sensor binning信号及信噪比
Signal是簡單的增加,Noise是以均方根形式增加
例如:
2*2的binning模式中,signal增加4倍,noise增加4\sqrt44?倍,so SNR增加2倍。
sony sensor 每個pixel是10bit的,4個10bit的 binning后輸出一個12bit數(shù)據(jù)
signal data SSS is:
S=S10+S10+S10+S10=S12S = S_{10} + S_{10} + S_{10} + S_{10} = S_{12} S=S10?+S10?+S10?+S10?=S12?
其中,S10S_{10}S10?為10bit signal data
N=N102+N102+N102+N102N = \sqrt {N_{10}^2 + N_{10}^2 + N_{10}^2 + N_{10}^2} N=N102?+N102?+N102?+N102??
其中,N10N_{10}N10?為10bit noise data
Binning
Binning是將相鄰pixel(相同顏色)感應(yīng)的電荷加在一起,以一個pixel的模式讀出。在環(huán)境光照低的情況下,提高攝像頭表現(xiàn)力
處理位置:電荷域(charge)、模擬(電壓)域(valtage)、數(shù)模轉(zhuǎn)換后的數(shù)字域(digital)。
1、電荷域的N個pixel做binning,signal放大N倍,readout noise 減少,所以 SNR差不多增加N倍。
2、模擬(電壓)域(valtage)和數(shù)字域環(huán)節(jié)在讀出pixel值之后,會有readout noise,N個pixel做binning,signal放大N倍,因為readout noise 增加導(dǎo)致noise放大N\sqrt NN?,所以 SNR差不多是之前N\sqrt NN?倍。
上圖行列均做x2,相當(dāng)分辨率下降為之前的1/4
方案1:sensor靶面大小不變,pixel數(shù)目不變,pixel合并降低分辨率
低照環(huán)境下,通過binning技術(shù)降低sensor輸出分辨率提高亮度和信噪比
比如800w pixels 的sensor,良好光照環(huán)境下,輸出800w 10bit數(shù)據(jù),低照環(huán)境下做2x2的binning,輸出200w 的12bit數(shù)據(jù)較之前會有信噪比的提升,若輸出10bit數(shù)據(jù),亮度也會有提升
方案2:擴(kuò)大sensor靶面,pixel數(shù)目不變,pixel大小增大
目標(biāo)輸出400w pixels,靶面增加,pixel大小增加即感光面積增加
比如pixel大小xxx 平方微米,增加為2x2x2x平方微米,即pixel感光面積為4x24x^24x2,較之前的x2x^2x2提升4倍,SNR由SS+D\frac {S}{\sqrt{S} + D}S?+DS?提升為S4S+D\frac {S}{\sqrt{4S} + D}4S?+DS?,整體SNR約提升2倍
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的sensor binning信号及信噪比的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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