25.08.19Jeśli chodzi o rejestrowanie precyzyjnych i wiarygodnych obrazów w badaniach naukowych, jakość danych zależy nie tylko od rozdzielczości czy rozmiaru matrycy. Jednym z najważniejszych – choć czasami pomijanych – wskaźników jest stosunek sygnału do szumu (SNR). W systemach obrazowania SNR określa, jak wyraźnie można odróżnić rzeczywisty sygnał (użyteczne informacje) od niepożądanego szumu.
W zastosowaniach obrazowania naukowego, takich jak mikroskopia, astronomia i spektroskopia, niski współczynnik SNR może oznaczać różnicę między wykryciem słabego obiektu a jego całkowitym przegapieniem. W tym artykule omówiono definicję współczynnika SNR, jego znaczenie, wpływ na kontrast oraz sposób wyboru i optymalizacji kamery naukowej w oparciu o ten kluczowy parametr.
Czym jest stosunek sygnału do szumu i jak się go definiuje?
Stosunek sygnału do szumu (SNR) to najważniejszy wskaźnik jakości obrazu, podstawowy parametr kontrastu obrazu i często najbardziej użyteczny czynnik decydujący o tym, czy kamera jest wystarczająco czuła dla danego zastosowania.
Próby zwiększenia czułości kamery koncentrują się na poprawie zbieranego sygnału:
● Poprzez poprawę wydajności kwantowej lub zwiększenie rozmiaru pikseli
● Redukcja źródeł szumów zależnych od kamery
Źródła szumu kumulują się, ale w zależności od okoliczności jeden z nich może dominować i na nim należy się skupić, próbując poprawić współczynnik SNR — poprzez optymalizację ustawień lub konfiguracji, albo poprzez modernizację źródeł światła, optyki i kamer.
Powszechnym skrótem jest opisywanie obrazów za pomocą pojedynczego stosunku sygnału do szumu, na przykład twierdzenie, że obraz ma SNR równy „15”. Jednak, jak sama nazwa wskazuje, stosunek sygnału do szumu zależy od sygnału, który oczywiście będzie inny dla każdego piksela. To właśnie daje nam nasz obraz.
SNR obrazu zazwyczaj odnosi się do SNR sygnału szczytowego będącego przedmiotem zainteresowania na obrazie. Na przykład, SNR obrazu komórek fluorescencyjnych na ciemnym tle będzie oparty na intensywności sygnału szczytowego pikseli struktury będącej przedmiotem zainteresowania w komórce.
Na przykład, nie jest reprezentatywne przyjęcie średniej wartości SNR całego obrazu. W technikach takich jak mikroskopia fluorescencyjna, gdzie ciemne tło z zerową liczbą wykrytych fotonów może być powszechne, piksele o zerowym sygnale mają zerowy SNR. Dlatego też, uśrednienie obrazu zależałoby od liczby pikseli tła widocznych na obrazie.
Dlaczego SNR ma znaczenie dla kamer naukowych
W obrazowaniu naukowym współczynnik SNR ma bezpośredni wpływ na to, jak dobrze można identyfikować słabe szczegóły, mierzyć dane ilościowe i odtwarzać wyniki.
●Wyraźność obrazu– Wyższy współczynnik SNR redukuje ziarnistość i sprawia, że drobne struktury stają się widoczne.
●Dokładność danych– Zmniejsza błędy pomiarowe w eksperymentach opartych na intensywności.
●Wydajność przy słabym oświetleniu– Niezbędny w mikroskopii fluorescencyjnej, astrofotografii głębokiego nieba i spektroskopii, gdzie liczba fotonów jest naturalnie niska.
Niezależnie od tego, czy używaszKamera sCMOSw przypadku obrazowania z dużą prędkością lub chłodzonego przetwornika CCD do zastosowań wymagających długiego czasu naświetlania, zrozumienie współczynnika SNR pomaga zrównoważyć kompromisy pomiędzy wydajnością.
Jak SNR wpływa na kontrast obrazu
Kontrast to względna różnica w intensywności między jasnymi i ciemnymi obszarami obrazu. W wielu zastosowaniach ostatecznym celem jest uzyskanie dobrego kontrastu obrazu w obszarach zainteresowania.
Na kontrast obrazu wpływa wiele czynników związanych z obiektem, układem optycznym i warunkami obrazowania, takich jak jakość obiektywu i ilość światła w tle.
●Wysoki współczynnik SNR→ Wyraźne rozgraniczenie obszarów jasnych i ciemnych; krawędzie są ostre, a subtelne szczegóły pozostają widoczne.
●Niski współczynnik SNR→ Ciemne obszary stają się jaśniejsze z powodu szumu, jasne obszary stają się ciemniejsze, a ogólny kontrast obrazu ulega spłaszczeniu.
Na przykład w mikroskopii fluorescencyjnej niski współczynnik SNR może spowodować, że słabo fluorescencyjna próbka zleje się z tłem, co sprawi, że analiza ilościowa będzie mało wiarygodna. W astronomii słabe gwiazdy lub galaktyki mogą całkowicie zniknąć w zaszumionych danych.
Istnieją jednak również czynniki wewnątrz samego aparatu – najważniejszym z nich jest stosunek sygnału do szumu (SNR). Ponadto, szczególnie przy słabym oświetleniu, skalowanie intensywności obrazu, czyli sposób wyświetlania obrazu na monitorze, odgrywa dużą rolę w postrzeganym kontraście. Przy wysokim poziomie szumu w ciemnych obszarach obrazu, algorytmy automatycznego skalowania obrazu mogą mieć dolną granicę ustawioną zbyt nisko przez zaszumione piksele o niskiej wartości, podczas gdy górna granica jest zawyżona przez szum w pikselach o wysokim sygnale. Jest to przyczyną charakterystycznego, „wyblakłego” szarego efektu obrazów o niskim współczynniku SNR. Lepszy kontrast można uzyskać, ustawiając dolną granicę na przesunięcie aparatu.
Czynniki wpływające na SNR w kamerach naukowych
Na współczynnik SNR systemu kamer wpływa kilka parametrów projektowych i operacyjnych:
Technologia czujników
● sCMOS – łączy niski poziom szumów odczytu i wysoką liczbę klatek na sekundę, co jest idealne do dynamicznego obrazowania.
● CCD – historycznie zapewnia niski poziom szumów przy długich czasach naświetlania, ale jest wolniejszy od nowoczesnych matryc CMOS.
● EMCCD – wykorzystuje wzmocnienie na układzie scalonym w celu wzmocnienia słabych sygnałów, ale może wprowadzać szum multiplikatywny.
Rozmiar piksela i współczynnik wypełnienia
Większe piksele zbierają więcej fotonów, zwiększając sygnał i tym samym współczynnik SNR.
Efektywność kwantowa (QE)
Wyższy współczynnik QE oznacza, że więcej nadchodzących fotonów jest przekształcanych w elektrony, co poprawia współczynnik SNR.
Czas narażenia
Dłuższe naświetlanie powoduje gromadzenie większej ilości fotonów, wzmacniając sygnał, ale może też zwiększyć szum prądu ciemnego.
Systemy chłodzenia
Chłodzenie redukuje prąd ciemny, co znacznie poprawia współczynnik SNR przy długich ekspozycjach.
Optyka i oświetlenie
Wysokiej jakości obiektywy i stabilne oświetlenie maksymalizują przechwytywanie sygnału i minimalizują jego zmienność.
Przykłady różnych szczytowych wartości SNR
W obrazowaniu PSNR często odnosi się do teoretycznego maksimum w stosunku do nasycenia pikseli. Pomimo różnic w obiektach, warunkach obrazowania i technologii kamer, w przypadku konwencjonalnych kamer naukowych, obrazy o tym samym stosunku sygnału do szumu mogą być podobne. Stopień „ziarnistości”, zmienność między klatkami i, do pewnego stopnia, kontrast mogą być podobne w tych różnych warunkach. Dlatego możliwe jest zrozumienie wartości SNR oraz różnych warunków i wyzwań, jakie one implikują, na podstawie reprezentatywnych obrazów, takich jak te przedstawione w tabeli.
NOTATKA: Maksymalne wartości sygnału fotoelektronów dla każdego wiersza są podane na niebiesko. Wszystkie obrazy wyświetlane są z automatycznym skalowaniem histogramu, ignorując (nasycając) 0,35% najjaśniejszych i najciemniejszych pikseli. Dwie kolumny obrazów po lewej: obrazowanie soczewkowe celu testowego. Cztery kolumny po prawej: glista ludzka uchwycona fluorescencyjnie za pomocą obiektywu mikroskopu 10x. Aby zilustrować różnice między klatkami w wartościach pikseli przy niższym współczynniku SNR, przedstawiono trzy kolejne klatki.
Przedstawiono obraz obiektu testowego uzyskany za pomocą soczewki, obraz z mikroskopu fluorescencyjnego oraz powiększony widok obrazu fluorescencyjnego, pokazujący zmienność w 3 kolejnych klatkach. Podano również szczytową liczbę fotoelektronów dla każdego poziomu sygnału.
Na poniższym rysunku zamieszczono pełne wersje przykładowych obrazów, w celach informacyjnych.
Pełnowymiarowe obrazy użyte w tabeli przykładów stosunku sygnału do szumu
Lewy:Testowy obiekt obrazowy sfotografowany za pomocą obiektywu.
Prawidłowy: Próbka nicienia Ascaris widziana pod mikroskopem fluorescencyjnym przy powiększeniu 10x.
SNR w aplikacjach
SNR ma kluczowe znaczenie w wielu dziedzinach:
● Mikroskopia – wykrywanie słabej fluorescencji w próbkach biologicznych wymaga wysokiego współczynnika SNR w celu uniknięcia wyników fałszywie ujemnych.
● Astronomia – identyfikacja odległych galaktyk lub egzoplanet wymaga długich ekspozycji z minimalnym szumem.
● Spektroskopia – wysoki współczynnik SNR zapewnia dokładne pomiary intensywności szczytów w analizie chemicznej.
● Kontrola przemysłowa – Na liniach montażowych o słabym oświetleniu wysoki współczynnik SNR pozwala na niezawodne wykrywanie wad.
Wybór aparatu naukowego o odpowiednim współczynniku SNR
Przy ocenie nowego aparatu naukowego:
●Sprawdź specyfikacje SNR– Porównaj wartości dB w warunkach podobnych do tych, w których stosujesz tę metodę.
●Równowaga innych wskaźników– Weź pod uwagę wydajność kwantową, zakres dynamiki i liczbę klatek na sekundę.
●Dopasuj technologię do przypadku użycia– W przypadku dynamicznych scen o dużej szybkości idealna może być kamera sCMOS; w przypadku statycznych obiektów o bardzo słabym oświetleniu lepiej sprawdzi się chłodzona matryca CCD lub EMCCD.
●Łączność dla wydajności przepływu pracy– Choć nie ma to bezpośredniego wpływu na stosunek sygnału do szumu (SNR), takie funkcje jak wyjście HDMI umożliwiają przeglądanie obrazu w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką weryfikację, czy ustawienia akwizycji zapewniają pożądany stosunek sygnału do szumu (SNR).
Wniosek
Stosunek sygnału do szumu (SNR) to kluczowy wskaźnik wydajności, który bezpośrednio wpływa na przejrzystość i wiarygodność obrazów naukowych. Zrozumienie definicji SNR, czynników wpływających na niego oraz implikacji różnych wartości SNR pozwala badaczom i użytkownikom technicznym na skuteczniejszą ocenę systemów obrazowania. Zastosowanie tej wiedzy – czy to przy wyborze nowego…kamera naukowalub optymalizując istniejącą konfigurację — możesz mieć pewność, że Twój obieg pracy związany z obrazowaniem będzie rejestrował dane z poziomem precyzji wymaganym dla Twojego konkretnego zastosowania.
Często zadawane pytania
Jaki współczynnik SNR uważa się za „dobry” dla kamer naukowych?
Idealny współczynnik SNR zależy od zastosowania. W przypadku wymagających, ilościowych prac – takich jak mikroskopia fluorescencyjna czy astronomia – zaleca się zazwyczaj współczynnik SNR powyżej 40 dB, ponieważ generuje on obrazy z minimalnym szumem i zachowuje drobne szczegóły. Do ogólnego użytku laboratoryjnego lub inspekcji przemysłowej wystarczający może być współczynnik 35–40 dB. Wartości poniżej 30 dB zazwyczaj pokazują widoczną ziarnistość i mogą negatywnie wpływać na dokładność, szczególnie w warunkach niskiego kontrastu.
Jak wydajność kwantowa (QE) wpływa na SNR?
Wydajność kwantowa mierzy, jak skutecznie czujnik konwertuje przychodzące fotony na elektrony. Wyższy współczynnik QE oznacza, że więcej dostępnego światła jest rejestrowane jako sygnał, co zwiększa licznik w równaniu SNR. Jest to szczególnie ważne w warunkach słabego oświetlenia, gdzie liczy się każdy foton. Na przykład kamera sCMOS z współczynnikiem QE na poziomie 80% osiągnie wyższy współczynnik SNR w tych samych warunkach w porównaniu z czujnikiem z 50% współczynnikiem QE, po prostu dlatego, że rejestruje więcej użytecznego sygnału.
Jaka jest różnica między SNR a stosunkiem kontrastu do szumu (CNR)?
Podczas gdy SNR mierzy ogólną siłę sygnału w stosunku do szumu, CNR koncentruje się na widoczności konkretnego obiektu na tle jego tła. W obrazowaniu naukowym oba wskaźniki są ważne: SNR informuje o ogólnej „czystości” obrazu, a CNR określa, czy dany obiekt zainteresowania wyróżnia się na tyle, aby umożliwić jego wykrycie lub pomiar.
Chcesz dowiedzieć się więcej? Sprawdź powiązane artykuły:
Wydajność kwantowa w kamerach naukowych: przewodnik dla początkujących
Tucsen Photonics Co., Ltd. Wszelkie prawa zastrzeżone. Przy cytowaniu prosimy o podanie źródła:www.tucsen.com
