CMOS图像传感器的典型噪声类型

前言、数字图像中的噪声1.数字图像中的噪声可以理解为图像中不希望出现的、随机的亮度或颜色变化这些变化不是原始场景的真实反映而是由传感器、传输、压缩等过程引入的误差。噪声通常表现为颗粒状或彩色的斑点。2.从数学/信号处理角度图像可视为二维信号 f(x,y)噪声 n(x,y) 是叠加或乘性作用于信号上的随机扰动导致观测图像 g(x,y) 不等于真实图像。常用加性噪声模型g f n或乘性噪声 g f n*f。统计上噪声可以用概率分布描述高斯、泊松、椒盐等。3.噪声就是实际像素值与理想值之间的随机偏差。然后讨论噪声模型加性、乘性常见噪声类型高斯、椒盐、泊松、斑点以及如何用概率密度函数PDF定义4.概率密度函数高斯、瑞利、伽马等空间相关性白噪声功率谱恒定加性与乘性典型噪声类型高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、斑点噪声及其定义式。5.噪声来源光子噪声、暗电流、读出噪声、传输误码、压缩伪影等一、噪声分类1.时间域随机噪声2.空间域固定模式噪声二、时间噪声这类噪声每帧图像每次读出都是随机的。1.光子散粒噪声在强光下散粒噪声不明显信噪比高而在弱光下会彻底淹没信号信噪比低我们日常感觉灯光、阳光是恒定不变的。但这是因为其光子流量极大掩盖了微观世界的真相。在微弱光环境下传感器每个像素每秒钟可能只接收到几十或几百个光子。此时光的粒子性就显露出来了。这就像大雨时我们听不到单个雨点的声音但毛毛细雨中屋檐上每秒钟滴答落下的雨滴声是离散、随机且不均匀的。“量子涨落”的具体含义它的意思是即使我们完美地控制了光源使其宏观亮度绝对恒定在任意一个完全相同的极短时间内例如一次曝光周期内传感器真正捕获到的光子数目也不是一个确定值而是围绕一个平均值上下随机波动的。光子散粒噪声的根在于光本身不是连续的能量流而是由一份份离散的能量量子——光子——组成的。2.暗电流散粒噪声3.读出噪声读出噪声包括复位噪声闪烁噪声热噪声。4.量化噪声三、空间噪声空间噪声也是固定模式噪声。1.DSNU暗信号非均匀性2.光响应非均匀性PRNU3.行/列噪声4.像素间固定模式噪声和列固定模式噪声