif" alt="" width="114" height="42" /><span>. Докажем, что для матрицы </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/6(3).gif" alt="" width="22" height="20" /><span> выполняется свойство (8):</span></p>
<p><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/6(4).gif" alt="" width="429" height="69" /></p>
<p><span>а также свойство (9):</span></p>
<div align="center"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/7.gif" alt="" width="424" height="110" /></div>
<p><span>Выполнение свойств (10) и (11) очевидно.</span><br />
<span>Умножая на </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/7(1).gif" alt="" width="114" height="42" /><span> справа обе части равенства (7), получим, что</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/8.gif" alt="" width="254" height="46" /><span>           (12)</span></div>
<div align="center"><strong><span>Вывод</span></strong></div>
<p><span>Таким образом, доказано, что, используя равномерную засветку, можно оценить для каждой конкретной МПЗС </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/8(1).gif" alt="" width="64" height="21" /><span>. Поскольку вычислить точно математическое ожидание по выборкам на конечном интервале наблюдения не представляется возможным, вместо истинного значения </span><img src="https://content.snauka.ru/web/96796_files/8(2).gif" alt="" width="64" height="21" /><span> будет получена ее оценка, которая в асимптотике сходится к истинному значению.</span></p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>https://web.snauka.ru/issues/2021/10/96796/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
	</channel>
</rss>
