成像结果是一款科研相机是否优秀的直接评判标准。而一般来讲,我们会从3个重要特征来看:
· 黑白还是彩色
彩色相机能带来颜色信息,但灵敏度和分辨率都不及同参数的黑白相机。
· 帧速
无论是高速移动的样品还是一闪而过的光信号,都需要高帧速相机才有可能采集到。
· 成像质量
影响成像质量(或者经常听到“清晰度”这样的口头表述)的因素,包括信噪比和分辨率。无论是信噪比过低,还是分辨率过低,都无法得到让人满意的图片,如下图:
信噪比和分辨率对成像质量的影响
关于分辨率,在往期文章中有讨论过(跳转阅读),今天我们在这里则主要讨论影响着成像质量的另一个重要因素——信噪比。
从一个公式,来解析“信噪比”
首先,我们来看一下啥是“信噪比”。
在相机的成像过程中,除了真实的信号,还会引入一系列的不确定性(光信号本身的不确定性、材料热运动,电子学噪声等等)——称为噪声。而信号与噪声的比值被定义为“信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)”。
相机的信噪比可以通过如下公式计算得出:
公式中的分子部分就是“信号”。单位时间的入射光子数目(P,即信号的强度)乘以曝光时间(t),即为入射光子的总数目。其中有一定比例(QE,量子效率)被相机转换为电荷,最终成为相机成像的“信号”。
而公式中的分母部分则是“噪声”。看着分母上那一大串,大家估计也能感到到其组成部分应该挺复杂的。确实,组成“噪声”的有3个部分:
# 第一部分 #
来自“真实信号”的散粒噪声
如何理解这个“散粒噪声”呢?打个比方,原始的光信号对应每秒钟100个光子落到一个像素上,但实际的情况却有可能是第一个一秒钟落下了97个光子,第二个一秒钟落下了104个光子,第三个一秒钟落下来101个光子,等等等等。这种不确定性就是散粒噪声的来源。
# 第二个部分 #
来自“暗电流”的散粒噪声
由于相机的芯片是Si(或者InGaAs等其他材料),只要不是绝对零度,材料本身的热运动也有几率产生会被当作“信号”读出的电子——称之为暗电流。
暗电流可以随着时间而积累。虽然暗电流是可能通过后期算法给扣除的,但是其不确定性,或者说来自于暗电流的散粒噪声却无法消除。
# 第三个部分 #
读出噪声
读出噪声的来源很多,实际操作中,将相机的盖子关闭(即没有任何光信号),采用最短的曝光时间(尽可能排除暗电流/暗噪声的影响)所得到的图像中的像素值的不确定性,就被记为读出噪声。
读出噪声是一个笼统但是很有实用性的概念——尤其在高速弱光成像中,因为此时曝光时间很短,所以暗电流/暗噪声都很小,主要的噪声来源就是读出噪声。
由于以上三种噪声来源互不相关,所以,总噪声就等于其平方和再取平方根。
对于特定的拍摄条件,读出噪声和暗电流都是固定的。所以信号越强,其散粒噪声也越大,继而成为噪声的主要来源。此时信噪比公式可以近似为:
但是,在大部分的科研成像应用中,所需要捕捉的信号都比较微弱。信号一弱,来自信号的散粒噪声就很小,此时读出噪声和暗电流的影响就不能忽略了。
那么,如果希望提升成像的信噪比,改善信号较弱时的成像质量,在相机选型、使用中我们要注意哪些因素呢?
大致来说,可以从以下6个方面来综合考虑:
曝光时间
光学系统的素质
像素尺寸
制冷与暗电流
量子效率
读出噪声(R)