====噪声==== **一、定义** 图像噪声是指在图像采集、传输或处理过程中,叠加于目标信号之上的非预期干扰。其外在表现为**像素亮度或色度的随机波动**(如视觉上呈现为颗粒感、杂色或不规则斑点等)。 | {{ yanding:成像基础知识:成像系统:成像质量问题:highimgnoise_1_.jpg?300 |}} | ^图1:图像噪声示例,表现为像素亮度与色度的随机波动。(图像来源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Highimgnoise.jpg)^ 噪声会掩盖真实信号,导致图像清晰度与细节表现劣化,降低人眼观感及后续算法处理的准确度。 | {{ yanding:成像基础知识:成像系统:成像质量问题:屏幕截图_2025-09-19_101655.png?400 }} | {{ yanding:成像基础知识:成像系统:成像质量问题:噪声对比.png?400 }} | {{ yanding:成像基础知识:成像系统:成像质量问题:noise_comparison.jpg?380 | }} | ^ 低照环境下的颗粒感 ^ 细节丢失与对比度下降 ^ 色彩失真 ^ **二、噪声分类与物理起源** 噪声贯穿成像全链路核心环节:光子转换、传感器响应、信号读出放大、模数转换,每个环节均会引入噪声分量。不同环节引入的噪声可按物理起源归为两大类: **2.1 光信号噪声** 源于光信号本身的量子化统计特性。光子到达传感器的时间和数量服从泊松分布,存在不可消除的随机涨落,典型代表为**光子散粒噪声**。其噪声幅度与信号电子数的平方根成正比$(\sigma \propto \sqrt{N})$,在低光环境下信噪比显著下降,视觉上表现为颗粒感。这是成像系统的基本物理极限,无法通过硬件改进消除。 | {{ :yanding:成像基础知识:光学:光度学:photon-noise.jpg?380 |}} | ^ 图2:不同光子数下的光子散粒噪声(图像来源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Photon-noise.jpg) ^ **2.2 传感器及电路噪声** 由成像硬件非理想性引入的干扰,主要包括: * **暗电流噪声**:无光照时热激发产生的电子,随曝光时间与传感器温度上升而增加; * **读出噪声**:电荷从像素读出、放大过程中的电路随机波动,与入射光强无关; * **量化噪声**:模拟信号经模数转换(ADC)时因有限位深截断引入的误差,与 ADC 位深负相关; * **固定模式噪声(FPN)**:像素间响应不一致导致的空间固定偏差,主要包括暗信号非均匀性(DSNU)与光响应非均匀性(PRNU),可通过平场校正等算法大幅抑制。 | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:固定模式噪声.png?550 |}} | ^ 图3:FPN 校正前后对比 ^ **三、噪声的量化表征**\\ 评价图像噪声水平的核心指标是**信噪比(SNR, Signal-to-Noise Ratio)**,即信号功率与噪声功率之比,通常以分贝(dB)表示: $$SNR = 10 \log_{10}\left(\frac{P_{signal}}{P_{noise}}\right) = 20 \log_{10}\left(\frac{\mu}{\sigma}\right)$$ 其中,$\mu$ 为信号均值,$\sigma$ 为噪声标准差。 然而,SNR 仅反映噪声的总能量,未考虑人眼对不同空间频率的敏感度差异。为此,图像质量评估标准(如 ISO 15739、CPIQ P1858)引入了**视觉噪声(Visual Noise, VN)**指标。VN 通过对比度敏感度函数(CSF)对噪声功率谱进行加权滤波,模拟人眼视觉系统对 luminance(亮度)和 chrominance(色度)噪声的感知差异。VN 值越高,代表人眼观察到的噪声干扰越显著,其与主观评价的相关性优于传统 SNR。 | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:csf-123.png?400 |}} ^ ^ 图 4:ISO 15739 附录 B 中用于视觉噪声(VN)计算的对比度敏感度函数(CSF)曲线。其中 CSF A(蓝线)代表亮度通道,峰值敏感度显著高于代表色度通道的 CSF C1(红线)与 CSF C2(黄线),体现了人眼对亮度噪声更为敏感的特性。 ^ 在 ISO 15739:2017 附录 B 中,视觉噪声的量化是一个多步骤的过程(B.2.1-B.2.10)。首先,对输入图像进行区域提取与逆 gamma 变换(B.2.1),并将噪声信号从 RGB 空间转换至 XYZ(D65),经颜色适应至 XYZ(E) 后映射至 $AC_{1}C_{2}$ 对立色空间(B.2.2)。随后,通过离散傅里叶变换(DFT)将信号转入频域(B.2.3),并利用对比度敏感度函数(CSF)对亮度(A)与色度(C1, C2)通道进行加权滤波(B.2.4)。接着,经逆离散傅里叶变换(IDFT)将信号转回空域,并逆变换至 XYZ(D65),进而映射至 CIE L^u^v^ 色彩空间,计算 L^、u^、v^ 三个通道的噪声标准差(B.2.5-B.2.9)。最终,在 B.2.10 中,通过对 L^、u^、v^* 三个通道的标准差($\sigma$)进行线性加权求和,得出最终的视觉噪声值 $V$。最终视觉噪声计算公式为: $$V = \sigma_{\text{luminance}} + 0{,}852 \cdot \sigma_{u^*} + 0{,}323 \cdot \sigma_{v^*}$$ 其中,亮度通道的权重为 1,而色度通道$u^*$ 和 $v^*$的权重较小(分别为 0.852 和 0.323),这体现了人眼对亮度噪声远比色度噪声敏感的特性。VN 值越大,代表人眼主观感知到的图像噪声干扰越显著。 **四、噪声测试**\\ 这里以 ISO 15739 §5.2 **OECF 灰阶图卡法为例介绍噪声的测试方法**,它是消费电子、手机、安防、车载等领域常用的方法。 **4.1环境搭建**\\ **温度与湿度:**\\ 实验室环境温度应控制在 23 ℃ ± 2 ℃,相对湿度为 50 % ± 20 %。相机须预热至稳态工作温度后再开始采集。温度和湿度不准确均会影响相机的性能和测量结果,如温度过高可能导致相机内部电子元件过热而产生额外的噪声,湿度过低则可能使相机内部静电积累而干扰测量过程。 **杂光抑制:**\\ 测试环境布置应避免杂散光进入镜头,选择暗室环境测试,可用黑布(black cloth)罩住相机以及环境任何反光的物体。 **测试图卡(透射/反射可选):**\\ 图卡各阶的密度跨度须足够大,使得背景灰阶调至中灰(8-bit sRGB 像素值 118)时,最亮灰阶的相机输出已达到或超出高光削波电平(传感器饱和过曝),从而完整覆盖从暗部到高光饱和的噪声响应区间。\\ **透射式:**推荐使用对比度为 10,000:1 的高对比度透射式 20 阶 OECF 测试图卡,推荐[[https://yanding.com/product/detail?id=1570|研鼎 CP180-TI-120​ 透射式 20 灰阶测试卡]]。车载HDR场景推荐[[https://yanding.com/product/detail?id=1571|研鼎 CP 197 TI 透射式36灰阶测试图卡]](可达150dB)。\\ **反射式:**选符合 ISO 14524 标准的反射式 OECF 卡(如12阶OECF测试图卡、16阶OECF测试图卡、 20 阶OECF测试图卡),推荐研鼎 [[https://yanding.com/product/detail?id=1590CP184 |​反射式 15阶灰阶卡]]。\\ ^ 透射式20灰阶测试图卡 ^ 透射式36灰阶测试图卡 ^ 反射式15灰阶图卡 ^ | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:透射式20灰阶测试图卡.png?240 |}} | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:36阶.png?240 |}} | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:cp_184.png?280 |}} | **光源:**\\ 使用符合标准的光源,如标准摄影日光或钨丝灯光源,确保光照均匀且符合 ISO 7589 的要求。\\ **透射式方案:**推荐研鼎 [[https://yanding.com/product/detail?id=1821|TLB 系列透射灯箱]](均匀性 ≥ 95%,最高 150,000 lux),作 OECF 图卡背光源;\\ **反射式方案:**推荐研鼎[[https://yanding.com/product/detail?id=1534|多色温LED补光光源]],可45° 双侧均匀照明反射式图卡。\\ ^ TLB 系列透射灯箱 ^ 多色温LED补光光源 ^ | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:透射灯箱.png?250 |}} | {{ :yanding:成像质量评价:测试用例:camera测试用例:多色温led补光光源.png?240 |}} | | {{ yanding:成像质量评价:标准化测试:15739-3.png?320 |}} | {{ yanding:成像质量评价:标准化测试:15739-2.png? 500 |}} | ^ 透射式图卡测试环境布置 ^ 反射式图卡测试环境布置 ^ **二、图像采集**\\ 将 DUT 固定稳妥,调整姿态使图像中心对准图卡中心;调整光源亮度,使 8-bit sRduoGB 输出下图卡背景像素值落在 110–130(目标 118),待画面稳定后采集多张图像。采集时固定曝光参数,确保白平衡准确,曝光时间不超过 1/30 s,必要时加装 IR 截止滤片,关闭机内降噪、锐化及多帧合成,输出 RAW 或线性无损数据;连续拍摄 ≥ 8 帧,各阶中心 ROI 不小于 64×64 像素。 **三、分析与解读**\\ RIQA是研鼎自研的图像分析软件,其Camera模块支持 ​​ISO 15739 标准​​的噪声测量,可从多梯度灰阶测试图卡中计算出 **信噪比(SNR)**​​ 和 ​​**视觉噪声(VN)**​​,客观量化相机的噪声水平。 {{ yanding:成像质量评价:标准化测试:20-1.png?600 |}} **视觉噪声**\\ 参考 ISO 15739:2017 标准计算的VN折线图及其对应数据。 {{ yanding:成像质量评价:标准化测试:20-_2_.png?600 |}} **信噪比**\\ 参考 ISO 15739:2017 标准计算的SNR曲线图及其对应数据。 {{ yanding:成像质量评价:标准化测试:20-_1_.png?600 |}}