이 논문은 우주 망원경용 CMOS 카메라의 암전류 잡음과 불량 픽셀 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 접근법을 제안한다.
먼저, 실험실에서 CMOS 카메라의 암전류와 온도 관계에 대한 데이터를 수집한다. 이 데이터를 바탕으로 픽셀 클러스터링과 함수 피팅 단계를 거쳐 CMOS 카메라의 암전류-온도 모델을 구축한다.
픽셀 클러스터링 단계에서는 가우시안 혼합 모델을 사용하여 유사한 암전류-온도 특성을 가진 픽셀들을 그룹화한다. 함수 피팅 단계에서는 아레니우스 법칙을 적용하여 각 클러스터별로 암전류와 온도의 관계를 나타내는 함수를 도출한다.
실제 관측 데이터 처리 시, 이 모델을 활용하여 CMOS 카메라의 온도를 추정하고 이를 바탕으로 전체 픽셀의 암전류 수준을 예측할 수 있다. 또한 불량 픽셀을 식별하여 제거할 수 있다.
제안 방법의 효과를 검증하기 위해 양왕-1 위성의 근자외선 및 광학 망원경 데이터를 활용하였다. 실험 결과, 제안 방법을 적용하면 기존 방법 대비 표적 검출 효율과 정확도가 크게 향상되는 것을 확인하였다.
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