2022년 4월 22일암흑 신호 비균일성(DSNU)은 카메라 이미지 배경의 시간에 따른 변화 수준을 측정하는 지표입니다. DSNU는 때때로 나타날 수 있는 패턴이나 구조와 관련하여 배경 이미지의 품질을 대략적으로 수치적으로 나타냅니다.
저조도 이미징에서는 카메라의 배경 품질이 중요한 요소가 될 수 있습니다. 카메라에 광자가 입사하지 않을 경우, 획득된 이미지는 일반적으로 0 그레이 레벨(ADU)의 픽셀 값을 표시하지 않습니다. 일반적으로 100 그레이 레벨과 같은 '오프셋' 값이 존재하며, 카메라는 빛이 없을 때 이 값을 표시합니다. 또한, 측정에 대한 노이즈의 영향을 더하거나 빼기도 합니다. 그러나 신중한 보정 및 수정 없이는 이 고정 오프셋 값에 픽셀마다 약간의 차이가 발생할 수 있습니다. 이러한 차이를 '고정 패턴 노이즈'라고 합니다. DNSU는 이 고정 패턴 노이즈의 정도를 나타내며, 전자 단위로 측정된 픽셀 오프셋 값의 표준 편차를 나타냅니다.
많은 저조도 이미징 카메라의 DSNU는 일반적으로 약 0.5e- 미만입니다. 즉, 픽셀당 수백 또는 수천 개의 광자가 포착되는 중조도 또는 고조도 애플리케이션에서는 이러한 노이즈 기여도가 전혀 무시할 수 있음을 의미합니다. 실제로 저조도 애플리케이션에서도 DSNU가 카메라의 판독 노이즈(일반적으로 1~3e-)보다 낮다면 이러한 고정 패턴 노이즈가 이미지 품질에 영향을 미칠 가능성은 낮습니다.
그러나 DSNU는 두 가지 중요한 요소를 포착하지 못하기 때문에 고정 패턴 노이즈를 완벽하게 표현하지는 못합니다. 첫째, CMOS 카메라는 이러한 오프셋 변화에서 구조화된 패턴을 나타낼 수 있으며, 이는 종종 오프셋 값이 서로 다른 픽셀 열 형태로 나타납니다. 이 '고정 패턴 열 노이즈' 노이즈는 비구조화된 노이즈보다 우리 눈에 훨씬 더 잘 보이지만, 이러한 차이는 DSNU 값으로 표현되지 않습니다. 이러한 열 아티팩트는 피크 감지 신호가 100개 미만의 광전자일 때와 같이 매우 낮은 조도의 이미지 배경에 나타날 수 있습니다. 카메라가 빛을 내지 않고 생성하는 이미지인 '바이어스' 이미지를 보면 구조화된 패턴 노이즈의 존재 여부를 확인할 수 있습니다.
둘째, 경우에 따라 오프셋의 구조적 변화가 시간에 따라 변할 수 있으며, 프레임마다 다를 수 있습니다. DSNU는 시간에 독립적인 변화만 보여주기 때문에 이러한 변화는 포함되지 않습니다. 일련의 편향 이미지를 보면 시간에 따른 구조적 패턴 노이즈의 존재 여부를 확인할 수 있습니다.
그러나 언급했듯이 DSNU와 배경 오프셋 변화는 픽셀당 수천 개의 광자가 있는 중간에서 높은 조도의 응용 분야에서는 중요한 요소가 되지 않을 것입니다. 왜냐하면 이러한 신호가 변화보다 훨씬 강하기 때문입니다.
