数字化或模数转换动态范围及像元的最大信噪比或动态范围定义
2026-06-23 来源:本站 点击次数:18
数字化或模数转换动态范围
电荷载流子生成后通常通过优化的读出电路（用于读出寄存器末端的CCD图像传感器以及每个像元和每列末端的CMOS图像传感器）转换为电压信号。这些信号被放大并最终由模数转换器数字化。因此，光信号（光子）被转换成数值。模数转换器有自己给定的分辨率或动态范围，在大多数情况下，它表示为基数2的幂2x。这意味着8位的分辨率对应256步或电平，可用于细分或转换满量程的电压信号。
相机制造商通常会综合优化相应图像传感器的动态范围、增益和转换系数（定义为需要 x 个电子在图像中生成一个计数或数字的平均转换率），以匹配图像传感器的动态范围和模数转换器的动态范围。如果模数转换器的动态范围大于图像传感器的动态范围（参见表1中12位的CMV4000的读出数据），相机制造商通常倾向于将模数转换器的值作为其技术数据表中的动态范围，这可能会产生误导。因此，我们最好心里明白：数字化的动态范围不一定与可用的动态范围相同。
表 2：二进制分辨率的动态范围
上述分辨率直接对应于转换设备的理论最大值。模数转换器的平均转换不确定度为0.4 - 0.7位，这使在实际应用时的分辨率降低了约1位。如果想让相机系统的动态范围不受模数转换器差异的限制，那么将模数转换器的分辨率提高1至2位会很有帮助。
像元的最大信噪比或动态范围
有时人们会分析图像传感器的技术数据并查看单个像元的功能。对于图像质量和每个像元的性能来说，关键的参数是信噪比 (SNR)，因为它越高图像质量越好。
像元的最大信噪比或动态范围
有时人们会分析图像传感器的技术数据并查看单个像元的功能。对于图像质量和每个像元的性能来说，关键的参数是信噪比 (SNR)，因为它越高图像质量越好。
图 3：具有不同信噪比设置（SNR = 15 – 10 – 5 – 2）的铃兰切片的荧光图像的四个版本，以说明信噪比对图像质量的影响。图中被白框圈起来的图像展示了全图的部分放大效果，当整个图像以较低的分辨率再现时，这种部分放大可以克服“低通”滤镜效果。
在图 3 中，展现了不同信噪比对图像的影响，信噪比依次为 15 – 10 – 5 – 2。每个图像中的结构部分都被进行了相同程度的放大，因为眼睛非常敏感且善于分辨结构，所以我们的眼睛和大脑仍然能够分辨出SNR = 2 时图像中的平纹结构，但由于其较高的噪声水平，几乎不可能通过图像处理的方法来确定结构。
在弱光范围内，因为基于物理学上的已知限制，所以SNR 受图像传感器和相机的总读出噪声的强烈影响。因此，如果预期实验的信号非常低，那么具有极低的读出噪声就更为重要。光信号越大，相机的读出噪声越可以忽略不计，光信号本身的噪声行为（散粒噪声）越占据主导地位。因为散粒噪声与光的物理性质有关，所以在光不变时它也是恒定不变的——等于光子数的平方根。这反过来意味着，SNR最终等于光子数的平方根。
在图 3 中，展现了不同信噪比对图像的影响，信噪比依次为 15 – 10 – 5 – 2。每个图像中的结构部分都被进行了相同程度的放大，因为眼睛非常敏感且善于分辨结构，所以我们的眼睛和大脑仍然能够分辨出SNR = 2 时图像中的平纹结构，但由于其较高的噪声水平，几乎不可能通过图像处理的方法来确定结构。
在弱光范围内，因为基于物理学上的已知限制，所以SNR 受图像传感器和相机的总读出噪声的强烈影响。因此，如果预期实验的信号非常低，那么具有极低的读出噪声就更为重要。光信号越大，相机的读出噪声越可以忽略不计，光信号本身的噪声行为（散粒噪声）越占据主导地位。因为散粒噪声与光的物理性质有关，所以在光不变时它也是恒定不变的——等于光子数的平方根。这反过来意味着，SNR最终等于光子数的平方根。
有了这个定义，SNRmax 被最大化有两个基本途径。图像传感器要么能够收集尽可能多的光（大的满阱容量），要么不敏感（需收集大量光以生成高质量图像）。此外，每个像元中的最大 SNR 对应于像元的满阱容量的平方根（见表 1）：
这有时被视为像元的最大“动态范围”，而它远小于图像传感器的动态范围。不过只有少数使用强光的应用需要达到最大SNR。
尾注：
- 在本章节中，暗电流的贡献被忽略了，因为在大多数应用中，它只与很长的曝光时间相关。
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