वैज्ञानिक कैमरों में सिग्नल-टू-शोर अनुपात: यह महत्वपूर्ण क्यों है

सिग्नल टू नॉइज रेशियो (एसएनआर) हमारी छवि गुणवत्ता का सबसे महत्वपूर्ण माप है, छवि कंट्रास्ट में मौलिक है, और अक्सर यह निर्धारित करने में सबसे उपयोगी कारक है कि क्या कोई कैमरा आपके अनुप्रयोग के लिए पर्याप्त संवेदनशील है।

कैमरा संवेदनशीलता में सुधार करने के प्रयास एकत्रित सिग्नल में सुधार करने के इर्द-गिर्द घूमते हैं:

● क्वांटम दक्षता में सुधार या पिक्सेल आकार में वृद्धि के माध्यम से
● शोर के कैमरा-निर्भर स्रोतों को कम करना

शोर के स्रोत एक साथ जुड़ते हैं, लेकिन परिस्थितियों के आधार पर कोई एक हावी हो सकता है, और एसएनआर में सुधार करने का प्रयास करते समय उस पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए - या तो सेटिंग्स या सेटअप को अनुकूलित करके, या बेहतर प्रकाश स्रोतों, प्रकाशिकी और कैमरों में अपग्रेड करके।

छवियों को एकल सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात के संदर्भ में वर्णित करना एक सामान्य संक्षिप्त रूप है, उदाहरण के लिए यह दावा करना कि किसी छवि का SNR '15' है। हालाँकि, जैसा कि नाम से ही स्पष्ट है, सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात सिग्नल पर निर्भर करता है, जो निश्चित रूप से प्रत्येक पिक्सेल के लिए अलग होगा। यही हमें हमारी छवि प्रदान करता है।

किसी छवि का SNR आमतौर पर उस छवि के भीतर रुचिकर शिखर संकेत के SNR को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, किसी गहरे रंग की पृष्ठभूमि पर प्रतिदीप्त कोशिकाओं की छवि का SNR, कोशिका के भीतर रुचिकर संरचना के पिक्सेल से प्राप्त शिखर संकेत तीव्रता का उपयोग करेगा।

उदाहरण के लिए, संपूर्ण छवि के SNR का माध्य मान लेना प्रतिनिधिक नहीं है। प्रतिदीप्ति सूक्ष्मदर्शी जैसी तकनीकों में, जहाँ शून्य संसूचित फोटॉनों वाली एक गहरी पृष्ठभूमि आम हो सकती है, इन शून्य संकेत पिक्सेल का SNR शून्य होता है। इसलिए, किसी भी छवि का कोई भी औसत इस बात पर निर्भर करेगा कि दृश्य में कितने पृष्ठभूमि पिक्सेल थे।