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。

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生成电信号

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：

参数一：量子效率（QE）

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)。

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噪声的来源

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。

暂态噪声 - Temporal Noise

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。

参数二：暗噪声（DN）

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：

参数3：信噪比（SNR）

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

参数四：灵敏度阈值（AST）

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）。

参数五：动态范围（DR）

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。

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固定模式噪声 Fix-Pattern Noise

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。

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总结

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