Tại sao tiếng ồn không phụ thuộc vào thời gian phơi sáng?

Trong bài đăng Tại sao máy ảnh sử dụng một lần phơi sáng thay vì tích hợp trên nhiều lần đọc rất nhanh? một câu hỏi quan trọng là tiếng ồn có phụ thuộc vào thời gian phơi sáng hay không. Theo tiếng ồn tôi có nghĩa là tiếng ồn tuyệt đối (N), không phải là tiếng ồn tương đối (S / N). Tôi đã bị thuyết phục về mối tương quan này bởi vì tôi đã nghĩ rằng tiếng ồn được tích lũy trong thời gian phơi sáng, vì vậy nếu nó dài hơn thì tiếng ồn sẽ cao hơn.

Để kiểm tra giả thuyết này, tôi đã thử chụp ảnh đen với nắp ống kính trên ống kính, theo cách như vậy để có S = 0. Tôi đang sử dụng Canon 600D, ISO100 và f / 3.5

Tôi đã viết một tập lệnh python để tính giá trị trung bình trung bình trên tất cả các pixel bằng một giá trị trung bình đơn giản hoặc với một trung bình bậc hai (sqrt (sum_i (R_i ^ 2)) trong đó R_i là pixel thứ i chỉ xem xét kênh màu đỏ.

Tôi đã sử dụng jpeg, vì tôi không thể đọc thô từ python. Sử dụng jpeg độ phân giải của tiếng ồn khá nhỏ (1/256), nhưng tôi đã thu được kết quả thú vị.

Ở đây âm mưu: trên trục y tiếng ồn, trên trục x thời gian phơi sáng.

có vẻ như tiếng ồn khá liên tục khi tiếp xúc với 1s, sau đó nó bắt đầu tăng

Tôi cũng đã thử chụp bằng ISO3200, đây là kết quả:

như mong đợi, tiếng ồn lớn hơn nhiều (~ 10 lần) nhưng hành vi với thời gian phơi sáng là tương tự (có thể nó tăng nhanh hơn một chút).

Tại sao lại có hành vi này?

Tại sao kênh xanh lại ồn ào hơn?

Trước hết, bạn thực sự không thể đánh giá bất kỳ dạng nhiễu nào thông qua JPEG. Nén, thậm chí nén tối thiểu, có tác động có thể đo lường / nhìn thấy được đối với sự xuất hiện của tiếng ồn. Bạn chỉ có thể thực sự đánh giá nhiễu với hình ảnh RAW.

Để chắc chắn, bạn hiểu rằng nguồn nhiễu hình ảnh chínhlà photon bắn nhiễu? Tiếng ồn bạn đang đánh giá là tiếng ồn máy ảnh, tiếng ồn do dòng điện truyền qua các mạch điện tử và có khả năng gây ra bởi sự không hoàn hảo của vật liệu được sử dụng trong cảm biến hình ảnh. Tiếng ồn đọc nói chung là một khía cạnh cố định của cảm biến cho một mức ISO nhất định, cho đến khi các yếu tố bổ sung như nhiệt bắt đầu thay đổi nó. Ngoài ra, để đưa tín hiệu vào cuộc thảo luận trong giây lát ... đọc nhiễu là một phần rất nhỏ của tín hiệu tối đa, do đó, ngay cả ở mức cao nhất là 0,009 @ ISO 3200 trong biểu đồ của bạn, khi bạn đặt tín hiệu hình ảnh đủ mạnh lên trên đó , tác động của tiếng ồn đọc thực sự không đáng kể đến mức có hiệu quả vô nghĩa. Photon bắn tiếng ồn, hoặc nhiễu trong chính tín hiệu hình ảnh phát sinh từ tín hiệu yếu hơn (so với công suất toàn phần vật lý của một đi-ốt ảnh đơn) và mô hình không nhất quán của các photon không đồng nhất, là yếu tố chính gây ra nhiễu ISO cao. Bạn sẽ phải đào sâu vào bóng tối tối nhất của ảnh ISO 3200 để tìm bất kỳ dấu hiệu nào của nhiễu đọc.

Khi bạn phơi sáng tối đa 1 giây, tôi sẽ cho rằng lượng nhiễu đọc là bằng phẳng vì bạn không tích lũy đủ nhiệt trong mạch để có tác động. Theo các thử nghiệm của bạn, khi bạn đạt mức phơi sáng 1 giây, nhiệt có thể bắt đầu tích tụ và có ảnh hưởng. Khi bạn tiếp tục phơi bày trong một khoảng thời gian dài hơn và lâu hơn, tác động của nhiễu nhiệt đối với tiếng ồn đọc tổng thể tăng lên.

Tôi không phải là kỹ sư cảm biến hình ảnh CMOS, vì vậy tôi không thể hiểu sâu hơn thế. Tôi sẽ cung cấp, dựa trên nhiều bằng sáng chế mà tôi đã đọc được xuất bản bởi cả Sony và Canon, rằng có những lý do khác khiến tiếng ồn tăng theo thời gian phơi sáng. Có khá nhiều bằng sáng chế giảm thiểu tiếng ồn nổi lên trong bằng sáng chế nhằm mục đích xác định, theo dõi và loại bỏ nhiều nguồn tiếng ồn có thể có. Hầu hết xử lý nhiễu hiện tại tối, nhiễu khuếch đại hoặc nhiễu chuyển đổi A / D, nhưng có các nguồn khác. Một số bằng sáng chế đã cắt đứt nguồn cung cấp năng lượng chính để giảm thiểu nhiễu và mạch điện dung đọc trong quá trình đọc để loại bỏ khả năng dòng điện tối từ nguồn cung cấp năng lượng làm tăng tiếng ồn trong quá trình đọc (tôi tin rằng đó là bằng sáng chế của Canon và tôi '

Có thể nói, tiếng ồn nhiệt chắc chắn trở thành một nhà sản xuất tiếng ồn chính khi tiếp xúc vượt qua một ngưỡng nhất định. Tôi sẽ không đoán được ngưỡng đó là chính xác 1 giây, nhưng các bài kiểm tra của bạn chắc chắn sẽ chỉ ra nhiều như vậy.