25/08/19Երբ խոսքը վերաբերում է գիտական հետազոտություններում ճշգրիտ և հուսալի պատկերներ ստանալուն, ձեր տվյալների որակը կախված է ոչ միայն լուծաչափից կամ սենսորի չափից: Ամենակարևոր, բայց երբեմն անտեսվող չափանիշներից մեկը ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունն է (SNR): Պատկերման համակարգերում SNR-ը որոշում է, թե որքան հստակ կարող եք տարբերակել իրական ազդանշանը (օգտակար տեղեկատվությունը) անցանկալի աղմուկից:
Գիտական պատկերագրության կիրառություններում, ինչպիսիք են մանրադիտակը, աստղագիտությունը և սպեկտրոսկոպիան, թույլ ձայնային ռեզոնանսը (SNR) կարող է տարբերություն ստեղծել թույլ թիրախը հայտնաբերելու և այն ամբողջությամբ բաց թողնելու միջև։ Այս հոդվածը ուսումնասիրում է, թե ինչպես է սահմանվում ձայնային ռեզոնանսը, ինչու է այն կարևոր, ինչպես է այն ազդում կոնտրաստի վրա և ինչպես ընտրել ու օպտիմալացնել գիտական տեսախցիկը՝ հիմնվելով այս կարևոր չափանիշի վրա։
Ի՞նչ է ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը և ինչպե՞ս է այն սահմանվում։
Սիգնալ-շում հարաբերակցությունը (SNR) մեր պատկերի որակի ամենակարևոր չափանիշն է, հիմնարար է պատկերի կոնտրաստի համար և հաճախ ամենաօգտակար որոշիչ գործոնը՝ որոշելու համար, թե արդյոք տեսախցիկը բավականաչափ զգայուն է ձեր կիրառման համար։
Տեսախցիկի զգայունությունը բարելավելու փորձերը կենտրոնանում են հավաքված ազդանշանի բարելավման վրա՝
● Քվանտային արդյունավետության բարելավման կամ պիքսելների չափի մեծացման միջոցով
● Տեսախցիկից կախված աղմուկի աղբյուրների նվազեցում
Աղմուկի աղբյուրները գումարվում են իրար, բայց հանգամանքներից կախված՝ դրանցից մեկը կարող է գերակշռել, և դրանց վրա պետք է կենտրոնանալ՝ SNR-ը բարելավելու փորձ կատարելիս՝ կամ կարգավորումները կամ կարգավորումները օպտիմալացնելով, կամ ավելի լավ լույսի աղբյուրներով, օպտիկայով և տեսախցիկներով անցնելով։
Հաճախակի հանդիպող կարճ ձև է պատկերները նկարագրել մեկ ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությամբ, օրինակ՝ պնդել, որ պատկերն ունի «15» SNR: Այնուամենայնիվ, ինչպես երևում է անվանումից, ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը կախված է ազդանշանից, որը, իհարկե, տարբեր կլինի յուրաքանչյուր պիքսելի համար: Սա է մեզ տալիս մեր պատկերը:
Պատկերի SNR-ը սովորաբար վերաբերում է պատկերի մեջ հետաքրքրության գագաթնակետային ազդանշանի SNR-ին: Օրինակ՝ մուգ ֆոնի վրա ֆլուորեսցենտային բջիջների պատկերից SNR-ը կօգտագործի բջջի ներսում հետաքրքրության առարկա կառուցվածքի պիքսելներից ստացված գագաթնակետային ազդանշանի ինտենսիվությունը:
Օրինակ՝ ամբողջ պատկերի SNR-ի միջին արժեքը վերցնելը ներկայացուցչական չէ: Այնպիսի տեխնիկաներում, ինչպիսին է ֆլուորեսցենտային մանրադիտակը, որտեղ զրոյական հայտնաբերված ֆոտոններով մուգ ֆոնը կարող է տարածված լինել, այս զրոյական ազդանշանի պիքսելներն ունեն զրոյական SNR: Հետևաբար, պատկերի ցանկացած միջին արժեք կախված կլինի նրանից, թե քանի ֆոնային պիքսել է տեսանելի:
Ինչու է SNR-ը կարևոր գիտական տեսախցիկների համար
Գիտական պատկերման մեջ ձայնային հաղորդունակության բարձր հաճախականությունը (SNR) անմիջականորեն ազդում է այն բանի վրա, թե որքան լավ կարող եք նույնականացնել թույլ մանրամասները, չափել քանակական տվյալները և վերարտադրել արդյունքները։
●Պատկերի պարզություն– Բարձր SNR-ը նվազեցնում է հատիկավորությունը և տեսանելի է դարձնում նուրբ կառուցվածքները։
●Տվյալների ճշգրտություն– Նվազեցնում է չափման սխալները ինտենսիվության վրա հիմնված փորձերում։
●Ցածր լուսավորության պայմաններում կատարողականություն– Կարևոր է ֆլուորեսցենտային մանրադիտակի, խորը երկնքի աստղալուսանկարչության և սպեկտրոսկոպիայի համար, որտեղ ֆոտոնների քանակը բնականաբար ցածր է։
Անկախ նրանից, թե դուք օգտագործում եքsCMOS տեսախցիկԲարձր արագությամբ պատկերման կամ երկար էքսպոզիցիայի կիրառությունների համար սառեցված CCD-ի համար, SNR-ի ըմբռնումը կօգնի ձեզ հավասարակշռել կատարողականի փոխզիջումները:
Ինչպես է SNR-ը ազդում պատկերի կոնտրաստի վրա
Հակադրությունը պատկերի լուսավոր և մութ հատվածների միջև ինտենսիվության հարաբերական տարբերությունն է: Շատ կիրառությունների համար հետաքրքրության տարածքներում պատկերի լավ հակադրությունը վերջնական նպատակն է:
Պատկերի կոնտրաստի հիմնական որոշիչ գործոնները կապված են պատկերի օբյեկտի, օպտիկական համակարգի և պատկերման պայմանների հետ, ինչպիսիք են օբյեկտիվի որակը և ֆոնային լույսի քանակը։
●Բարձր SNR→ Պայծառ և մութ հատվածների միջև հստակ տարանջատում. եզրերը հստակ են թվում, նուրբ մանրամասները մնում են տեսանելի։
●Ցածր SNR→ Մութ հատվածները ավելի պայծառ են դառնում աղմուկի պատճառով, պայծառ հատվածները՝ ավելի մթագնում, և պատկերի ընդհանուր հակադրությունը հարթվում է։
Օրինակ՝ ֆլուորեսցենտային մանրադիտակում ցածր SNR-ը կարող է թույլ ֆլուորեսցենտային նմուշը խառնել ֆոնին, ինչը քանակական վերլուծությունը դարձնում է անհուսալի։ Աստղագիտության մեջ աղոտ աստղերը կամ գալակտիկաները կարող են ամբողջությամբ անհետանալ աղմկոտ տվյալների մեջ։
Այնուամենայնիվ, կան նաև գործոններ տեսախցիկի ներսում՝ հիմնական գործոնը ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունն է: Ավելին, և հատկապես թույլ լուսավորության պայմաններում, պատկերի ինտենսիվության մասշտաբավորումը, այսինքն՝ պատկերի մոնիտորի վրա ցուցադրման ձևը, մեծ դեր է խաղում պատկերի ընկալվող հակադրության մեջ: Պատկերի մութ հատվածներում բարձր աղմուկի դեպքում, ավտոմատ պատկերի մասշտաբավորման ալգորիթմների ստորին սահմանը կարող է չափազանց ցածր լինել ցածր արժեք ունեցող աղմկոտ պիքսելների պատճառով, մինչդեռ բարձր սահմանը մեծանում է բարձր ազդանշանային պիքսելների աղմուկի պատճառով: Սա ցածր SNR-ով պատկերների բնորոշ «լվացված» մոխրագույն տեսքի պատճառն է: Ավելի լավ հակադրություն կարելի է ստանալ՝ ստորին սահմանը տեսախցիկի օֆսեթին սահմանելով:
Գիտական տեսախցիկներում SNR-ի վրա ազդող գործոններ
Տեսախցիկի համակարգի SNR-ին ազդում են մի քանի նախագծային և շահագործման պարամետրեր՝
Սենսորային տեխնոլոգիա
● sCMOS – Համակցում է ցածր ընթերցման աղմուկը և բարձր կադրերի հաճախականությունը, իդեալական է դինամիկ պատկերման համար։
● CCD – Պատմականորեն երկար էքսպոզիցիաների դեպքում ապահովում է ցածր աղմուկ, սակայն ավելի դանդաղ է, քան ժամանակակից CMOS դիզայնները։
● EMCCD – Օգտագործում է չիպի վրա տեղադրված ուժեղացուցիչ՝ թույլ ազդանշանները ուժեղացնելու համար, բայց կարող է առաջացնել բազմապատկիչ աղմուկ։
Պիքսելների չափը և լրացման գործակիցը
Ավելի մեծ պիքսելները հավաքում են ավելի շատ ֆոտոններ, մեծացնելով ազդանշանը և, հետևաբար, ձայնային ընկալիչը (SNR):
Քվանտային արդյունավետություն (ՔԱ)
Ավելի բարձր QE նշանակում է, որ ավելի շատ մուտքային ֆոտոններ են վերածվում էլեկտրոնների, բարելավելով SNR-ը։
Ազդեցության ենթարկման ժամանակ
Ավելի երկար էքսպոզիցիաները հավաքում են ավելի շատ ֆոտոններ, մեծացնելով ազդանշանը, բայց կարող են նաև մեծացնել մութ հոսանքի աղմուկը։
Սառեցման համակարգեր
Սառեցումը նվազեցնում է մութ հոսանքը, զգալիորեն բարելավելով SNR-ը երկար էքսպոզիցիաների համար։
Օպտիկա և լուսավորություն
Բարձրորակ ոսպնյակները և կայուն լուսավորությունը մեծացնում են ազդանշանի կլանումը և նվազագույնի են հասցնում փոփոխականությունը։
Տարբեր գագաթնակետային SNR արժեքների օրինակներ
Պատկերման մեջ PSNR-ը հաճախ վերաբերում է պիքսելների հագեցվածության նկատմամբ տեսական առավելագույնին: Պատկերման օբյեկտների, պատկերման պայմանների և տեսախցիկի տեխնոլոգիայի տարբերություններից անկախ, ավանդական գիտական տեսախցիկների դեպքում նույն ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցություն ունեցող պատկերները կարող են նմանություններ ունենալ: «Հատիկության» աստիճանը, կադրից կադր տատանումները և որոշ չափով հակադրությունը կարող են նման լինել այս տարբեր պայմաններում: Հետևաբար, հնարավոր է հասկանալ SNR արժեքները և դրանց ենթադրած տարբեր պայմաններն ու մարտահրավերները՝ օգտագործելով ներկայացուցչական պատկերներ, ինչպիսիք ներկայացված են աղյուսակում:
ՆՇՈՒՄ: Յուրաքանչյուր տողի համար ֆոտոէլեկտրոններում ազդանշանի գագաթնակետային արժեքները տրված են կապույտ գույնով: Բոլոր պատկերները ցուցադրվում են ավտոմատ հիստոգրամային մասշտաբով, անտեսելով (հագեցնելով) ամենապայծառ և ամենամութ պիքսելների 0.35%-ը: Ձախ երկու պատկերի սյուները՝ պատկերման փորձարկման թիրախի օբյեկտիվով պատկերում: Աջ չորս սյուները՝ ասկարիդներ, որոնք լուսանկարվել են ֆլուորեսցենցիայում 10x մանրադիտակի օբյեկտիվով: Պիքսելների արժեքների կադրից կադր տատանումները ցածր SNR-ի դեպքում պատկերազարդելու համար տրամադրվում են երեք հաջորդական կադր:
Ցուցադրվում են փորձարկման թիրախի օբյեկտիվով պատկերը, ինչպես նաև ֆլուորեսցենտային մանրադիտակի պատկերը, ինչպես նաև ֆլուորեսցենտային պատկերի խոշորացված տեսքը, որը ցույց է տալիս տատանումը 3 հաջորդական կադրերի միջև: Տրված է նաև յուրաքանչյուր ազդանշանային մակարդակում ֆոտոէլեկտրոնների գագաթնակետային քանակը:
Հետևյալ նկարը ցույց է տալիս այս օրինակելի պատկերների ամբողջական տարբերակները՝ որպես հղում։
Ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցության օրինակների աղյուսակի համար օգտագործված լիարժեք չափի պատկերներ
ՁախՊատկերման փորձարկման թիրախ, լուսանկարված օբյեկտիվով։
ԱջԱսկարիդոզի նեմատոդ որդերի հատվածի նմուշ, որը դիտվել է ֆլուորեսցենտային մանրադիտակով 10x մեծացմամբ։
SNR-ը կիրառություններում
SNR-ը կարևոր նշանակություն ունի տարբեր ոլորտներում.
● Մանրադիտակ – Կենսաբանական նմուշներում թույլ ֆլուորեսցենցիայի հայտնաբերումը պահանջում է բարձր SNR՝ կեղծ բացասական արդյունքներից խուսափելու համար։
● Աստղագիտություն – Հեռավոր գալակտիկաների կամ էկզոմոլորակների նույնականացումը պահանջում է երկարատև էքսպոզիցիաներ՝ նվազագույն աղմուկով։
● Սպեկտրոսկոպիա – Բարձր SNR-ը ապահովում է քիմիական վերլուծության ժամանակ գագաթնակետային ինտենսիվության ճշգրիտ չափումներ:
● Արդյունաբերական ստուգում – Ցածր լուսավորության պայմաններում հավաքման գծերում բարձր SNR-ը օգնում է հուսալիորեն հայտնաբերել թերությունները։
Գիտական տեսախցիկի ընտրություն՝ ճիշտ SNR-ով
Նոր գիտական տեսախցիկ գնահատելիս՝
●Ստուգեք SNR-ի տեխնիկական բնութագրերը– Համեմատեք dB արժեքները ձեր կիրառման նման պայմաններում։
●Մնացորդային այլ չափանիշների հավասարակշռություն– Հաշվի առեք քվանտային արդյունավետությունը, դինամիկ տիրույթը և կադրերի հաճախականությունը։
●Համապատասխանեցրեք տեխնոլոգիան օգտագործման դեպքին– Բարձր արագությամբ դինամիկ տեսարանների համար sCMOS տեսախցիկը կարող է իդեալական լինել, իսկ գերցածր լուսավորության պայմաններում գտնվող ստատիկ օբյեկտների համար՝ սառեցվող CCD-ն կամ EMCCD-ն կարող են ավելի լավ աշխատել։
●Կապակցվածություն աշխատանքային հոսքի արդյունավետության համար– Չնայած ուղղակիորեն չեն ազդում SNR-ի վրա, HDMI ելքի նման գործառույթները կարող են հնարավորություն տալ իրական ժամանակում պատկերի վերանայման՝ օգնելով ձեզ արագ ստուգել, որ ձեր նկարահանման կարգավորումները հասնում են ցանկալի SNR-ին:
Եզրակացություն
Սիգնալ-աղմուկ հարաբերակցությունը (SNR) հիմնական կատարողականի չափանիշ է, որն անմիջականորեն ազդում է գիտական պատկերների պարզության և հուսալիության վրա: SNR-ի սահմանման, դրա վրա ազդող գործոնների և SNR-ի տարբեր արժեքների հետևանքների ըմբռնումը թույլ է տալիս հետազոտողներին և տեխնիկական օգտագործողներին ավելի արդյունավետ գնահատել պատկերագրական համակարգերը: Այս գիտելիքները կիրառելով՝ անկախ նրանից՝ նորը ընտրելիս…գիտական տեսախցիկկամ առկա կարգավորումների օպտիմալացում՝ դուք կարող եք ապահովել, որ ձեր պատկերագրման աշխատանքային հոսքը տվյալները հավաքի ձեր կոնկրետ կիրառման համար անհրաժեշտ ճշգրտության մակարդակով։
Հաճախակի տրվող հարցեր
Ի՞նչն է համարվում «լավ» SNR գիտական տեսախցիկների համար։
Իդեալական SNR-ը կախված է կիրառությունից: Բարձր պահանջկոտ, քանակական աշխատանքների համար, ինչպիսիք են ֆլուորեսցենտային մանրադիտակը կամ աստղագիտությունը, սովորաբար խորհուրդ է տրվում 40 դԲ-ից բարձր SNR, քանի որ այն ստեղծում է պատկերներ նվազագույն տեսանելի աղմուկով և պահպանում է մանր մանրամասները: Ընդհանուր լաբորատոր օգտագործման կամ արդյունաբերական ստուգման համար 35-40 դԲ-ն կարող է բավարար լինել: 30 դԲ-ից ցածր ցանկացած բան սովորաբար ցույց կտա տեսանելի հատիկավորություն և կարող է վտանգել ճշգրտությունը, հատկապես ցածր կոնտրաստի իրավիճակներում:
Ինչպե՞ս է քվանտային արդյունավետությունը (ՔԱ) ազդում SNR-ի վրա։
Քվանտային արդյունավետությունը չափում է, թե որքան արդյունավետ է սենսորը մուտքային ֆոտոնները վերածում էլեկտրոնների: Ավելի բարձր QE-ն նշանակում է, որ առկա լույսի ավելի մեծ մասը ընկալվում է որպես ազդանշան, ինչը ուժեղացնում է SNR հավասարման համարիչը: Սա հատկապես կարևոր է թույլ լուսավորության պայմաններում, որտեղ յուրաքանչյուր ֆոտոն հաշվվում է: Օրինակ, 80% QE-ով sCMOS տեսախցիկը նույնական պայմաններում կհասնի ավելի բարձր SNR-ի՝ համեմատած 50% QE ունեցող սենսորի հետ, պարզապես այն պատճառով, որ այն ընկալում է ավելի շատ օգտագործելի ազդանշան:
Ի՞նչ տարբերություն կա SNR-ի և կոնտրաստ-աղմուկ հարաբերակցության (CNR) միջև։
Մինչդեռ SNR-ը չափում է ազդանշանի ընդհանուր ուժգնությունը աղմուկի համեմատ, CNR-ը կենտրոնանում է որոշակի առանձնահատկության տեսանելիության վրա դրա ֆոնի վրա: Գիտական պատկերման մեջ երկուսն էլ կարևոր են. SNR-ը ցույց է տալիս, թե որքան «մաքուր» է պատկերը ընդհանուր առմամբ, մինչդեռ CNR-ը որոշում է, թե արդյոք հետաքրքրության որոշակի օբյեկտը բավականաչափ առանձնանում է հայտնաբերման կամ չափման համար:
Ցանկանո՞ւմ եք ավելին իմանալ։ Նայեք հարակից հոդվածներին՝
Քվանտային արդյունավետություն գիտական տեսախցիկներում. Սկսնակների ուղեցույց
Tucsen Photonics Co., Ltd. Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են։ Մեջբերելիս խնդրում ենք նշել աղբյուրը։www.tucsen.com
