CMOS图像传感器与CCD图像传感器使用不同的Binning方式的原因（下）
2026-05-13 来源:本站 点击次数:88
CMOS 和 sCMOS 图像传感器中的Binning
在 CMOS 和 sCMOS 图像传感器中，对于光生电荷载流子“包”的处理大不相同。电荷载流子储存在每个像元内，并在像元中被转换为电压信号。最近有一些方法可以对电荷载流子包进行加和——即使是在 CMOS 图像传感器中。这需要每个像元之间有更多的电连通道，而这会使时序控制更加复杂，并且会显着降低填充因子（这会降低量子效率从而让传感器不那么敏感）。因此，虽然CCD 图像传感器所展现的底层硬件“Binning”（在转换为电压信号之前加和电荷载流子包）在近代的少数传感器设计中实现，但由于前面提到的时序控制复杂性的原因，以前大多数的 sCMOS 和CMOS图像传感器都没有Binning功能。相比之下，使用数学方法的“Binning”已被用于提高信噪比。这既可以是计算像素值的总和（图 3）以获得更好的图像亮度，也可以是求得相应像素值的平均值（图 4）以提高信噪比。
像素值加和的Binning
在 CMOS 像素值加和的情况下，只需将所有相关的像素值相加，这与 在CCD 图像传感器中使用的真实“Binning”非常相似，如图 3 所示，其中最高Binning（图 3c），4 x 4，产生最亮的图像。但与 CCD 中的Binning相比，对信噪比的改善较小，只提高了四倍。因为现在每个像素中 25% 的信号值将在 2 x 2 合并的情况下生成 100% 的值，如果这是在相机中或稍后在计算机的后期处理中完成的，则必须注意避免数值溢出。
图 3：一个 512×512 像素的神经元图像 (a) 和两个“Binning”图像——2×2 加和Binning (b) 和 4×4 加和Binning (c)，以显示弱照明图像中像素值加和对于图像亮度和分辨率的影响。所有图像的缩放比例相同。
像素值平均的Binning
像素值平均的Binning也将信噪比提高了Binning像素个数的根号倍，但不会产生更亮的图像，如图 4 中的示例所示。从左到右，512×512 像素的图像被进行了 2×2 和 4×4 的Binning，信噪比得到改善（很难看出来），亮度保持不变，而分辨率变小。如果使用平均值的方法，则不必注意数值溢出。
像素值平均的Binning
像素值平均的Binning也将信噪比提高了Binning像素个数的根号倍，但不会产生更亮的图像，如图 4 中的示例所示。从左到右，512×512 像素的图像被进行了 2×2 和 4×4 的Binning，信噪比得到改善（很难看出来），亮度保持不变，而分辨率变小。如果使用平均值的方法，则不必注意数值溢出。
图 4：512×512 像素的神经元图像 (a) 和两个“Binning”图像， 2×2像素值平均的Binning (b)， 4×4像素值平均的Binning (c)，以显示弱照明图像中像素值平均对于信噪比和分辨率的影响。所有图像的缩放比例相同。
下面我们来比较一下 CMOS 和 sCMOS 图像传感器中使用数学方法的“Binning”的优缺点：
CMOS 和 sCMOS 图像传感器中 Binning 的优点
下面我们来比较一下 CMOS 和 sCMOS 图像传感器中使用数学方法的“Binning”的优缺点：
CMOS 和 sCMOS 图像传感器中 Binning 的优点
- 信噪比（SNR）略有提高，4个像素值的组合将信噪比提高二倍。
- 由于图像数据量较少，因此图像传输速率更高（当相机具有像 USB2.0 这样的低带宽数据接口时）
CMOS 和 sCMOS 图像传感器中 Binning 的缺点
- 空间分辨率因像素合并而降低
- 在相机或计算机中存在额外的时间消耗，这对于大分辨率图像传感器可能有影响
- 如果像素合并不对称，x和y方向的像素数量不等，会导致图像畸变，需要通过后续的图像处理进行校正
最后，CCD和CMOS（sCMOS）图像传感器的Binning有什么区别？
如前所述，CCD 和 CMOS 图像传感器的Binning过程从技术和本质上来讲是完全不同的。在 CCD 图像传感器中，信噪比有更大的改善，这可归因为在总读出噪声保持不变的情况下，信号增强了；只有在 emCCD 图像传感器中情况会有点复杂，这是因为基于碰撞电离的倍增效应和时钟噪声会额外放大总噪声，所以必须添加更多的噪声源。在没有电荷模式Binning功能的 CMOS 图像传感器中，是使用数学方法通过平均噪声信号的方式来改善的，信噪比的提升较小。
幸运的是，最近的 sCMOS 图像传感器已经得到改进从而变得非常灵敏，它有超过 90% 的量子效率且读出噪声非常低，二者结合下即使没有Binning也能实现低光测量。
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