作者：Aili-Light | 微信官方账号:艾利光科技
要比较两台相机的性能，应该注意哪些参数，是焦距、像素还是光圈？这些参数通常是众所周知的，很容易比较。上一篇文章(车载摄像头)CMOS我们提到，在机器视觉、自动驾驶等一些专业领域，计算机算法对图像有独特的要求，因此应更加关注暗噪声的变化、动态范围等参数。
在专业领域评价图像传感器的质量时，应注意哪些参数，这些参数的意义是什么？EMVA（European Machine Vision Association）1288(图1)是专门为相机图像传感器的测试而设计的标准。该标准定义了量子效率、动态范围、灵敏度等一系列参数和标准化测量方法。
图1 EMVA1288标准
本文详细介绍EMVA1288参数的定义提供了推导计算公式。为了更好地理解这些指标的物理意义，我们从光电信号的转换开始，逐步探索图像传感器的电子系统如何收集信号，为什么会产生噪声，如何分析信噪比、动态范围等参数。最后，我们给出了一些常见的图像传感器测试结果，供读者选择作为参考。
图2 图像传感器信号生成原理
图2显示了图像传感器内部的电子信号处理过程，光通过相机镜头聚焦在图像传感器上（sensor）上部，内置光电二极管将光子（p）转化为电子（e-），这一过程的转化效率称为量子效率 Quantum Efficiency，QE）。通过一系列的电路设计，系统在像素内收集电荷，然后通过采样电路读取电荷值。
公式(1)可根据光学原理计算入射光强度：
其中：Top：镜头的透光率，I：单位为入射光强度W/(sr*m2)，θ：入射光与镜头的倾斜角，F：镜头的光学孔径定义为F=Φ/f，Φ是镜头光面的直径，f是镜头焦距。
在相机曝光时，落在每个像素上的光子数可以表示为：
其中，Ee：照射在图像传感器上的光强度，Ap：像素面积，texp：曝光时间，Wc：根据波长定义每个光子的能量Wc=hc/λ，h玻尔兹曼常数，λ是光的波长。
根据量子力学的波粒二象性原理，光由离散光子组成，每个光子散落在图像传感器上，是一个独立的事件。因此，从统计的角度来看，一段时间内的光子数应服从泊松分布，其平均值和方差分别为：
假设光电转换的量子效率是通过像素内置的光电二极管产生的（Quantum Efficiency）为η，电子数量的平均值和方差分别为：
量子效率是衡量图像传感器性能的重要物理指标，CMOS图像传感器的量子效率通常在10%-80%之间，主要取决于光电二极管p-n结的结构和尺寸与波长有很大关系(见上一篇文章《车载摄像头》CMOS性能评价标准)。
图像传感器的噪声分为固定模式噪声（Fix-Pattern Noise）和暂态噪声（Temporal Noise）。固定模式像素之间的不一致性，固定模式噪声与时间无关。固定模式噪声与空间位置传感器芯片的空间位置有关，但会因不同图像传感器芯片而异。相反，暂态噪声与空间无关，其出现的空间位置是随机的，强度会随着时间而涨落。
让我们先讨论一下临时噪声。临时噪声与时间有关，具有一定的随机性，如暗噪声、采样噪声等。在一定的时间内，我们可以计算这种噪声的平均值和方差，作为衡量噪声水平的基础。
通过一系列光电效应产生的电流MOS管有将管道、电容器等设备转换为电荷，才能成为可采样的信号。在电路转换过程中(图3)，系统会引入一些噪声，如暗噪声（Dark Noise）。暗噪声是指电路内的固有电流通过积分成暗电荷并存储在像素中。暗电荷的数量与积分时间成正比，也与温度有关。在这里，我们记录暗噪声的平均值和方差μd，σd2。图像传感器暗噪声越低，性能越好。一般来说，暗噪声的范围是[0-50]e-（电子）。
图3 传感器内部电信号处理过程
如图3所示，电子信号在传感器内部放大，放大倍率（K）定义为电路增益（Gain）。增益可分为模拟增益和数字增益，两种增益可独立使用，有各自的倍率，最终的电路增益是两种增益的乘积。最后，采样电路将电信号转化为数字信号输出（Digital value），数字信号的平均强度和方差分别为：
电子信号的信噪比可子信号的信噪比可定义为：
例如SNR=100意味着信号比噪音大100倍，通常人眼可以接受的信噪比是SNR<在50范围内。信噪比可写成图像传感器系统：
理想的相机应满足：η=1，σd=而且信号强度远高于噪声，因此从公式(7)可以计算出，理想相机的信噪比为:
图4中显示的曲线机与实际相机之间的信噪比差异。
图4 理想相机与实际相机之间的信噪比关系
当信号强度很低时，公式(7)可以简化为：
EMVA1288标准定义了灵敏度阈值SNR=通过公式(9)可以推导出所需的入射光子数:
图像传感器的灵敏度阈值越低，接收的光信号越弱，性能越强。该阈值的范围通常是[1-10] ?（光子）。
动态范围是传感器能接收到的最大信号与最小信号之间的比值，即：
其中μp,max它指的是使信号饱和的光子数量。信号饱和值来自电路存储电荷的上限。像素内置电容越大，饱和值越高，通常为[105 – 106](光子)。像素饱和后，不能接收更多的光子，反映在图像上的过度曝光效果。μp,min即公式(10)中的最小信号。
固定模式噪声通常有两个来源，一是暗信号不一致（Dark Signal Non-uniformity，DSNU）带来的偏置（offset），另一种是光响应的不均匀性（Photon Response Non-uniformity，PRNU）灵敏度（sensitivity）差异。考虑到固定模式噪声，应将信噪比公式修改为：
其中，DSNU的数值大小一般在[0-1]e-（电子），而PRNU大约是1%左右。由于每颗图像传感器的都有差异性，因此DSNU和PRNU没有统一的计算公式。同样属于固定模式噪声的还有白噪声（White Noise），周期性的模式噪声等等。
综上所述，表1总结了以上提到的各项参数，参数的定义、说明（与什么因素相关）、参数单位等信息。
| 参数 | 定义 | 说明 | 单位 |
|---|---|---|---|
| 量子效率 QE | 光子转化为电子的效率 | 与像素设计有关 | 百分比% |
| 暗噪声 DN | 当没有光照时电路系统产生的噪声 | 取决于传感器的电路设计 | 电子e- |
| 饱和值 ST | 每个像素所能承载的最大电荷数 | 与像素设计有关 | 电子e- |
| 信噪比 SNR | 信号与噪声的比值 | 取决于传感器的设计 | 分贝dB |
| 动态范围 DR | 传感器接收的最大信号与最小信号的比例 | 取决于传感器的设计 | 分贝dB |
| 灵敏度阈值 AST | 传感器能感知的最小光信号 | 取决于传感器的设计 | 光子Ƴ |
表1 EMVA1288对图像传感器的评估参数以及定义
由于每个参数之间有一定的相关性，因此单独评估其中某一个参数，或某几个参数，对整体图像的影响，都是不完整的。我们可以通过测量系统输出信号的均值-方差关系，去评价整个图像传感器系统的性能。图5展示的是理想系统的均值-方差曲线和实际情况的差异。
图5 理想系统的均值-方差曲线和实际情况的差异
实测数据
表2列出了一些常见的车载/工业级图像传感器的参数实测值，供读者选择时作为参考。
| 型号/ 靶面尺寸 | 像素 | 像素尺寸 | QE | DN[e] | SNR[dB] | AST[γ] | DR [dB] |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IMX390 1/3’’ | 1920*1080 | 3.0μm | 57.6% | 3.90 | 40.9 | 8.27 | 68.3 |
| IMX424 (RGGB) 1/1.7’’ | 3840*1920 | 2.25μm | 56.4% | 1.69 | 39.8 | 4.36 | 72.3 |
| IMX424 (RCCG) 1/1.7’’ | 3840*1920 | 2.25μm | 82.2% | 0.39 | 40.2 | 2.92 | 72.3 |
| OX08B 1/1.7’’ | 3840*2160 | 2.1μm | 42.6% | 3.38 | 38.0 | 10.25 | 63.0 |
| SC120AT 1/4’’ | 1280*960 | 3.0μm | 59.2% | 26.88 | 42.3 | 55.8 | 53.6 |
| IMX428 1.1’’ | 3208*2200 | 4.5μm | 51.79% | 2.77 | 40.44 | 5.38 | 70.59 |
| IMX287 1/2.9’’ | 720*540 | 6.9μm | 61.82% | 3.80 | 43.51 | 7.55 | 74.43 |
| IMX392 1/2.3’’ | 1920*1200 | 3.45μm | 60% | 2.38 | 40.32 | 4.81 | 71.45 |
| IMX265 1/1.8’’ | 2048*1536 | 3.45μm | 59.66% | 2.31 | 40.30 | 4.93 | 71.74 |
| AR0134 1/3’’ | 1280*960 | 3.75μm | 57% | 5.12 | 37.49 | 9.73 | 59.97 |
表2 常见的车载/工业图像传感器的参数实测值