과학용 카메라의 신호 대 잡음비: 왜 중요한가

신호 대 잡음비(SNR)는 이미지 품질을 측정하는 가장 중요한 척도이며, 이미지 대비에 기본이 되고, 카메라가 해당 애플리케이션에 적합한 감도를 가지고 있는지 여부를 판단하는 데 가장 유용한 요소입니다.

카메라 감도를 개선하려는 시도는 수집된 신호를 개선하는 것과 관련이 있습니다.

● 양자 효율 향상 또는 픽셀 크기 증가를 통해
● 카메라에 따른 노이즈 소스 감소

여러 소음원이 합쳐지지만, 상황에 따라서는 한 소음원이 우세할 수도 있고, SNR을 개선하려고 할 때 설정이나 설정을 최적화하거나 더 나은 광원, 광학 장치, 카메라로 업그레이드하는 등의 방법을 통해 해당 소음원에 집중해야 합니다.

이미지를 단일 신호 대 잡음비(SNR)로 표현하는 것이 일반적입니다. 예를 들어 이미지의 SNR이 '15'라고 가정해 보겠습니다. 하지만 이름에서 알 수 있듯이 신호 대 잡음비는 신호에 따라 달라지며, 각 픽셀마다 다릅니다. 이것이 바로 이미지를 만들어내는 것입니다.

이미지의 SNR은 일반적으로 이미지 내 관심 있는 피크 신호의 SNR을 나타냅니다. 예를 들어, 어두운 배경의 형광 세포 이미지의 SNR은 세포 내 관심 있는 구조 픽셀의 피크 신호 ​​강도를 사용합니다.

예를 들어, 전체 이미지의 SNR에 대한 평균값을 취하는 것은 대표성을 갖지 않습니다. 형광 현미경과 같이 검출된 광자가 없는 어두운 배경이 흔한 기술에서는 이러한 신호가 없는 픽셀의 SNR이 0입니다. 따라서 이미지 전체의 평균값은 시야에 보이는 배경 픽셀의 수에 따라 달라집니다.