वैज्ञानिक क्यामेराहरूमा सिग्नल-टु-नोइज अनुपात: यो किन महत्वपूर्ण छ

सिग्नल टु नाइज रेशियो (SNR) हाम्रो छवि गुणस्तरको सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण मापन हो, छवि कन्ट्रास्टमा आधारभूत, र प्रायः क्यामेरा तपाईंको अनुप्रयोगको लागि पर्याप्त संवेदनशील छ कि छैन भन्ने कुरामा सबैभन्दा उपयोगी निर्धारण कारक हो।

क्यामेराको संवेदनशीलता सुधार गर्ने प्रयासहरू सङ्कलन गरिएको सिग्नल सुधार गर्ने दुवैको वरिपरि घुम्छन्:

● क्वान्टम दक्षतामा सुधार वा पिक्सेल आकारमा वृद्धि मार्फत
● क्यामेरा-निर्भर आवाजको स्रोतहरू कम गर्ने

आवाजका स्रोतहरू एकसाथ जोडिन्छन्, तर परिस्थितिहरूमा निर्भर गर्दै व्यक्तिले प्रभुत्व जमाउन सक्छ, र SNR सुधार गर्ने प्रयास गर्दा ध्यान केन्द्रित गर्नुपर्छ - या त सेटिङहरू अनुकूलन गरेर वा सेटअप गरेर, वा राम्रो प्रकाश स्रोतहरू, अप्टिक्स, र क्यामेराहरूमा स्तरोन्नति गरेर।

छविहरूलाई एकल सिग्नल-टु-नोइज अनुपातको सन्दर्भमा वर्णन गर्नु सामान्य संक्षेप हो, उदाहरणका लागि, कुनै छविको SNR '१५' भएको दाबी गर्नु। यद्यपि, नामबाट स्पष्ट भएझैं, सिग्नल-टु-नोइज अनुपात सिग्नलमा निर्भर गर्दछ, जुन प्रत्येक पिक्सेलको लागि अवश्य पनि फरक हुनेछ। यसले हामीलाई हाम्रो छवि दिन्छ।

छविको SNR ले सामान्यतया छवि भित्रको रुचिको शिखर संकेतको SNR लाई जनाउँछ। उदाहरणका लागि, अँध्यारो पृष्ठभूमिमा फ्लोरोसेन्ट कोशिकाहरूको छविबाट SNR ले सेल भित्रको रुचिको संरचनाको पिक्सेलबाट शिखर संकेत तीव्रता प्रयोग गर्नेछ।

उदाहरणका लागि, सम्पूर्ण छविको SNR को लागि औसत मान लिनु प्रतिनिधिमूलक होइन। फ्लोरोसेन्स माइक्रोस्कोपी जस्ता प्रविधिहरूमा जहाँ शून्य पत्ता लागेको फोटन भएको गाढा पृष्ठभूमि सामान्य हुन सक्छ, यी शून्य सिग्नल पिक्सेलहरूमा शून्यको SNR हुन्छ। त्यसकारण, छविभरि कुनै पनि औसत कति पृष्ठभूमि पिक्सेलहरू दृश्यमा थिए भन्ने कुरामा निर्भर गर्दछ।