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    工程師分析:數字影像的噪音測試判定

    發布時間:2014-03-04 責任編輯:mikeliu

    【導讀】除卻解像力和色彩還原力之外,訊噪比(S/N)、色像差(Chromatic Aberration)、動態范圍(Dynamic Range)以及白平衡(WB)也是常被拿來衡量一部數字相機的比較標準。其中訊噪比(S/N)或稱噪音抑制能力(Noise Reduction)占影響畫質表現相當大的比重,尤其是長時間間曝光拍照時,例如:夜景或是黎明黃昏時分,數字影像常常因為噪音這一項敗給了傳統底片。

    噪音如何產生?

    區別數字與傳統影像,噪音(Noise)是一個重要的觀察指標。取代傳統底片的數字感光原件 CCD / CMOS(相關電子感光原件的介紹請參考前面的講座)本身就是一個消耗能量(電力)的設備。有能源的消耗,自然就會產生熱量,『熱』導致晶片材質的電子活動加劇,受熱的電子不斷的運動而產生了電流,形成所謂的『暗電流』(Black Level)。

    工程師分析:數字影像的噪音測試判定

    蓋上鏡頭蓋長時間曝光8秒的 Olympus E-10 畫面(放大16倍)上明顯出現噪音產生的白點(黃框)

    一般感光原件的暗電流范圍通常在 0.075nA/cm2~2.0 nA/cm2之間

    理想的光感測器其暗電流應該是零,但現實世界里這樣的理想材質還在研究階段。當然,還有其他因素同樣會影響暗電流的產生,然而『熱』卻是最顯著的影響因素。暗電流的存在,讓即使沒有 光進入數字相機之中,卻因光電二極管自行釋放的電流,彷彿開了另一道『窗口』感應光線;當暗電流電壓與低亮度光的電壓相當時,感光原件的畫素就彷彿『看到了』景物,從而導致曝光,并將結果呈現在畫面上。

    噪音消除 Noise Reduction

    噪音的存在對早期的數字相機來說,就揮之不去的夢魘!想像一下,當你身在人群之中,多人講話的音量(Noise)蓋過了你原本說話的聲音(Signal),逼得你不得不提高嗓門大聲說話,來獲得短暫清楚的信息,可是與此同時更多人就必須提高更大的音量來彼此對談,信號(Signal)和噪音(Noise)就是在這樣里來我往之間取得平衡。這也導出 SNR訊噪比公式: SNR= Signal / Noise (單位 dB)。

    工程師分析:數字影像的噪音測試判定

    上:ISO12233測試原圖 SN=116.4 / 下:加強銳利化后 SN 降到13.68 訊噪曲線也有了改變

    工程師分析:數字影像的噪音測試判定
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    SNR數據需要于光亮臨界點之處,想取得清楚影像時非常有用。由于開發低噪音比材質之困難度太高,攜帶型相機設備又不適合運用成本高的散熱機制。因此,處理噪音的方法轉而用內建韌體或軟件的方式來執行,例如:同時拍攝兩張照片,其中一張系關閉光圈拍攝之,用以比對可能會出現的噪音處,從而消除之,稱之 Noise Reduction。我們會在后續的章節中另開專文討論。

    Noise 噪音檢測

    關于數字相機的噪音檢測,你可以用很簡單的方式,蓋上鏡頭蓋,直接長時間曝光(一般消費型數字相機約2秒,專業型可以手動調整M模式,取得8秒甚至 bulb 的曝光時間)。再將影像拉回到電腦軟件之中,啟動色調分佈圖(見下左),比較與純黑影像的區別(下右圖)。

    工程師分析:數字影像的噪音測試判定

    數據化的噪音檢測

    Imatest 這套軟件提供了多組 Noise 噪音測試方式,包括由 ISO12233、Q-13 與 ColorChecker 所構成,方便使用者檢查各個階段相機噪音表現。其中 ISO12233的測試之中,提供了完整的 Noise 圖表,內容包含平均 S/N 值(S/N mean),該值越大代表信號強度越強,影像也就越清晰。另外,右圖之中還提供 Shannon channel capacity,一般稱之為香濃定律或 Shannon information transmission capacity C 香濃容量,這是一個非常重要的電子學方程式,如下:

    C = Wlog2(S/N+1)

    該方程式原意是用來計算單一頻道中所能攜帶最大的訊息量(不包括 Noise 噪音),在這里被用來檢測 L 明度之中所含正確信息的數量。在數據中顯示三種不同的反差狀況,100%代表正常反差下影像的香濃數量,10%代表低反差的表現,1% 則是用來檢查大范圍區域(例如:天空)的信息含量。

    加入 Shannon channel capacity 的主要用意在于避開數字相機內建的 Noise Reduction 機制,多數的 NR 設計會將低反差的訊號移除,藉以達到平衡畫面的效果,但于此同時也會減低畫面細節的表現。對于一般的 Noise 檢測來說,NR 確實可以達到提升 S/N 比的效果。但對 Shannon channel capacity 檢查來說,NR 的機制就不那么明顯,比較能夠正確的計算出 Noise 的范圍,提供使用者正確的資訊。

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