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数字影像的噪音测试判定

52RD.com 2007年6月21日 Mr. OH            评论:0条 我来说两句
  

除却解像力和色彩还原力之外,讯噪比(S/N)、色像差(Chromatic Aberration)、动态范围(Dynamic Range)以及白平衡(WB)也是常被拿来衡量一部数字相机的比较标准。其中讯噪比(S/N)或称噪音抑制能力(Noise Reduction)占影响画质表现相当大的比重,尤其是长时间间曝光拍照时,例如:夜景或是黎明黄昏时分,数字影像常常因为噪音这一项败给了传统底片。

  • 噪音如何产生?

        区别数字与传统影像,噪音(Noise)是一个重要的观察指标。取代传统底片的数字感光原件 CCD / CMOS(相关电子感光原件的介绍请参考前面的讲座)本身就是一个消耗能量(电力)的设备。有能源的消耗,自然就会产生热量,『热』导致晶片材质的电子活动加剧,受热的电子不断的运动而产生了电流,形成所谓的『暗电流』(Black Level)。

盖上镜头盖长时间曝光8秒的 Olympus E-10 画面(放大16倍)上明显出现噪音产生的白点(黄框)
一般感光原件的暗电流范围通常在 0.075nA/cm2~2.0 nA/cm2之间

        理想的光感测器其暗电流应该是零,但现实世界里这样的理想材质还在研究阶段。当然,还有其他因素同样会影响暗电流的产生,然而『热』却是最显着的影响因素。暗电流的存在,让即使没有 光进入数字相机之中,却因光电二极管自行释放的电流,彷彿开了另一道『窗口』感应光线;当暗电流电压与低亮度光的电压相当时,感光原件的画素就彷彿『看到了』景物,从而导致曝光,并将结果呈现在画面上。

  • 噪音消除 Noise Reduction

        噪音的存在对早期的数字相机来说,就挥之不去的梦魇!想像一下,当你身在人群之中,多人讲话的音量(Noise)盖过了你原本说话的声音(Signal),逼得你不得不提高嗓门大声说话,来获得短暂清楚的信息,可是与此同时更多人就必须提高更大的音量来彼此对谈,信号(Signal)和噪音(Noise)就是在这样里来我往之间取得平衡。这也导出 SNR讯噪比公式: SNR= Signal / Noise (单位 dB)。

上:ISO12233测试原图 SN=116.4 / 下:加强锐利化后 SN 降到13.68 讯噪曲线也有了改变

        SNR数据需要于光亮临界点之处,想取得清楚影像时非常有用。由于开发低噪音比材质之困难度太高,携带型相机设备又不适合运用成本高的散热机制。因此,处理噪音的方法转而用内建韧体或软件的方式来执行,例如:同时拍摄两张照片,其中一张系关闭光圈拍摄之,用以比对可能会出现的噪音处,从而消除之,称之 Noise Reduction。我们会在后续的章节中另开专文讨论。

  • Noise 噪音检测

       关于数字相机的噪音检测,你可以用很简单的方式,盖上镜头盖,直接长时间曝光(一般消费型数字相机约2秒,专业型可以手动调整M模式,取得8秒甚至 bulb 的曝光时间)。再将影像拉回到电脑软件之中,启动色调分佈图(见下左),比较与纯黑影像的区别(下右图)。

  • 数据化的噪音检测

        Imatest 这套软件提供了多组 Noise 噪音测试方式,包括由 ISO12233、Q-13 与 ColorChecker 所构成,方便使用者检查各个阶段相机噪音表现。其中 ISO12233的测试之中,提供了完整的 Noise 图表,内容包含平均 S/N 值(S/N mean),该值越大代表信号强度越强,影像也就越清晰。另外,右图之中还提供 Shannon channel capacity,一般称之为香浓定律或 Shannon information transmission capacity C 香浓容量,这是一个非常重要的电子学方程式,如下:


C = Wlog2(S/N+1)

        该方程式原意是用来计算单一频道中所能携带最大的讯息量(不包括 Noise 噪音),在这里被用来检测 L 明度之中所含正确信息的数量。在数据中显示三种不同的反差状况,100%代表正常反差下影像的香浓数量,10%代表低反差的表现,1% 则是用来检查大范围区域(例如:天空)的信息含量。

         加入 Shannon channel capacity 的主要用意在于避开数字相机内建的 Noise Reduction 机制,多数的 NR 设计会将低反差的讯号移除,藉以达到平衡画面的效果,但于此同时也会减低画面细节的表现。对于一般的 Noise 检测来说,NR 确实可以达到提升 S/N 比的效果。但对 Shannon channel capacity 检查来说,NR 的机制就不那么明显,比较能够正确的计算出 Noise 的范围,提供使用者正确的资讯。

(52RD.com)
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