飞行时间成像系统的数字仿真技术*(2)
2.4 传感器模型
飞行时间成像传感器可根据系统设计指标进行参数化,形成仿真参数集[13,18-19].
传感器为W×H的像元阵列,像元面积为AS.假设每个像元接收场景表面P点面元的辐射,则该像元接收的光功率PS为[4]
其中PS是调制光源的峰值功率,调制信号占空比为50%,因此在积分时间T内像元采集的能量为[4]
该能量在像元中转换为电子空穴对,产生光生电荷的数量由量子效率νq和波长λ决定[4]:
其中?为普朗克常量,c为光速,q为元电荷量.像元产生的光电荷Ntotal由势阱A和势阱B收集,电荷数分别为NA和NB,有[4]
相关函数采样使用四相采样法,有[4]
其中D为解调对比度,相移φ通过下式计算[4]:
上述模型通过像元累积的总电荷量计算相移.
2.5 空域超采样模型
上述物理过程中仅将每个像元和场景表面的某个点对应,实际的物理过程中,每个像元通过光学系统与场景表面的一个区域相对应,该区域的面积与光学系统的焦距相关.当该区域的深度信息不均匀时,在像元接收信号时产生相位混叠,产生飞行像元误差.
为了对飞行像元误差进行仿真,在像元阵列的模型中引入空域超采样[10-11],将每个像元分为WS×HS个子像元,子像元与场景表面呈理想的小孔成像模型,每个像元的深度计算值为子像元深度计算值的矢量和.
另一方面,由于像元的读出电路和控制电路包括像元的一部分面积,导致感光面积小于其物理尺寸,即存在填充因子o∈[0,1],因此每个子像元的入射光能量需要考虑填充因子对入射光能量的约束[6].
2.6 时域超采样模型
当使用四相采样法时,采样值Ii组成的4个相位图均是在同一场景中获取的,即场景为静态场景,相对位置和姿态没有变化.当场景的深度信息在积分时间内产生变化时,将产生运动伪影.在仿真系统中模拟运动伪影需要时域超采样,将积分时间T分为t个间隔,最终的相位图是每个子积分时间的相位图之和.
2.7 灰度-距离误差模型
灰度误差是反射光信号幅值的函数,取决于传感器接收的反射光强度.表现形式为当物体的反射率越低时,传感器接收到的光信号幅值越小,距离的测量结果误差越大.因此场景表面的反射性质对测量结果具有较大的影响[15-16].
传感器接收到的采样数据I可以计算得到反射信号的幅值A、相位差φd和偏置c.这3个物理量与距离测量的误差关系为[16]
因此深度测量数据的误差与信号幅值A有直接的关系,当信号幅值A越大,即反射光信号的信噪比越高,测量误差越小.当光源的调制频率确定时,相位差φd和测量距离d呈线性关系,因此测量误差和信号幅值之间的关系可简化表达为
由于信号幅值以模拟量的形式输出转换为灰度值数据,在模数转换的动态范围内亮度与灰度值呈线性关系,因此式(31)可进一步写作
2.8 光信号饱和模型
信号饱和是由于场景同时被飞行时间成像系统的光源和其他光源照明(如太阳、室内照明),进入像元的光功率较大,导致测量数据的误差增大甚至错误的现象,其来源可分为主动光源饱和、环境光饱和两大类.出现该现象的机理是由于传感器像元以势阱收集光生电荷,可收集的电荷量存在上限值,称为满阱电荷量,数学上是光信号与电荷量之间呈非线性关系.当对光信号进行相关采集的势阱均达到满阱时,像元电路无法通过参考电压的值与势阱间的电荷量差异体现二者的相关性,导致测量结果的错误.图3为像元接收到的包含有背景光的光信号示意图,背景光信号的数学模型为不随时间变化的定制,调制光信号随时间周期性变化,二者线性叠加,当由于背景光信号产生的光生电荷在进行相关信号采集的势阱中均达到满阱值时,不存在势阱之间的信号差,此时入射光信号和参考信号没有相关性,输出的距离测量结果等于0.
图2 环境光的干扰示意图Fig.2 Schematic diagram of ambient light interference
图3为同一像元在无环境光干扰和有环境光干扰时的输出信号对比结果,其中图3(a)为无环境光照明时像元的输出信号,图3(b)为存在环境光照明时像元的输出信号.图中的Ua和Ub分别为每个像元内部两个势阱的输出电压,表征了像元采集的光生电荷量;ΔUab为像元输出的差分信号,即Ua-Ub.此信号与光源驱动信号进行相关运算,完成相位信息的解算.从图中可以看出,环境光干扰对输出信号的干扰体现为每个势阱输出信号幅值增大,即共模干扰.由于飞行时间像元的输出信号为差分形式,因此抑制了由于环境光产生的共模干扰,在势阱的动态范围内ΔUab保持不变,不影响像元的测量结果.但是环境光对飞行时间成像的影响体现为像元的动态范围的衰减,当环境光产生的光生电荷量达到势阱的满阱电荷量时
文章来源:《大气与环境光学学报》 网址: http://www.dqyhjgxxb.cn/qikandaodu/2021/0208/336.html
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