O CCD de Integração por Retardo Temporal (Time Delay Integration CCD, TDI CCD) é amplamente utilizado no campo da sensoriamento remoto. Devido à presença de fontes de ruído complexas, como corrente de escuro, ruído de reset e ruído de quantização, os métodos existentes têm dificuldade em caracterizar a distribuição de ruído independente do sinal em sensores reais sob condições de baixa luminosidade. Para resolver esse problema, foi proposta uma Rede Neural Profunda guiada pela Física (Physics-guided Deep Neural Network, PDNN) para modelagem do ruído do TDI CCD. Esta rede aprende o ruído independente do sinal a partir de imagens de campo escuro e o combina com ruído dependente do sinal modelado com base na distribuição de Poisson para obter ruído sintético, permitindo representar com precisão a distribuição de ruído do TDI CCD em condições de baixa luminosidade. Primeiro, a rede separa a imagem de campo escuro em ruído de pixel espacialmente independente por meio de um módulo de desacoplamento de ruído do TDI CCD (TDI CCD Noise Decoupling, TND). Em seguida, o módulo Ganho e Adaptação Multiestágio (Gain and Multi-stage Adaptive, GMA) e o módulo de convolução 1×1 na rede principal de modelagem de ruído do TDI CCD (TDI CCD Noise Modeling, TNM) mapeiam o ruído inicial para um espaço de distribuição próximo ao nível real de ruído, mantendo a independência do ruído do pixel. Finalmente, utiliza-se a Perda Balanceada por Tarefa (Task Balanced Loss, TBL) para restringir a rede, ajustando dinamicamente os fatores de peso para manter um equilíbrio relativo durante o treinamento, otimizando ainda mais o desempenho da rede. Os resultados experimentais mostram que a divergência média de Kullback-Leibler (Average Kullback-Leibler Divergence, AKLD) do método proposto em um conjunto de dados próprio atinge 0,1069, demonstrando vantagem significativa sobre métodos existentes, e que os índices PSNR e SSIM obtidos pelo treinamento com imagens de ruído sintético aproximam-se do nível dos dados reais. O PDNN pode descrever com precisão a distribuição de ruído do TDI CCD em condições de baixa luminosidade, o que é valioso para melhorar a qualidade visual de imagens de sensoriamento remoto nessas condições.

TDI CCD; guiado pela física; rede neural; desacoplamento de ruído; perda balanceada por tarefa