图像传感器噪声取决于图像传感器的制作工艺、内部结构及内部补偿技术等原因，噪声反应了图像传感器的内部特性。CMOS图像传感器基本原理见：

CMOS图像传感——概述_沧海一升的博客-CSDN博客_cmos图像传感器CMOS图像传感器基本介绍https://blog.csdn.net/qq_21842097/article/details/117659629 相比纯粹的光学器件，电子器件在噪声方面的性能更差。受量化噪声、温度、漂移、ADC 精度、势阱阈值容量、暗电流以及像素之间差异等因素影响，图像传感器拍摄的图像不能避免受到噪声影响。研究图像传感器的噪声成因，能够为图像噪声的校正提供理论依据，并且为图像传感器制造技术提供参考。

下面就介绍CMOS图像传感器的主要噪声成因。

一、光子散粒噪声（Photon shot noise）

光是由离散的光子构成（光的粒子性），光源发出的光子打在CMOS上，从而形成一个可见的光点。光源每秒发射的光子到达CMOS的越多，则该像素的灰度值越大。但是因为光源发射和CMOS接收之间都有可能存在一些因素导致单个光子并没有被CMOS接收到或者某一时间段内发射的光子特别多（量子涨落），所以这就导致了灰度值会有波动，也就是所谓的散粒噪声。噪声分布如下，通过对两幅连续图像进行做差来分离得到光子散粒噪声：

噪声直方图本质上是一个高斯分布，不同像素间的光子计数波动是完全不相关的，就其空间变化而言，光子shot noise是白噪声（在所有空间频率上具有相同的强度）。因此，从表现形式来看，光子散粒噪声表现为椒盐噪声。

进一步分析，可以得到该噪声满足泊松分布。至于为什么是泊松分布，非常好理解。对于每一个像素点，能否接收到光子可以用一个二项分布（伯努利分布）去描述，从整个面的角度，能够接收到的概率是比较小的，而且分散到整个探测器平面的光子数往往是非常多的，能够使得这个二项分布趋向于泊松分布（二项分布的极限就是泊松分布）。

对于泊松分布，其均值与方差均相同，事实上均值的分布就是概率（波函数）的分布，可以看作是信号。通常在图像中定义信噪比的时候，可以将标准差定义为噪声，所以对于散粒噪声，噪声是与信号有关的。而且可以想象，总光子数越多，均值就越高，同时标准差也越大，也就是信号与噪声同时增加，然而信号的提高是 $N$ 倍的提高，而噪声是 $\sqrt{N}$ 倍(标准差与方差存在根号的关系)，所以总光子数的提高会带来信噪比 $\sqrt{N}$ 倍的提高。光照越高，散粒噪声越不明显;光照越低，它就越明显。

二、读出噪声（sensor read noise）

由像素的光敏部分收集的光子会刺激电子的逸散（光电效应），每一个被捕获的光子都会发射一个电子。累积的光电子被转换成与其数量成比例的电压，电压通过PGA进行放大（在相机里，此处放大倍数称为原生ISO），并在模数转换器 (ADC) 中进行数字化。代表所有像素的光子计数的数字构成图像的原始数据，我们将这个数字称为像素的原始值。

在理想情况下，原始数据中记录的数字数与光子数成正比。光子数量和相应的原始值之间的比例常数通常被称为传感器的模拟增益(它不是真正的增益，而是光电子计数和原始值之间的转换因子)。由于ISO值每增加一倍就会使给定曝光的原始值增加一倍，所以增益与ISO成反比——ISO值增加一倍就会使增益减半，因为相同数量的光子在ISO值增加一倍时就会转换成两倍大的原始值。

在现实世界中，原始数据并不精确地反映光子计数。信号处理链中的每个电子电路元件——从传感器读出，到ISO增益，再到数字化——都会受到电压波动的影响，导致原始值与理想值的偏差与光子计数成比例。由于信号处理电子器件的原始值的波动构成了传感器的read noise。

通过拍摄“黑帧”图像（盖上镜头盖进行曝光和最高可用快门速度）来分离得到读取噪声：没有捕捉到光子，只剩下读取传感器的电子噪声。可以看出，噪声的直方图近似为高斯分布。

就其空间变化而言，read noise并不完全是白噪声。经过仔细观察，图像的波动中有一维模式。因为从人眼的感知模式来说，即使。模式或条带噪声对整体噪声的贡献较小，但在视觉上比白噪声更明显。

三、模式噪声（Pattern noise）

模式噪声既可以具有固定的分量，即在图像之间也不会发生变化；也可以具有一个可变分量，虽然在像素之间不是随机的，但在图像两两之间并不相同。

通过对 16 个相同的“黑帧”进行平均来或得固定模式噪声的pattern，可以平均掉任何可变的、波动的读噪声分量，留下大部分固定的分量。可以看到，图中既有水平条带，也有垂直条带。

可以看到，固定模式噪声在视觉上造成的影响是巨大的。目前，业界主要采用相关双采样（CDS）技术来消除固定模式噪声。

四、热噪声（Thermal noise）

在像素中受热激发可以释放几个电子，这些热电子与光子吸收释放的电子无法区分，因此导致原始数据所代表的光子计数的失真。热电子在单位时间内以相对恒定的速率释放，因此热噪声随曝光时间增加。

噪声水平随着曝光时间的增加而上升，在这个特定样本中，当曝光时间超过约 15 秒时，斜率会下降。这种行为变化的原因是标准偏差的上升主要是由于分布尾部的一些“hot” pixel。当这些像素的原始值达到 max（sensor的最大值）时，它们对标准偏差的贡献会饱和，并且只有其他像素会导致标准偏差（较慢）上升。

为了显示这些外围“hot” pixel 数量的增长，下图以白色绘制了两个不同曝光时间的像素值高于平均值四个或更多标准差的像素（左图曝光时间为15s，右图为30s）：

对于少于一秒左右的曝光，读取噪声相对恒定，热噪声对整体图像噪声的贡献可以忽略不计。另一个导致图像质量下降的热因素是amplifier glow，这是由读出放大器发出的红外辐射（热量）引起的：

可以看到，图中右下角有明显的发亮，该部分靠近读出电路。

五、光响应非均匀性（Pixel response non-uniformity ）

光响应非均匀性（PRNU，Pixel response non-uniformity）—— 由于sensor中并非所有像素在捕捉和计数光子方面都具有完全相同的效率，即使没有read noise、shot noise等，原始计数仍然会有变化。造成这个问题的原因主要是在传感器制造过程中，感光元件上的硅的薄厚不同造成的。

通过分别测量组合的shot noise和read noise，并从一系列曝光的总噪声中适当地减去这些噪声，我们得到了PRNU“噪声”绘制为曝光的函数的图像：

PRNU“噪声”随着曝光的增长而增长——不同的像素记录了不同比例的光子，因此PRNU的RAW值的标准差与曝光成正比增长。另一方面，shot noise随着曝光的平方根而增大;read noise与曝光无关。在较低的曝光shot noise是主要的贡献，阴影区域read noise变得重要。

PRNU通常占总噪声的1~2%左右，很多时候是可以忽略的。从下图中可以看出当信号较大时光信号本身的散粒噪声远大于像素的非线性响应噪声。

六、量化噪声（Quantization error）

当来自signal 的模拟电压信号被数字化为一个RAW值时，它被四舍五入到一个附近的整数值。由于这种四舍五入，RAW值会略微错误地表示实际信号;数字化带来的误差称为量化误差，有时也被称为量化噪声。

七、暗电流相关噪声

暗电流是在目标物体无光照的条件下观测到的电流，是一种非理想因素，暗电流会积分成为暗电荷并存储在像素内的电荷储存节点。暗电荷的数量与积分时间成正比，同时也和温度有关系。

1、暗电流散粒噪声（Dark current shot noise）

暗电流散粒噪声源自像素的暗电流的波动。由于像素中的热诱导电子流（热电子发射）而产生暗电流。由于累积电荷量与时间成比例，因此在像素中会产生暗信号。由于电子的离散性质，暗信号在每个像素中都不会相同，但会遵循泊松分布，就像光子散粒噪声一样。因此，暗电流散粒噪声等于暗电流的平方根，因此将随着像素的积分时间而增长。由于暗电流是热现象，因此它与温度有很大关系。通常认为暗电流每8摄氏度加倍，但这个数字在不同传感器之间可能有很大不同，因此应该将其视为一个经验法则而非精确数字。所以在设计电路时必须注意把容易发热的电子元件尽可能布置在远离sensor的地方。

2、暗信号响应非均匀性（Dark signal non-uniformity ）

暗电流产生在像素之间可能不同，并且这将显示为通常被称为暗信号不均匀性（DSNU）的固定模式噪声。对于CMOS传感器而言，无论是在像素级还是列级，其他元件的差异也可能导致不均匀性。这些可能是随机的或结构化的，取决于它们的起源是在像素本身还是在传感器的列电路中。如果源自列电路，则结果将在图像中显示为垂直条纹。

3、复位噪声（Reset noise）

根据CMOS图像传感器的工作原理，卷帘曝光方式需要在先对势阱复位，将势阱中自由积累的电荷全部释放，为后续的读出准备。但是由于暗电流的存在，每次复位后都会残留一些大小随机的噪声信号，即复位噪声，其大小与像素结构、芯片温度、PN结电容有关，因此也称为kTC噪声。

像素的复位是需要一定时间的。定量的研究表明，即使是采用较大的复位电流，一般也需要1ms以上的时间才能将电荷释放干净，如下图所示。

实际的复位控制信号通常会短于1ms，因此下一帧图像多多少少会残存一些上一帧图像的影子，这个残影叫做image lag，也是噪声的一种形式。下图显示了有残影和无残影的图像对比。

复位噪声也可以通过相关双采样(correlated double sampling, CDS)进行抑制。

八、1/f 噪声（Flicker noise）

1/f 噪声是一种低频噪声，在有些文献中也称flicker noise（闪烁噪声）或pink noise（粉红噪声），它广泛存在于半导体器件中。在低频的时候1/f噪声一般显著高于电散粒噪声。

从上图中可以看到，“pink”与“white”这两种"颜色"的主要区别在于功率谱的分布。白噪声的功率在所有频段上是均匀分布的，而粉红噪声的功率主要集中在低频。

1/ f 噪声大部分被相关双采样(correlated double sampling, CDS)所抑制，只要两次采样之间的间隔足够短,可以认为 1/ f 噪声是失调。

九、串扰（cross-talk）

在sensor领域，串扰指的是入射到一个像素A的光信号没有在这个像素里被捕获，反而被其周围的像素B捕获，导致B产生了不该有的信号。下图显示了串扰的原理，黄色像素周围的多个像素都有可能捕获一些本属于黄色的光子，这也是一种噪声来源。

波长越长，串扰越严重。而造成这一现象越来远严重的原因在于像素越做越小。业界为了解决串扰也做了很多努力：

CMOS图像传感器 —— ISOCELL_沧海一升的博客-CSDN博客_cmos图像传感器介绍了三星 ISOCELL技术，在此基础上说明了DTI（深槽隔离技术），索尼的B-DTI，OV 的PureCel Plus-S均采用DTI技术。https://blog.csdn.net/qq_21842097/article/details/121011137

尽管像素噪声有多种来源，但每种噪声的贡献程度并不是同等重要的。为了简化计算，实际上经常采用简化的噪声模型，只考虑光散粒噪声、暗散粒噪声、读出噪声、以及ADC器件的量化噪声。

甚至可以进一步将量化噪声吸收到读出噪声中。因此，在计算信噪比时，往往噪声往往只计算读出噪声，散粒噪声以及暗电流。见：

CMOS图像传感器——提升图像信噪比_沧海一升的博客-CSDN博客_cmos信噪比介绍常用的提升信噪比方法的技术原理，并对他们的效果做定量分析https://blog.csdn.net/qq_21842097/article/details/118785962

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