EMVA1288中文翻译

11介绍和范围2灵敏度、线性度和噪声2.1线性信号模型2.2噪声模型2.3信噪比(SNR)2.4信号饱和度和绝对灵敏度阈值3暗电流3.1均值和方差3.2温度依赖4空间不均匀性和缺陷像素4.1空间差异,DSNU,PRNU4.2类型的不均匀性4.3缺陷像素4.3.1对数直方图4.3.2累积直方图4.4高通滤波5概述测量的建立和方法6灵敏度、线性度和噪音6.1均质光源的几何形状6.2光源的光谱特性6.3辐照变异6.4校准辐照6.5对线性度和灵敏度的测量条件6.6根据光子传递法对测量结果进行评价6.7线性评价7暗电流7.1在一个温度下对暗电流的评价7.2对温度的暗电流的评价8空间不均匀性和缺陷像素28.1空间标准偏差，DSNU,PRNU和totalSNR8.2水平和垂直光谱图8.3缺陷像素特征9光谱灵敏度9.1光谱光源设置9.2测量条件9.3校准9.4评估10出版结果10.1基本信息10.2EMVA1288参数10.3EMVA1288数据表A参考书目B表示法C版本A2.01更改C.1增加的功能C.2将方法扩展到不同的照射C.3条件和程序的修改C.4极限时间标准偏差;量化噪声介绍C.5具有不均匀度测量的高通滤波D版本3.0的变化32灵敏度、线性度和噪声本节描述了如何描述灵敏度、线性度和时间噪声图像传感器或摄像机[3,4,6,8]。2.1线性信号模型如图1所示，数字图像传感器实际上是将曝光时间内的光子通过一系列步骤转换成数字。在曝光时间内，平均µp光子冲击单个像素。整个量子效率的一小部分吸收并积累µe电荷单位。这里定义的总量子效率是指单个传感器elementpixel所占用的总面积，而不仅仅是光敏感区域。因此，这个定义包括填充因子和微透镜的影响。在公式(1)中表示，量子效率取决于光子辐照像素的波长。在暴露时间texp内，与区域a相对应的光子的平均数目，可以通过以W/m2为单位的传感器表面的辐照度来计算使用著名的电磁辐射的能量量子化单位hν。光速c=2.99792458*108m/s,普朗克常数h=6.6260755·10−34Js,光子辐照度是由或更方便的单元图像传感器这些方程用于以W/cm2为单位的辐射计的辐照度转换成需要用来表征成像传感器的光子通量。4在相机电子设备中，由照片辐照度累积的电荷单位被转换成一个电压，放大，由模拟数字转换器(ADC)最终转换成一个数字信号y。整个过程被假定为线性的，可以用一个单一的数量来描述，整个系统的增益K单位是DN/e-，换言即数字/电子。这意味着数字信号µy为µd是无光存在的平均数目电子,这意味着黑暗信号µy.dark=Kµd（单位DN，条件：零辐射）。注意暗信号通常取决于其他参数，特别是曝光时间和环境温度(第3节)。方程式(1),(2),(5)。平均灰度值µy和光子辐射之间，在曝光时间内到像素的线性关系:这个方程可以用来验证传感器通过测量的线性平均灰度值与平均光子数事件在像素和测量反应性Kη斜率的关系。一旦由公式(9)确定了整个系统增益K,也可以估计响应度Kη的量子效率。2.2噪声模型电荷单位数（电子）在统计学上波动。根据量子力学的规律，概率是泊松分布的。因此，波动的方差等于平均累积电子数：这种噪声通常被称为射击噪声，是由物理的基本定律所产生的，它同样存在于所有类型的照相机。所有其他噪声源都取决于传感器和相机内电子部件的具体构造。由于线性信号模型(2.1节)，所有噪声源都叠加起来。为了将整个照相机电子结构视为一个黑盒，我们只需要考虑两个额外的噪声源就足够了。与传感器读出和放大器电路相关的所有噪声源可以由具有方差σ2d的独立于信号的正态分布噪声源来描述。最后的模拟数字转换(图1b)增加了另一个噪声源之间均匀分布的量化间隔和方差σq2=1/12DN2。因为所有噪声来源的方差是线性的,数字信号y的总时间方差σy2，根据误差传播定律给出：5利用方程式(7)和(5)，噪声与测量的平均数字信号有关:这个方程式是传感器特性的核心。噪声的方差σy2与表示光感生的灰度值µy−µy.dark之间存在线性关系。可以确定整个系统增益K的斜率与暗噪声方差σd2抵消。这种方法称为光子传递方法[6,7]。2.3信噪比(SNR)信号的质量由信噪比(SNR)来表示，信噪比被定义为根据公式（6）（8），信噪比表达式可以表示为除了由量化噪声引起的小效应外，整个系统增益K抵消，使信噪比只取决于量子效率η(λ)和暗信号噪声σd（单位e）。有两种极限情况:高光子带和低光子射程：这意味着SNR曲线的斜率由低辐照线性增加到高辐照下的平方根缓慢增加。真正的传感器可以被比作一个理想的传感器，它的量子效率η=1,没有暗噪声(σd=0)且量化噪声可以忽略不计(σq/K=0)。给出一个理想的传感器信噪比：在信噪比图中使用这条曲线，可以立即看到一个真实的传感器是如何接近理想的传感器的。62.4信号饱和度和绝对灵敏度阈值对于数码相机，它的数字灰度值在一定范围（0~2k−1）间。然而，实际可用的灰度值范围会更小。深灰色的平均值µy.dark必须高于零，这样就没有明显的由时间噪声产生的底流和暗信号的不均匀性(确切的定义见第6.5节)。同样的，由于时间噪声噪音和照片响应不均匀性，最大可用灰度值低于2k−1。因此,饱和辐照µp被定义为测量的最大灰度值与方差之间的关系(单位光子照射/像素)。这个定义是根据公式(9)，随着灰度值的增加，方差在增加，当数字值被限制到最大数字灰度值2k-1时，灰度值再次减小。从饱和辐照µp.sat饱和容量µe.sat可以计算:饱和容量不能与满阱电荷相混淆。它通常低于满阱电荷,因为在物理达到饱和的像素,信号被剪切到最大数字值2k-1。最小可检测辐照度或绝对灵敏度阈值μp可以通过使用SNR来定义。所需的平均光子数是SNR等于1。为此，需要知道公式（11）的逆函数。即达到给定SNR所需的光子数量。反转方程（11）得到：在最大限制和最小限制的SNR的中，该方程近似于这意味着对于几乎所有的相机，也就是如，当（σd2+σq2）/K21时，绝对灵敏度阈值可以很好地近似为：7信号饱和与绝对灵敏度阈值的比值定义为动态范围（DR）：83暗电流3.1均值和方差上一节中介绍的暗信号μd见公式（5），是不确定的。暗信号的主要原因是热诱导电子。因此，暗信号应随曝光时间线性增加在这个方程式中，所有的量以电子（e-/pixel）为单位表示。这些值可通过由整个系统的增益K分在单位DN的测量值来获得（eq（9））。数量μI被称为暗电流，以e-/（pixels）为单位给出。根据误差传播的规律，暗信号的方差然后给出计算公式：因为热感应电子符合以公式（7）与σtherm2=μtherm的泊松分布，因为。如果相机或传感器具有暗电流补偿，则暗电流只能使用公式（20）。3.2温度依赖性暗电流的温度依赖性以简化的形式建模。由于电荷单元的热产生，暗电流随着温度的升高大致呈指数增长[4,5,11]。这可以表示为常数Td具有K或◦C单位，并导致暗电流的温度间隔加倍。温度Tref是执行所有其他EMVA1288测量的参考温度，μI.ref为参考温度下的暗电流。因为它是唯一具有很强的温度依赖性的相机参数，所以对暗电流温度依赖性的测量是在不同环境温度下进行的唯一测量。94空间不均匀性和缺陷像素迄今为止讨论的模型只考虑了一个像素。然而，像素数组的所有参数将随着像素的变化而变化。有时这些不均匀性称为固定模式噪声或FPN。然而，这种表述是有误导性的，因为不均匀性是无噪声的，这使得信号在时间上变化。不均匀性只能随机分布。所以最好把这个效果称为非均匀性。通常有两个基本的不均匀性。首先，暗信号对每个像素都不同。这种效应称为暗信号不均匀性，缩写为DSNU。其次，灵敏度的变化被称为光响应不均匀性，简称为PRNU。EMVA1288标准以三种不同的方式描述不均匀性。空间方差（4.1）是空间不均匀性的简单整体度量。光谱图方法（4.2）提供了一种分析图案或周期性空间变化的方法，这可能会影响图像处理操作或观察者。最后，缺陷像素的表征（4.3）是根据应用特定标准指定不可用或缺陷像素的灵活方法。4.1空间方差，DSNU和PRNU对于所有类型的空间不均匀性，可以定义空间方差。这导致等效于时间噪声但具有另一个含义的方程式。对传感器阵列的所有像素上计算平均值。M×N暗场（ydark）和50％饱和度图像（y50）的平均值由下式给出其中M和N分别是图像的行和列数，m和n分别是数组的行和列索引。同样，暗场和50％饱和度图像的空间方差s2由下式给出：所有空间方差用符号s2表示，以便于它们与时间方差σ2区分开。10EMVA1288标准的DSNU和PRNU值基于空间标准偏差：索引1288已被添加到这些定义中，因为在文献中可以找到这些量的许多不同定义。DSNU1288以单位e-表示，在乘以总体系统增益K后，也可以以单位DN给出。PRNU1288被定义为相对于平均值的标准偏差。以这种方式，PRNU1288给出了光响应不均匀性的空间标准偏差，以%为单位。4.2不均匀类型前面各节中定义的差异仅给出了空间不均匀性的全面测量。然而，通常不能假定空间变化是正态分布的。这只有在空间变化完全随机的情况下才是这样。即，不存在变化的空间相关性。然而，为了充分描述空间不均匀性，必须考虑几个效果：逐渐变化：制造缺陷可能导致整个芯片的逐渐低频变化。这种效果不容易测量，因为它需要非常均匀的照射芯片，这是难以实现的。幸运的是，这种效果并没有显着降低图像质量。观察者根本无法检测到由透镜（阴影，渐晕）和不均匀照明引入了额外的逐渐变化。因此，对于需要整个传感器阵列平坦响应的应用，必须使用完整的图像系统来逐步改变。定期变化：这种类型的失真是由电子相机中的电子干扰引起的，并且非常令人讨厌，因为人眼能非常敏感地检测到这种失真。同样，许多图像处理操作受到干扰。因此，检测这种类型的空间变化是重要的。这通过计算频谱图来完成最为容易，即空间变化的功率谱。在频谱图中，周期性变化显示为单位周期/像素中特定空间频率的尖峰。离群值：表示单个像素或像素集与平均值的显着偏差。这种不均匀性在第4.3节中有详细的讨论。随机变化：如果空间不均匀性是纯粹随机的，即没有显示空间相关性；功率谱平坦，即变化在所有波长上均匀分布。这样的光谱称为白色光谱。从这个描述可以看出，对于谱图的计算，功率谱是一个很好的工具。114.3缺陷像素随着应用程序需求的不同，不可能找到一个共同点来精确定义像素有缺陷的时间。因此，以直方图的形式提供关于像素属性的统计信息更合适。以这种方式，使用者可以使用应用程序特定的标准来指定多少像素不可用或存在缺陷。4.3.1对数直方图。绘制直方图与对数y轴是有用的两个原因（图2a）。首先，将测量的直方图与正态分布进行比较很容易，其在对数图中显示为负形抛物线。因此，容易看出与正态分布的偏差。其次，也是罕见的异常值，即例如，可以容易地看到数百万像素中的几个像素。所有直方图必须从多个图像上的平均值的像素值中计算出来。以这种方式，直方图仅反映空间噪声的统计，并且将时间噪声平均化。单个图像的统计数据是不同的。它包含总噪声，即空间和时间噪声。然而，看到平均图像直方图的异常值需要多久才会在时间噪声中消失是有用的（图2b）。一般来说，偏离模型影响最终应用程序的程度很难预测。其中一些图像将被直接观察，而其他图像则被各种算法使用。虽然人类通常能够很好地处理一些像素显示异常的图片，但一些算法可能会受到影响。一些应用程序将需要无缺陷的图像，有些应用程序将容忍一些异常值，而其他应用程序仍然存在大量像素略有偏差的问题。所有这些信息可以从对数直方图中读出。4.3.2累积直方图第二种类型的直方图，积累的直方图是有另外作用的（图3）。计算出的像素的偏差大于一定量。这可以很容易地与应用程序的要求相关。相机或芯片制造商的质量标准可以很容易地绘制在该图中。通常，检测标准是只有一定量的像素偏离超过某个阈值。这可以通过图中的矩形区域来反映。在这里，它被称为阻挡带，类似于高频技术的图纸，应该是电子工程师非常熟悉的。4.4高通滤波本节讨论了光