O CCD de Integração por Atraso Temporal (Time Delay Integration CCD, TDI CCD) é amplamente utilizado na área de imageamento remoto. Devido à presença de fontes de ruído complexas, como corrente escura, ruído de reset e ruído de quantização, os métodos existentes têm dificuldade em caracterizar a distribuição do ruído independente do sinal nos sensores reais em ambientes de baixa luminosidade. Para resolver esse problema, propõe-se uma Rede Neural Profunda guiada pela física para modelagem do ruído do TDI CCD (Physics-guided Deep Neural Network, PDNN), que aprende o ruído independente do sinal a partir de imagens de campo escuro e o combina com o ruído dependente do sinal modelado com base na distribuição de Poisson para obter ruído sintético, permitindo caracterizar com precisão a distribuição do ruído do TDI CCD em condições de baixa luminosidade. Primeiramente, a rede desacopla as imagens de campo escuro em ruído de pixel espacialmente independente através do módulo de desacoplamento de ruído TDI CCD (TDI CCD Noise Decoupling, TND). Em seguida, na rede principal de modelagem de ruído TDI CCD (TDI CCD Noise Modeling, TNM), os módulos de ganho e adaptação em múltiplos estágios (Gain and Multi-stage Adaptive, GMA) e convolução 1×1 mapeiam o ruído inicial para um espaço de distribuição próximo ao nível real de ruído, mantendo a independência do ruído do pixel. Por fim, a perda balanceada por tarefas (Task Balanced Loss, TBL) é usada para restringir a rede, ajustando dinamicamente os fatores de peso para manter um equilíbrio relativo durante o treinamento e otimizar ainda mais o desempenho da rede. Os resultados experimentais mostram que a divergência média de Kullback-Leibler (Average Kullback-Leibler Divergence, AKLD) alcançou 0,1069 em um conjunto de dados construído internamente, apresentando uma vantagem significativa sobre os métodos existentes, e que os indicadores PSNR e SSIM obtidos pelo treinamento com imagens de ruído sintético se aproximam do nível dos dados reais. A PDNN pode descrever com precisão a distribuição de ruído do TDI CCD em condições de baixa luminosidade, tendo valor prático para melhorar a qualidade visual de imagens de imageamento remoto em ambientes com pouca luz.

TDI CCD;Guiado pela física;Rede neural;Desacoplamento de ruído;Perda balanceada por tarefas