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?
Respostas:
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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