२५/०८/१९वैज्ञानिक संशोधनात अचूक आणि विश्वासार्ह प्रतिमा कॅप्चर करण्याचा विचार केला तर, तुमच्या डेटाची गुणवत्ता केवळ रिझोल्यूशन किंवा सेन्सर आकारापेक्षा जास्त गोष्टींवर अवलंबून असते. सर्वात महत्वाचे - परंतु कधीकधी दुर्लक्षित केलेले - मेट्रिक्स म्हणजे सिग्नल-टू-नॉइज रेशो (SNR). इमेजिंग सिस्टममध्ये, SNR हे ठरवते की तुम्ही प्रत्यक्ष सिग्नल (उपयुक्त माहिती) अवांछित आवाजापासून किती स्पष्टपणे वेगळे करू शकता.
मायक्रोस्कोपी, खगोलशास्त्र आणि स्पेक्ट्रोस्कोपी सारख्या वैज्ञानिक इमेजिंग अनुप्रयोगांमध्ये, खराब SNR म्हणजे कमकुवत लक्ष्य शोधणे आणि ते पूर्णपणे गमावणे यातील फरक असू शकतो. हा लेख SNR कसे परिभाषित केले जाते, ते का महत्त्वाचे आहे, ते कॉन्ट्रास्टवर कसा परिणाम करते आणि या महत्त्वपूर्ण मेट्रिकवर आधारित वैज्ञानिक कॅमेरा कसा निवडायचा आणि ऑप्टिमाइझ करायचा याचा शोध घेतो.
सिग्नल-टू-नॉइज रेशो म्हणजे काय आणि ते कसे परिभाषित केले जाते?
सिग्नल टू नॉइज रेशो (SNR) हा आमच्या इमेज क्वालिटीचा सर्वात महत्त्वाचा मापक आहे, इमेज कॉन्ट्रास्टमध्ये मूलभूत आहे आणि कॅमेरा तुमच्या अॅप्लिकेशनसाठी पुरेसा संवेदनशील आहे की नाही हे ठरवण्यासाठी बहुतेकदा सर्वात उपयुक्त घटक आहे.
कॅमेरा संवेदनशीलता सुधारण्याचे प्रयत्न एकत्रित सिग्नल सुधारण्याभोवती फिरतात:
● क्वांटम कार्यक्षमतेतील सुधारणा किंवा पिक्सेल आकारात वाढ करून
● कॅमेरा-अवलंबित आवाजाचे स्रोत कमी करणे
ध्वनी स्रोत एकत्र येतात, परंतु परिस्थितीनुसार कोणीही वर्चस्व गाजवू शकतो आणि SNR सुधारण्याचा प्रयत्न करताना त्यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे - सेटिंग्ज किंवा सेटअप ऑप्टिमायझेशनद्वारे किंवा चांगले प्रकाश स्रोत, ऑप्टिक्स आणि कॅमेरे अपग्रेड करून.
प्रतिमांचे वर्णन एकाच सिग्नल-टू-नॉइज रेशोच्या संदर्भात करणे ही एक सामान्य लघुलेख आहे, उदाहरणार्थ, प्रतिमेचा SNR '15' आहे असा दावा करणे. तथापि, नावावरून स्पष्ट होते की, सिग्नल-टू-नॉइज रेशो सिग्नलवर अवलंबून असतो, जो अर्थातच प्रत्येक पिक्सेलसाठी वेगळा असेल. हेच आपल्याला आपली प्रतिमा देते.
प्रतिमेचा SNR सामान्यतः प्रतिमेतील आवडीच्या शिखर सिग्नलच्या SNR ला सूचित करतो. उदाहरणार्थ, गडद पार्श्वभूमीवर फ्लोरोसेंट पेशींच्या प्रतिमेतील SNR सेलमधील आवडीच्या संरचनेच्या पिक्सेलमधून मिळणारी शिखर सिग्नल तीव्रता वापरेल.
उदाहरणार्थ, संपूर्ण प्रतिमेच्या SNR साठी सरासरी मूल्य घेणे हे प्रातिनिधिक नाही. फ्लोरोसेन्स मायक्रोस्कोपीसारख्या तंत्रांमध्ये जिथे शून्य शोधलेल्या फोटॉनसह गडद पार्श्वभूमी सामान्य असू शकते, या शून्य सिग्नल पिक्सेलमध्ये शून्य SNR असतो. म्हणून, प्रतिमेतील कोणतीही सरासरी दृश्यमान पार्श्वभूमी पिक्सेलची संख्या किती आहे यावर अवलंबून असेल.
वैज्ञानिक कॅमेऱ्यांसाठी SNR का महत्त्वाचे आहे?
वैज्ञानिक इमेजिंगमध्ये, SNR तुम्ही किती चांगल्या प्रकारे कमकुवत तपशील ओळखू शकता, परिमाणात्मक डेटा मोजू शकता आणि परिणाम पुनरुत्पादित करू शकता यावर थेट परिणाम करते.
●प्रतिमा स्पष्टता– जास्त SNR मुळे दाणेदारपणा कमी होतो आणि बारीक रचना दृश्यमान होतात.
●डेटा अचूकता– तीव्रता-आधारित प्रयोगांमध्ये मापन त्रुटी कमी करते.
●कमी प्रकाशात कामगिरी– फ्लोरोसेन्स मायक्रोस्कोपी, डीप-स्काय अ‍ॅस्ट्रोफोटोग्राफी आणि स्पेक्ट्रोस्कोपीसाठी आवश्यक, जिथे फोटॉनची संख्या नैसर्गिकरित्या कमी असते.
तुम्ही वापरत असलात तरीsCMOS कॅमेराहाय-स्पीड इमेजिंगसाठी किंवा लाँग-एक्सपोजर अॅप्लिकेशन्ससाठी कूल्ड सीसीडीसाठी, एसएनआर समजून घेतल्याने तुम्हाला कामगिरीच्या ट्रेड-ऑफमध्ये संतुलन साधण्यास मदत होते.
SNR इमेज कॉन्ट्रास्टवर कसा प्रभाव पाडतो
कॉन्ट्रास्ट म्हणजे प्रतिमेच्या प्रकाश क्षेत्र आणि गडद क्षेत्रांमधील तीव्रतेतील सापेक्ष फरक. अनेक अनुप्रयोगांसाठी, आवडीच्या क्षेत्रांमध्ये चांगला प्रतिमा कॉन्ट्रास्ट हा अंतिम अंतिम ध्येय आहे.
इमेजिंग विषय, ऑप्टिकल सिस्टम आणि इमेजिंग परिस्थितीमध्ये असे अनेक घटक आहेत जे इमेज कॉन्ट्रास्टचे प्राथमिक निर्धारक घटक आहेत, जसे की लेन्सची गुणवत्ता आणि पार्श्वभूमी प्रकाशाचे प्रमाण.
●उच्च SNR→ उजळ आणि गडद भागांमधील वेगळेपणा; कडा कुरकुरीत दिसतात; सूक्ष्म तपशील दृश्यमान राहतात.
●कमी SNR→ आवाजामुळे गडद भाग अधिक उजळ होतात, उजळ भाग मंद होतात आणि एकूणच प्रतिमेचा कॉन्ट्रास्ट कमी होतो.
उदाहरणार्थ, फ्लोरोसेंस मायक्रोस्कोपीमध्ये, कमी SNR पार्श्वभूमीत कमकुवत फ्लोरोसेंट नमुना मिसळू शकते, ज्यामुळे परिमाणात्मक विश्लेषण अविश्वसनीय बनते. खगोलशास्त्रात, गोंधळलेल्या डेटामध्ये मंद तारे किंवा आकाशगंगा पूर्णपणे अदृश्य होऊ शकतात.
तथापि, कॅमेऱ्यामध्येही काही घटक आहेत - त्यातील एक प्रमुख घटक म्हणजे सिग्नल टू नॉइज रेशो. शिवाय, आणि विशेषतः कमी प्रकाशात, इमेज इंटेन्सिटी स्केलिंग, मॉनिटरवर इमेज कशी प्रदर्शित केली जाते, हे इमेज कॉन्ट्रास्टमध्ये मोठी भूमिका बजावते. इमेजच्या गडद भागात जास्त नॉइज असल्याने, ऑटो इमेज स्केलिंग अल्गोरिदममध्ये कमी-मूल्याच्या नॉइज पिक्सेलमुळे त्यांची खालची सीमा खूप कमी होऊ शकते, तर उच्च सिग्नल पिक्सेलमध्ये नॉइजमुळे उच्च सीमा वाढू शकते. कमी-SNR प्रतिमांच्या वैशिष्ट्यपूर्ण 'धुतलेल्या' राखाडी देखाव्याचे हे कारण आहे. कॅमेऱ्याच्या ऑफसेटवर खालची सीमा सेट करून चांगले कॉन्ट्रास्ट मिळवता येते.
वैज्ञानिक कॅमेऱ्यांमध्ये SNR वर परिणाम करणारे घटक
कॅमेरा सिस्टीमच्या SNR वर अनेक डिझाइन आणि ऑपरेशनल पॅरामीटर्स प्रभाव पाडतात:
सेन्सर तंत्रज्ञान
● sCMOS – कमी वाचन आवाज आणि उच्च फ्रेम दर एकत्रित करते, जे गतिमान इमेजिंगसाठी आदर्श आहे.
● CCD - ऐतिहासिकदृष्ट्या दीर्घ प्रदर्शनात कमी आवाज देते, परंतु आधुनिक CMOS डिझाइनपेक्षा हळू.
● EMCCD – कमकुवत सिग्नल वाढवण्यासाठी ऑन-चिप अॅम्प्लिफिकेशन वापरते, परंतु गुणाकारात्मक आवाज आणू शकते.
पिक्सेल आकार आणि भरण घटक
मोठे पिक्सेल अधिक फोटॉन गोळा करतात, ज्यामुळे सिग्नल वाढतो आणि त्यामुळे SNR वाढतो.
क्वांटम कार्यक्षमता (QE)
उच्च QE म्हणजे येणारे अधिक फोटॉन इलेक्ट्रॉनमध्ये रूपांतरित होतात, ज्यामुळे SNR सुधारतो.
उद्भासन वेळ
जास्त काळ एक्सपोजरमुळे जास्त फोटॉन जमा होतात, ज्यामुळे सिग्नल वाढतो, परंतु गडद प्रवाहाचा आवाज देखील वाढू शकतो.
शीतकरण प्रणाली
थंड केल्याने गडद प्रवाह कमी होतो, ज्यामुळे दीर्घकाळ संपर्कात राहण्यासाठी SNR मध्ये लक्षणीय सुधारणा होते.
प्रकाशशास्त्र आणि प्रदीपन
उच्च-गुणवत्तेचे लेन्स आणि स्थिर प्रकाशयोजना सिग्नल कॅप्चर जास्तीत जास्त करतात आणि परिवर्तनशीलता कमी करतात.
वेगवेगळ्या पीक एसएनआर मूल्यांची उदाहरणे
इमेजिंगमध्ये, PSNR बहुतेकदा पिक्सेल संतृप्ततेच्या सापेक्ष सैद्धांतिक कमालचा संदर्भ देते. इमेजिंग विषय, इमेजिंग परिस्थिती आणि कॅमेरा तंत्रज्ञानातील फरक असूनही, पारंपारिक वैज्ञानिक कॅमेऱ्यांसाठी, समान सिग्नल-टू-नॉइज रेशो असलेल्या प्रतिमांमध्ये समानता असू शकते. 'ग्रेनेनेस'ची डिग्री, फ्रेम ते फ्रेम फरक आणि काही प्रमाणात कॉन्ट्रास्ट, या सर्व वेगवेगळ्या परिस्थितींमध्ये समान असू शकतात. म्हणून, टेबलमध्ये दर्शविलेल्या प्रतिनिधी प्रतिमांमधून SNR मूल्ये आणि ते सूचित करणाऱ्या वेगवेगळ्या परिस्थिती आणि आव्हानांची समज मिळवणे शक्य आहे.
टीप: प्रत्येक ओळीसाठी फोटोइलेक्ट्रॉनमधील पीक सिग्नल व्हॅल्यूज निळ्या रंगात दिले आहेत. सर्व प्रतिमा ऑटो हिस्टोग्राम स्केलिंगसह प्रदर्शित केल्या आहेत, सर्वात तेजस्वी आणि सर्वात गडद पिक्सेलच्या 0.35% दुर्लक्ष करून (संतृप्त). डावीकडे दोन प्रतिमा स्तंभ: इमेजिंग चाचणी लक्ष्याचे लेन्स-आधारित इमेजिंग. उजवीकडे चार स्तंभ: 10x मायक्रोस्कोप ऑब्जेक्टिव्हसह फ्लोरोसेन्समध्ये कॅप्चर केलेले एस्केरिस. कमी SNR वर पिक्सेल व्हॅल्यूजमधील फ्रेम-टू-फ्रेम फरक स्पष्ट करण्यासाठी, तीन सलग फ्रेम प्रदान केल्या आहेत.
चाचणी लक्ष्याची लेन्स-आधारित प्रतिमा, फ्लोरोसेन्स मायक्रोस्कोपी प्रतिमा दोन्ही दाखवल्या आहेत, तसेच फ्लोरोसेंट प्रतिमेचे झूम केलेले दृश्य दाखवले आहे जे सलग 3 फ्रेम्समध्ये फरक दर्शवते. प्रत्येक सिग्नल स्तरावर पीक फोटो-इलेक्ट्रॉन संख्या देखील दिली आहे.
खालील आकृती संदर्भासाठी या उदाहरण प्रतिमांच्या पूर्ण आवृत्त्या दाखवते.
सिग्नल-टू-नॉइज रेशो उदाहरणे सारणीसाठी वापरल्या जाणाऱ्या पूर्ण-आकाराच्या प्रतिमा
डावीकडे: लेन्सने छायाचित्रित केलेले इमेजिंग चाचणी लक्ष्य.
बरोबर: १०x वाढीवर फ्लोरोसेन्स मायक्रोस्कोपीसह पाहिलेला एस्केरिस नेमाटोड वर्म विभागाचा नमुना.
अनुप्रयोगांमध्ये SNR
विविध क्षेत्रांमध्ये एसएनआर हे ध्येय-क्रिटिकल आहे:
● मायक्रोस्कोपी - जैविक नमुन्यांमध्ये कमकुवत प्रतिदीप्ति शोधण्यासाठी खोटे निगेटिव्ह टाळण्यासाठी उच्च SNR आवश्यक आहे.
● खगोलशास्त्र - दूरच्या आकाशगंगा किंवा बाह्यग्रह ओळखण्यासाठी कमीत कमी आवाजासह दीर्घकाळ संपर्क आवश्यक आहे.
● स्पेक्ट्रोस्कोपी - उच्च SNR रासायनिक विश्लेषणात अचूक पीक तीव्रता मोजमाप सुनिश्चित करते.
● औद्योगिक तपासणी - कमी प्रकाशाच्या असेंब्ली लाईन्समध्ये, उच्च SNR दोष विश्वसनीयरित्या शोधण्यास मदत करते.
योग्य SNR असलेला वैज्ञानिक कॅमेरा निवडणे
नवीन वैज्ञानिक कॅमेऱ्याचे मूल्यांकन करताना:
●एसएनआर स्पेसिफिकेशन तपासा- तुमच्या अनुप्रयोगासारख्या परिस्थितीत dB मूल्यांची तुलना करा.
●शिल्लक इतर मेट्रिक्स– क्वांटम कार्यक्षमता, गतिमान श्रेणी आणि फ्रेम दर विचारात घ्या.
●केस वापरण्यासाठी तंत्रज्ञान जुळवा- हाय-स्पीड डायनॅमिक दृश्यांसाठी, sCMOS कॅमेरा आदर्श असू शकतो; अल्ट्रा-लो-लाइट स्टॅटिक विषयांसाठी, थंड केलेला CCD किंवा EMCCD चांगले कार्य करू शकतो.
●कार्यप्रवाह कार्यक्षमतेसाठी कनेक्टिव्हिटी- SNR वर थेट परिणाम होत नसला तरी, HDMI आउटपुट सारखी वैशिष्ट्ये रिअल-टाइम इमेज रिव्ह्यू सक्षम करू शकतात, ज्यामुळे तुमच्या अधिग्रहण सेटिंग्ज इच्छित SNR साध्य करतात हे जलद पडताळण्यास मदत होते.
निष्कर्ष
सिग्नल-टू-नॉइज रेशो (SNR) हा एक महत्त्वाचा कामगिरी निर्देशक आहे जो वैज्ञानिक प्रतिमांच्या स्पष्टतेवर आणि विश्वासार्हतेवर थेट परिणाम करतो. SNR कसे परिभाषित केले जाते, त्यावर परिणाम करणारे घटक आणि वेगवेगळ्या SNR मूल्यांचे परिणाम समजून घेतल्याने संशोधक आणि तांत्रिक वापरकर्त्यांना इमेजिंग सिस्टमचे अधिक प्रभावीपणे मूल्यांकन करण्यास अनुमती मिळते. हे ज्ञान लागू करून - नवीन निवडताना असोवैज्ञानिक कॅमेराकिंवा विद्यमान सेटअप ऑप्टिमाइझ करणे - तुम्ही खात्री करू शकता की तुमचा इमेजिंग वर्कफ्लो तुमच्या विशिष्ट अनुप्रयोगासाठी आवश्यक असलेल्या अचूकतेच्या पातळीसह डेटा कॅप्चर करतो.
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
वैज्ञानिक कॅमेऱ्यांसाठी "चांगले" SNR काय मानले जाते?
आदर्श SNR हा अनुप्रयोगावर अवलंबून असतो. फ्लोरोसेन्स मायक्रोस्कोपी किंवा खगोलशास्त्र यासारख्या अत्यंत मागणी असलेल्या, परिमाणात्मक कामांसाठी - साधारणपणे 40 dB पेक्षा जास्त SNR ची शिफारस केली जाते, कारण ते कमीत कमी दृश्यमान आवाजासह प्रतिमा तयार करते आणि बारीक तपशील जतन करते. सामान्य प्रयोगशाळेच्या वापरासाठी किंवा औद्योगिक तपासणीसाठी, 35-40 dB पुरेसे असू शकते. 30 dB पेक्षा कमी असलेले काहीही सामान्यतः दृश्यमान धान्य दर्शवेल आणि अचूकतेशी तडजोड करू शकते, विशेषतः कमी-कॉन्ट्रास्ट परिस्थितीत.
क्वांटम कार्यक्षमता (QE) SNR वर कसा परिणाम करते?
क्वांटम कार्यक्षमता हे मोजते की सेन्सर येणाऱ्या फोटॉनचे इलेक्ट्रॉनमध्ये किती प्रभावीपणे रूपांतर करतो. उच्च QE म्हणजे उपलब्ध प्रकाशाचा जास्त भाग सिग्नल म्हणून कॅप्चर केला जातो, ज्यामुळे SNR समीकरणातील अंश वाढतो. कमी प्रकाशाच्या परिस्थितीत हे विशेषतः महत्वाचे आहे, जिथे प्रत्येक फोटॉन मोजला जातो. उदाहरणार्थ, ८०% QE असलेला sCMOS कॅमेरा ५०% QE असलेल्या सेन्सरच्या तुलनेत समान परिस्थितीत जास्त SNR मिळवेल, कारण तो अधिक वापरण्यायोग्य सिग्नल कॅप्चर करतो.
एसएनआर आणि कॉन्ट्रास्ट-टू-नॉईज रेशो (सीएनआर) मध्ये काय फरक आहे?
SNR आवाजाच्या सापेक्ष एकूण सिग्नल ताकद मोजतो, तर CNR त्याच्या पार्श्वभूमीवर विशिष्ट वैशिष्ट्याच्या दृश्यमानतेवर लक्ष केंद्रित करतो. वैज्ञानिक इमेजिंगमध्ये, दोन्ही महत्त्वाचे आहेत: SNR तुम्हाला प्रतिमा एकूण किती "स्वच्छ" आहे हे सांगते, तर CNR हे ठरवते की एखादी विशिष्ट आवडीची वस्तू शोधण्यासाठी किंवा मोजण्यासाठी पुरेशी वेगळी दिसते की नाही.
अधिक जाणून घ्यायचे आहे का? संबंधित लेख पहा:
वैज्ञानिक कॅमेऱ्यांमध्ये क्वांटम कार्यक्षमता: एक नवशिक्यांसाठी मार्गदर्शक
टक्सन फोटोनिक्स कंपनी लिमिटेड. सर्व हक्क राखीव. उद्धृत करताना, कृपया स्त्रोताची कबुली द्या:www.tucsen.com
