一个重要的参数,经常用来评估相机的灵敏度是信噪比.这可以用来确定不同的相机在模拟给定研究条件的光体制下的表现。在本文中,我们将通过观察信号和噪声元素来研究典型CCD或sCMOS相机的信号到噪声的理论预测。
如果我们假设有很多光子P落在一个量子效率为D的相机像素上量化宽松政策这将产生一个N的信号e电子如下图所示
入射光子对信号本身具有固有的噪声变化或不确定性。这被称为光子“射击”噪声。由于光子服从泊松统计,信号噪声可以描述为:
相机的内部过程产生噪声。其中一些很大程度上是由传感器设计本身决定的,但传感器如何实现和封装到相机设计中也会影响这些。
这些噪声源是:
读出这是传感器读出过程产生的噪声。
黑暗是由热产生的电子产生的噪声(通常称为暗信号,因为它是在没有光的情况下产生的。暗电流可以通过冷却传感器来降低点击这里阅读sCMOS相机中冷却对暗电流的影响。
为EMCCD相机还有一个额外的噪声因子,称为“电磁噪声”或“过量噪声因子”。这是电磁增益放大的结果,有效地增加了1.41倍的射击噪声。请注意,这不是额外的噪声,而是信号可变性的增加。当考虑EMCCD摄像机时,必须考虑这个额外的噪声因素。
对于sCMOS相机,每个像素实际上都有自己的放大器。这样做的一个影响是,某些像素将具有更高或更低的读噪声值。的sCMOS摄像机的读取噪声具有非对称分布,可以被描述为中位数和/或均方根值。虽然sCMOS相机通常指定中值,但当考虑信噪比时,使用的是均方根值。
sCMOS传感器架构的另一个噪声考虑因素是固定模式噪声.由于每个像素之间的微小差异,它们对光线的响应也会有微小差异。一个正确优化的相机使用“像素地图”来解释这些差异,因此固定的模式噪声通常不是一个问题。固定模式噪声不是信号对噪声计算的一个因素,因此在其他文章中有更详细的介绍。
我们可以将信号和噪声分量放在一起,并生成典型CCD或sCMOS相机的信噪比表达式:
将噪声的表达式代入,我们可以看到相机的信噪比方程如下:
热噪声分量N黑暗是温度和曝光时间的函数。
信号噪声比曲线可以以每像素为基础或以每单位面积为基础绘制。不同的相机传感器将有不同的像素大小和传感器大小,所以在进行不同传感器之间的比较时,考虑这些参数是很重要的。
的Andor信噪比计算器可用于在相机之间进行有用的比较或用于不同的设置,如曝光时间。a的信噪比的示例图Zyla 4.2 Plus sCMOS相机与iXon Ultra 888 EMCCD相机的对比如图1所示(以每像素表示)。
从这个例子中我们可以学到几点:
信噪比是一个有用的工具,可以帮助比较不同相机的灵敏度,或查看调整相机设置的影响。最终,这些理论比较应该跟进相机演示,以确认性能适合任何给定的实验设置的独特参数。