2022年4月22日DSNUとは、センサーに光（または光子）が入射していない状態でのカメラ画像の背景信号の変動を指します。これは、完全な暗闇の中で画像を撮影した際に、センサー全体のピクセルオフセットがどれだけ変化するかを示します。
DSNUは、低照度撮影において特に重要になります。低照度撮影では、カメラが光のない状態で暗い画像やバイアス画像を生成します。このような場合、ピクセルのオフセット値が変化する可能性があり、DSNUがカメラの読み取りノイズ（通常1-3e-）と同程度かそれを超える場合、特に重要になります。
1. DSNUがイメージングにおいて重要な理由
1) 低照度撮影:
光がない場合、カメラのセンサーはゼロではなく、通常はオフセット値（例えば100グレーレベル）の信号を生成します。このオフセットはカメラの電子ノイズの影響を受けますが、ピクセルごとにオフセット値が変動する場合があります。このピクセルオフセット値の変動は固定パターンノイズと呼ばれ、センサーの暗信号がピクセル間で不一致なために発生します。
2) 固定パターンノイズ:
DSNUは、これらのオフセット値の時間に依存しない変動を定量化します。これは、センサーの暗信号が異なるピクセル間でどれだけ一貫しているかを示す指標となります。
2. DSNUと画質
1) 標準DSNU値:
ほとんどの低照度画像カメラでは、DSNU 値は通常 0.5e- (電子) 未満です。つまり、中程度または高照度の条件では、DSNU によるノイズへの影響はごくわずかです。
2) 画質への影響:
光子数が多い画像（例えば、1ピクセルあたり数百または数千の光子）の場合、DSNUの影響は最小限です。低照度アプリケーションでは、DSNUがカメラの読み取りノイズ（通常1～3e-）と同程度またはそれを超えると、DSNUは依然として大きな影響を及ぼし、画質に影響を与える可能性があります。
3. DSNUの制限事項:
DSNU (Dark Signal Non-Uniformity) は、固定パターン ノイズを定量化するのに使用されるツールですが、構造化ノイズ (Fixed Pattern Noise) や時間依存のダーク ノイズ (Temporal Dark Noise) など、すべての種類の固定パターン ノイズを捕捉できるわけではありません。
1) 構造化パターンと列ノイズ:
構造化パターンノイズ、特に列ノイズは、特定のピクセルまたはピクセル群の暗信号（オフセット）に系統的な差異（通常は特定の列または行に沿って配列）が見られる場合に発生する固定パターンノイズの一種です。このノイズは、ランダムな変動ではなく、構造化されたパターンとして現れます。
2) 時間依存の変化:
時間依存ノイズとは、温度変動、電子的不安定性、センサーの経年劣化などの要因によって引き起こされる、センサーのダーク信号の経時的な変動を指します。これらの変動により、ピクセルのオフセット値は露光ごとに変動します。DSNUは時間非依存ノイズを測定するため、オフセット値の経時的な変化は考慮されません。時間依存の変動を観察するには、これらの変動を検出するために、時間の経過とともに撮影されたバイアス画像（光のない状態で撮影された画像）のシーケンスが必要です。
4. DSNUの実用化
光子信号は暗信号の変化よりもはるかに強いため、高光量イメージングでは DSNU は無視できます。
単分子イメージング、量子イメージング、天体観測などの用途では、カメラは極めて微弱な光信号を捉える必要があります。これらの信号は通常、1～3電子（e-）レベル、あるいはそれ以下のレベルであるため、DSNUなどの追加ノイズは最終画像の品質に影響を与え、信号対雑音比（SNR）を低下させる可能性があります。そのため、最新の高感度科学カメラにはDSNU補正機能が搭載されています。DSNU値が低いほど、定量精度は高くなります。
現代の産業検査では、特に半導体産業において、ますます高い精度が求められています。半導体産業では、欠陥信号に対する定量的な要件が、科学的な低光量画像アプリケーションにおける要件に匹敵します。この文脈において、DSNU（暗信号不均一性）も同様に重要です。この記事では、「半導体検査においてDSNU/PRNU補正が重要な理由」は非常に詳細な説明を提供します。
