Ukrainian Journal of Physical Optics 
Home page
 
 

Other articles 

in this issue
Influence of noise on the accuracy of measuring image shifts based on optical correlator

1,2Fan Chao

1College of Information Science and Engineering of Henan University of Technology, Zheng Zhou, 450001, China
2Key Laboratory of the Grain Information Processing and Control of the Ministry of Education of China, Zheng Zhou, China

Download this article

Abstract. To measure shifts of images taken by a space camera in real time with high resolution, we suggest a joint transform correlator (JTC). Since, in accordance with operation principles, the signal-to-noise ratio is very low for input JTC images, it is necessary to study the influence of noises on the accuracy of shift measurements. First we explain the principles of measuring the image shifts based on the JTC. Then a white background Gaussian noise and a pattern noise with different variances are added to the input JTC images, and the accuracy of measuring the shifts is simulated for five different processing methods. Finally, we build the experimental platform to implement our technique and study the performance of the image-shift measurements under the conditions when both the background and pattern noises are added together. The simulation and experimental results testify that the measurement accuracy typical for the method of power-spectrum subtraction and binarization with zero threshold is superior if compared with the other four processing methods considered by us. In particular, the corresponding measurement error is less than 0.12 pel even for the input images characterized by the signal-to-noise ratio 1 dB. This meets perfectly typical operating requirements to space cameras.

Keywords: joint transform correlators, space cameras, image shifts, noise.

PACS: 42.79.Hp 
UDC: 004.932
Ukr. J. Phys. Opt. 19 9-19
doi: 10.3116/16091833/19/1/9/2018
Received: 30.08.2017

Анотація. Запропоновано коррелятор із сумісним перетворенням (КСП) для вимірювання зрушень зображень, зроблених космічною камерою, із високою роздільною здатністю в режимі реального часу. Оскільки, відповідно до принципів роботи, співвідношення сигнал/шум для вхідних КСП-зображень дуже низьке, необхідно вивчити вплив шумів на точність вимірювань зсуву. Спочатку ми пояснили принципи вимірювання зрушень зображень на основі КСП. Потім до вхідних КСП-зображень було додано білий фоновий ґаусовий шум і структурний шум із різними величинами дисперсії. Було розраховано точність вимірювань зрушень для п’яти різних методів обробки. Побудовано експериментальну платформу для практичного впровадження нашого підходу та вивчено ефективність вимірювань зрушень зображень за умов, коли фоновий і структурний шуми додаються. Результати симуляцій і експериментальні дані свідчать, що точність вимірювань, притаманна методові віднімання енергетичного спектра та бінаризації з нульовим порогом, є вищою, порівняно з іншими чотирма розглянутими нами методами обробки. Зокрема, відповідна похибка вимірювання менша за 0,12 піксель навіть у разі вхідних зображень, що характеризуються співвідношенням сигнал-шум 1 дБ. Це досконало відповідає типовим робочим вимогам до космічних камер.
 
REFERENCES
  1. Zhu J B, Guo J and Li W J, 2016. An integral time calculation model for agile satellite TDICCD camera. Proceedings of IEEE 13th International Conference on Signal Processing (ICSP) 1736–1740. doi:10.1109/ICSP.2016.7878125
  2. Fan C, 2017. Research on the influence of the velocity-height ratio of a remote sensing camera on image quality. J. Opt. Technol. 84: 102–107. doi:10.1364/JOT.84.000102
  3. Chao Fan, Hong-wei Yi, Yi-tao Liang, 2009. Influence analysis of the scroll on the image quality of the satellite camera. Proc. SPIE. 7384, International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2009: Advances in Imaging Detectors and Applications, 73840A. doi:10.1117/12.834163
  4. Chiu C W, Chan P C and Wu D Y, 2007. Optimal design of magnetically actuated optical image stabilizer mechanism for cameras in mobile phones via genetic algorithm. IEEE Trans Mag. 43: 2582–2584. doi:10.1109/TMAG.2007.893320
  5. Hyun Choi, Jong-Pil Kim, Myeong-Gyu Song, Wan-Chin Kim, No-Cheol Park, Young-Pil Park, and Kyoung-Su Park, 2008. Effects of motion of an imaging system and optical image stabilizer on the modulation transfer function. Opt. Express 16: 21132–21141. doi:10.1364/OE.16.021132
  6. Qi Li, Zhihai Xu, Huajun Feng, Peng Ge, Yueting Chen, Lianghui Li, 2010. Influence of noise on detection accuracy of joint transform optical correlator. Proc. SPIE 7850, Optoelectronic Imaging and Multimedia Technology, 78502M. doi:10.1117/12.871641
  7. Kaewphaluk K and Widjaja J, 2017. Experimental demonstrations of noise-robustness of compresion-based joint wavelet transform correlator in retinal recognition. Int. J. Light Electron Opt. 142: 168–173. doi:10.1016/j.ijleo.2017.05.096
  8. Isha M, Sudheesh K R and Naveen K N, 2014. Cryptanalysis of an image encryption scheme based on joint transform correlator with amplitude- and phase-truncation approach. Opt. Las. Eng. 52: 167–173. doi:10.1016/j.optlaseng.2013.06.015
  9. Yixian Q, Xueting H Hua M, 2013. Improved target detection and recognition in complicated background with joint transform correlator. Optik. 124: 6282–6285. doi:10.1016/j.ijleo.2013.05.008
  10. Isabelle Leonard, Ayman Alfalou, Mohammad S. Alam, Andreas Arnold-Bos, 2012. Adaptive nonlinear fringe-adjusted joint transform correlator. Opt. Eng. 51: 098201. doi:10.1117/1.OE.51.9.098201
  11. Layton A and Marsh R, 2016. Object distance detection using a joint transform correlator. Proceedings of IEEE International Conference on Electro Information Technology (EIT). 707–709. doi:10.1109/EIT.2016.7535326
  12. Elbouz M, Alfalou A, Brosseau C, Ben Haj Yahia N, Alam MS, 2015. Assessing the perfomance of a motion tracking system based on optical joint transform correlation. Opt. Commun. 349: 65–82. doi:10.1016/j.optcom.2015.03.020
(c) Ukrainian Journal of Physical Optics