25/08/19Когато става въпрос за заснемане на прецизни и надеждни изображения в научните изследвания, качеството на данните зависи от повече от просто резолюция или размер на сензора. Една от най-важните, но понякога пренебрегвани, показатели е съотношението сигнал/шум (SNR). В системите за изображения SNR определя колко ясно можете да различите действителния сигнал (полезна информация) от нежелания шум.
В приложения за научно изображение като микроскопия, астрономия и спектроскопия, лошото съотношение сигнал/шум (SNR) може да означава разликата между откриването на слаба цел и пълното ѝ пропускане. Тази статия разглежда как се определя SNR, защо е важно, как влияе върху контраста и как да се избере и оптимизира научна камера въз основа на този критичен показател.
Какво е съотношението сигнал/шум и как се определя?
Съотношението сигнал/шум (SNR) е най-важната мярка за качеството на изображението, фундаментална за контраста на изображението и често най-полезният определящ фактор за това дали една камера е достатъчно чувствителна за вашето приложение.
Опитите за подобряване на чувствителността на камерата се въртят около подобряването на събрания сигнал:
● Чрез подобрения в квантовата ефективност или увеличаване на размера на пикселите
● Намаляване на източниците на шум, зависими от камерата
Източниците на шум се натрупват, но в зависимост от обстоятелствата един може да доминира и трябва да се съсредоточим върху него, когато се опитваме да подобрим съотношението сигнал/шум (SNR) – или чрез оптимизиране на настройките, или чрез надграждане до по-добри източници на светлина, оптика и камери.
Често срещано е изображенията да се описват като едно единствено съотношение сигнал/шум, например да се твърди, че изображението има SNR от „15“. Както е видно от името обаче, съотношението сигнал/шум зависи от сигнала, който, разбира се, ще бъде различен за всеки пиксел. Това е, което ни дава нашето изображение.
Съотношението сигнал/шум (SNR) на изображението обикновено се отнася до SNR на пиковия сигнал, който ни интересува в него. Например, SNR от изображение на флуоресцентни клетки на тъмен фон би използвало интензитета на пиковия сигнал от пикселите на интересуващата ни структура в клетката.
Не е представително да се вземе например средна стойност за SNR на цялото изображение. При техники като флуоресцентна микроскопия, където тъмен фон с нула детектирани фотони може да е често срещан, тези пиксели с нулев сигнал имат SNR нула. Следователно, всяка средна стойност за изображението би зависела от това колко фонови пиксела са били видими.
Защо съотношението сигнал/шум е важно за научните камери
В научната обработка на изображенията, съотношението сигнал/шум (SNR) пряко влияе върху това колко добре можете да идентифицирате слаби детайли, да измерите количествени данни и да възпроизведете резултати.
●Яснота на изображението– По-високото съотношение сигнал/шум (SNR) намалява зърнистостта и прави фините структури видими.
●Точност на данните– Намалява грешките в измерванията при експерименти, базирани на интензитет.
●Производителност при слаба светлина– От съществено значение за флуоресцентна микроскопия, астрофотография на дълбокия космос и спектроскопия, където броят на фотоните е естествено нисък.
Независимо дали използватеsCMOS камераЗа високоскоростно заснемане или охладен CCD за приложения с дълга експозиция, разбирането на съотношението сигнал/шум (SNR) ви помага да балансирате компромисите с производителността.
Как съотношението сигнал/шум влияе на контраста на изображението
Контрастът е относителната разлика в интензитета между светлите и тъмните области на изображението. За много приложения, добрият контраст на изображението в областите на интерес е крайната цел.
Има много фактори в рамките на обекта на заснемане, оптичната система и условията на заснемане, които са основните определящи фактори за контраста на изображението, като например качеството на обектива и количеството фонова светлина.
●Високо ниво на сигнал/шум→ Отчетливо разделение между светли и тъмни области; ръбовете изглеждат ясни; фините детайли остават видими.
●Ниско ниво на сигнал/шум→ Тъмните области стават по-ярки поради шум, светлите области стават по-тъмни и цялостният контраст на изображението се изравнява.
Например, при флуоресцентната микроскопия, ниското съотношение сигнал/шум (SNR) може да доведе до сливане на слабо флуоресцентна проба с фона, което прави количествения анализ ненадежден. В астрономията, слабите звезди или галактики могат да изчезнат напълно в шумните данни.
Съществуват обаче и фактори в самата камера – основният фактор е съотношението сигнал/шум. Освен това, и особено при слаба светлина, мащабирането на интензитета на изображението, начинът, по който изображението се показва на монитора, играе голяма роля във възприемания контраст на изображението. При висок шум в тъмните области на изображението, алгоритмите за автоматично мащабиране на изображението могат да имат долна граница, зададена твърде ниско от шумни пиксели с ниска стойност, докато горната граница се увеличава от шум в пиксели с висок сигнал. Това е причината за характерния „измит“ сив вид на изображенията с ниско съотношение сигнал/шум. По-добър контраст може да се получи, като долната граница се зададе на отместването на камерата.
Фактори, които влияят на съотношението сигнал/шум (SNR) в научните камери
Няколко конструктивни и оперативни параметъра влияят върху съотношението сигнал/шум (SNR) на системата от камери:
Сензорна технология
● sCMOS – Съчетава нисък шум при четене и висока честота на кадрите, идеален за динамично изобразяване.
● CCD – В миналото предлагаше нисък шум при дълги експозиции, но по-бавен от съвременните CMOS дизайни.
● EMCCD – Използва вградено усилване за усилване на слабите сигнали, но може да въведе мултипликативен шум.
Размер на пиксела и коефициент на запълване
По-големите пиксели събират повече фотони, увеличавайки сигнала и по този начин съотношението сигнал/шум (SNR).
Квантова ефективност (КЕ)
По-високото QE означава, че повече входящи фотони се преобразуват в електрони, подобрявайки съотношението сигнал/шум.
Време на излагане
По-дългите експозиции събират повече фотони, увеличавайки сигнала, но могат също така да увеличат шума от тъмния ток.
Охладителни системи
Охлаждането намалява тъмния ток, значително подобрявайки съотношението сигнал/шум (SNR) при дълги експозиции.
Оптика и осветление
Висококачествените лещи и стабилното осветление увеличават максимално улавянето на сигнала и минимизират променливостта.
Примери за различни пикови стойности на SNR
В областта на изображенията, PSNR често се отнася до теоретичен максимум спрямо наситеността на пикселите. Въпреки разликите в обектите на заснемане, условията на заснемане и технологията на камерата, за конвенционалните научни камери изображенията с едно и също съотношение сигнал/шум могат да имат сходства. Степента на „зърнистост“, вариациите от кадър на кадър и до известна степен контрастът могат да бъдат сходни при тези различни условия. Следователно, от представителни изображения, като тези, показани в таблицата, е възможно да се разбере съотношението сигнал/шум (SNR) и различните условия и предизвикателства, които те предполагат.
ЗАБЕЛЕЖКА: Пиковите стойности на сигнала във фотоелектроните за всеки ред са дадени в синьо. Всички изображения са показани с автоматично мащабиране на хистограмата, игнорирайки (насищайки) 0,35% от най-ярките и най-тъмните пиксели. Две леви колони на изображението: Изображения, базирани на леща, на тестова мишена за изображения. Четири десни колони: Аскарида, заснет във флуоресценция с 10x микроскопски обектив. За да се илюстрират вариациите в стойностите на пикселите от кадър до кадър при по-ниско съотношение сигнал/шум, са предоставени три последователни кадъра.
Показани са изображение на тестова мишена, получено от леща, както и изображение от флуоресцентна микроскопия, както и увеличен изглед на флуоресцентното изображение, показващ вариацията в рамките на 3 последователни кадъра. Даден е и пиковият брой фотоелектрони при всяко ниво на сигнала.
Следната фигура показва пълните версии на тези примерни изображения за справка.
Таблица с примери за съотношение сигнал/шум, използвани в пълен размер изображения
Ляво: Тестова цел за заснемане, фотографирана с обектив.
ДясноПроба от секция на червей от нематода Ascaris, гледана с флуоресцентна микроскопия при 10-кратно увеличение.
SNR в приложенията
SNR е критично важен за мисията в различни области:
● Микроскопия – Откриването на слаба флуоресценция в биологични проби изисква високо съотношение сигнал/шум (SNR), за да се избегнат фалшиво отрицателни резултати.
● Астрономия – Идентифицирането на далечни галактики или екзопланети изисква дълги експозиции с минимален шум.
● Спектроскопия – Високото съотношение сигнал/шум осигурява точни измервания на интензитета на пиковете при химичен анализ.
● Индустриална инспекция – В производствени линии с ниска осветеност, високото съотношение сигнал/шум (SNR) помага за надеждно откриване на дефекти.
Избор на научна камера с правилното съотношение сигнал/шум (SNR)
При оценка на нова научна камера:
●Проверете спецификациите за сигнал/шум– Сравнете dB стойностите при условия, подобни на вашето приложение.
●Балансирайте други показатели– Вземете предвид квантовата ефективност, динамичния диапазон и честотата на кадрите.
●Съчетаване на технологията със случая на употреба– За динамични сцени с висока скорост, sCMOS камера може да е идеална; за статични обекти с ултра-слаба осветеност, охладен CCD или EMCCD може да се представи по-добре.
●Свързаност за ефективност на работния процес– Макар че не влияят директно на съотношението сигнал/шум (SNR), функции като HDMI изхода могат да позволят преглед на изображенията в реално време, като ви помагат бързо да проверите дали настройките ви за заснемане постигат желаното SNR.
Заключение
Съотношението сигнал/шум (SNR) е ключов показател за производителност, който пряко влияе върху яснотата и надеждността на научните изображения. Разбирането на това как се определя SNR, факторите, които му влияят, и последиците от различните стойности на SNR позволява на изследователите и техническите потребители да оценяват системите за изображения по-ефективно. Чрез прилагането на тези знания – независимо дали при избора на новнаучна камераили оптимизиране на съществуваща настройка – можете да гарантирате, че вашият работен процес за обработка на изображения улавя данни с нивото на прецизност, необходимо за вашето конкретно приложение.
Често задавани въпроси
Какво се счита за „добро“ съотношение сигнал/шум (SNR) за научни камери?
Идеалното съотношение сигнал/шум (SNR) зависи от приложението. За високовзискателна количествена работа – като флуоресцентна микроскопия или астрономия – обикновено се препоръчва SNR над 40 dB, тъй като създава изображения с минимален видим шум и запазва фините детайли. За обща лабораторна употреба или промишлена инспекция, 35–40 dB може да е достатъчно. Всичко под 30 dB обикновено показва видима зърнистост и може да компрометира точността, особено в ситуации с нисък контраст.
Как квантовата ефективност (QE) влияе на съотношението сигнал/шум (SNR)?
Квантовата ефективност измерва колко ефективно един сензор преобразува входящите фотони в електрони. По-високото съотношение на сигнал/шум (QE) означава, че повече от наличната светлина се улавя като сигнал, което увеличава числителя в уравнението за съотношение сигнал/шум (SNR). Това е особено важно в условия на слаба светлина, където всеки фотон е от значение. Например, sCMOS камера с QE от 80% ще постигне по-високо SNR при идентични условия в сравнение със сензор с QE от 50%, просто защото улавя повече използваем сигнал.
Каква е разликата между SNR и съотношението контраст-шум (CNR)?
Докато SNR измерва общата сила на сигнала спрямо шума, CNR се фокусира върху видимостта на специфичен обект на фона му. В научната обработка на изображенията и двете са важни: SNR ви показва колко „чисто“ е изображението като цяло, докато CNR определя дали даден обект от интерес се откроява достатъчно за откриване или измерване.
Искате да научите повече? Разгледайте свързани статии：
Квантова ефективност в научните камери: Ръководство за начинаещи
Tucsen Photonics Co., Ltd. Всички права запазени. При цитиране, моля, посочете източника:www.tucsen.com
