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EMVA1288频谱图与信噪比曲线解读

 西安远望图像技术有限公司,冯兵,博士 

 2020年9月21日 

 

1.引言 

  符合EMVA1288标准的测试报告中,除了有灵敏度、动态范围、信噪比、暗电流、DSNU1288及PRNU1288等性能参数的数值外,还有20多张图表,其中有4张频谱图,分别是DSNU水平与垂直频谱、PRNU水平与垂直频谱。这四张频谱图具有比DSNU1288与PRNU1288这两个参数更丰富的含义,能对图像的成像非一致性特性进行更好的表述。DSNU与PRNU也对图像的信噪比有影响,其影响的是图像的“总信噪比”,本文尝试对这四张图以及信噪比曲线图进行解读以协助读者更好的理解EMVA1288标准以及其输出的测试报告。

 

2.EMVA1288标准的噪声分类

  EMVA1288标准将图像的噪声分成了两类,一类是“时域噪声”,指的是同一个像素,在完全相同的曝光条件下,在不同的图像之间灰度值并不相同,其涨落分布服从泊淞(Poisson)分布;另一类是“空域噪声”,指的是在同一幅图像中,在所有像素曝光条件完全相同的条件下,不同像素之间的灰度值并不相同,它包括暗场图像灰度值(本底)不同,表示为DSNU(暗场响应非一致性),以及不同像素的光电响应不同,表示为PRNU(光响应非一致性)。但这里的“空域噪声”并不是真正意义上的噪声,只是二维图像的一种空间非均匀性,由于它对特定的图像传感器或相机具有时间不变性,因此是比较容易通过校正来减弱或消除的。

  EMVA1288标准中,暗场噪声、信噪比以及动态范围是评价时域噪声的主要参数,而DSNU1288与PRNU1288是来用评价空域噪声的主要参数。标准8.1节中定义的“总信噪比”则将两者结合起来,将空间非均匀性这种“空域噪声”也当成了一种普通噪声,与时域噪声进行叠加,再计算图像的信噪比,就是“总信噪比”,测试报告中的信噪比曲线中就包含有“总信噪比”曲线。总信噪比表达的是,单帧图像没有进行空间非均匀性校正时呈现出的实际信噪比。

 

3.频谱图的计算与绘制

  参考EMVA1288标准R3.1中文版第29~31页,基于DSNU图<ydark>与PRNU图<y50>-<ydark>来计算频谱图。 

  水平谱的计算与绘制步骤如下: 

  1. 二维图像y减去均值; 
  2. 计算每一行矢量y[m]的傅里叶变换;  
  3. 计算所有M行的频谱功率的平均值; 
  4. 把DSNU1288与PRNU1288加入到相应的频谱图中。由于PRNU1288是相对于均值的一个相对值,所以功率谱与时域噪声都要除以图像均值。 
  5. 再在图中以一条水平线加入时域噪声σy.stack,这样就很容易对时域噪声和空域噪声进行对比。 

  对于垂直频谱图,采用同样的方法计算,只是行和列必须互相交换。 

4.频谱图解读示例

  上节中所述的“白噪声”或“空域白噪声”,指的是没有特征的完全符合泊淞(Poisson)分布的“噪声”。在这里的语义环境下,以DSNU为例,指的是,如果一台相机,其暗场(本底)图像没有任何有特征的条纹,像素与像素之间的本底非均匀性(DSNU)完全符合泊淞分布,这种非均性就是“全白”的白噪声。对这种白噪声(像素之间的非一致性)做出的功率谱曲线,基本上就是一条直线。也就是说在不同的频率谱段,都是一个常数,而这个常数的值就是DSNU1288。 

  如果相机的本底不完全是“白”的,例如有横向、纵向或倾斜条纹,那么在其水平或垂直频谱上就会出现与这些条纹的空间频率所对应的尖峰。反之,如果发现频谱图上出现了尖峰,则说明图像上有固定频率的条纹出现了。这样的噪声就不是“纯白”的噪声了,图像中必然有特定频率的干扰条纹。 

  图1为DSNU水平频谱示例。频谱图中以一条水平线加入了“时域噪声”,它有非常重要的意义。前面解释了,按EMVA1288标准的定义,对于一帧图像来说,它的噪声包括两部分,一部分是“时域噪声”,一部分是“空域噪声”。具体的对于所采集的DSNU图像,也就暗场图像来说,它包含的噪声就是本底的时域噪声与DSNU1288这两种。在频谱图上,我们同时给出了DSNU1288与时域噪声,都是以DN值为单位,这样就可以直观的定量的比较,在暗场图像的噪声分量中,是以代表像素之间非均匀性的DSNU为主?还是以随机的时域噪声为主? 

图1 DSNU水平频谱 

  例如图1所示DSNU水平频谱的示例图中,时域本底噪声约为3个DN值,而DSNU1288是2.1个DN值,此示例图所代表的这组暗场(DSNU)图像中,如果不考虑那两个尖峰代表的横竖条纹干扰,仅就白噪声来说,以上数据表示随机的时域噪声(3DN)是大于像素空间本底的非均匀性(2.1DN)的。所以,如果频谱图上没有这两个尖峰,直接去观察DSNU图像,其主要的噪声表现是时域噪声而不是空域噪声。但我们同时又看到,这两道尖峰的幅值不仅远大于DSNU1288,而且已经远远大于时域噪声。所以整体上,这条曲线代表的是:在该相机的暗场图像中,最主要的噪声是:有规律的有固定频率的干扰条纹,其次是时域噪声,最后才是像素之间的非均匀性(DSNU1288)。 

  图2是标准中的PRNU水平频谱示例图。PRNU指的是光响应的非一致性,PRNU频谱图中的时域噪声代表的是用来进行频谱分析的PRNU图像的时域噪声。与DSNU频谱不同的是,这里的单位不是用的DN值,而是百分比。但有了上述对DSNU频谱图的分析,这里的PRNU频谱图所代表的含义就不难理解了:它代表的是在半饱和的均匀曝光的PRNU图像中,光响应的非一致性导致的“空域噪声”超过了以暗场噪声及光子(电子)数涨落产生的时域噪声,此外,图像中还叠加有固定空间频率的不一定非常明显的干扰条纹。 

图2 PRNU水平频谱 

5.总信噪比曲线解读 

  图3是SNR曲线图示例,其中“理想值”曲线代表的是DSNU与PRNU均为零,量子效率100%,暗场噪声为零的相机所输出的图像信噪比曲线;“理论值”代表的是不含DSNU与PRNU这两种“空域噪声”,而仅考虑量子效率与时域噪声时的信噪比曲线;而“总信噪比”中的噪声则同时包含了“时域噪声”与“空域噪声”。 

  从图2我们看到,在50%曝光量的半饱和成像条件下,PRNU1288接近1%,而此时时域噪声所占的百分比约为0.7%,低于PRNU。而随着曝光量的进一步增加,根据EMVA1288标准的理论我们知道,时域噪声的占比将进一步降低,这也就导致在图3中,随着曝光量的增加,“总信噪比”曲线与“理论值”曲线偏差越来越大。此曲线说明,该相机在曝光量充足时,主要的“噪声”来源于图像传感器的光响应非一致性,而不是时域噪声。 


图3 SNR曲线图示例 

6.实践经验与评论 

  由于工作的需要,笔者使用ez1288相机性能测试仪( www.ez1288.com )测试了大量不同厂商不同型号的相机,有些相机的DSNU与PRNU值非常小,因此其总的信噪比曲线与“理论值”基本重合,代表了其非均性基本可以忽略不计,这样的相机基本不用对其输出的图像进行非均匀性校正,示例如图4。而有些相机,其DSNU1288与PRNU1288非常大,甚至远大于时域噪声,对于这样的相机输出的图像,可能就必须进行空间非均匀性的校正才能使用了,示例如图5。还有的相机,其PRNU或DSNU数值并不大,但是频谱图上有大量的尖峰,表明其图像中有大量有规律的条纹,这样的相机可能也必须进行校正后才能使用,示例如图6。  

图4 SNR曲线图实测图1          

 图5 SNR曲线图实测图2

图6 有横竖条纹的PRNU图像及其频谱图

  一份标准的EMVA1288测试报告中除了有各种必测的性能指标数据外,还有20多张图表,这些图表比那些性能指标数据含有更丰富的信息。篇幅所限,本文只对测试报告中的5张图表进行了解读,希望其能对读者理解与使用EMVA1288测试报告有所帮助。 

 

参考文献: 

1)EMVA1288, Standard for Characterization of Image Sensors and Cameras, Release 3.1,December 30, 2016, Issued by European Machine Vision Association, www.emva.org

2)EMVA1288图像传感器与相机性能测试标准R3.1(中文版),2017年8月25日,欧洲机器视觉协会(EMVA)发布,中国机器视觉产业联盟(CMVU)译。   

 

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EMVA1288频谱图与信噪比曲线解读

 


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