一. 相机噪声概述
图像噪音由于拍摄设备、传输误差、数据压缩或其他外部因素引入的。
它可以干扰图像的视觉质量，使图像失真，并可能影响后续的图像处理和分析。
在我们分析噪音时，通常要对图像的生成全流程进行追溯
1.1 光子的产生和传播(Scene radiance)
光源的光子通过物体进行反射
噪音来源
光子散射：光子在通过大气、水或其他透明介质时可能会散射，导致图像模糊或出现光晕。
散粒噪音（Shot Noise）：光子的量子性和其到达传感器的随机模式，导致入射的粒子呈泊松分布
颜色偏差（Color bias）：光子以一个与传感器平面不正交的角度入射时，这可能导致某些色彩的传感器响应减弱
1.2 镜头和光学系统
光子进入摄像机时首先会通过镜头。镜头聚焦光子，并决定如何将其引导到图像传感器
噪音来源
光学畸变：镜头的不完美可能导致图像边缘扭曲
透镜散射：镜头上的杂质或污渍可能导致光的散射，从而影响图像质量
色差（Chromatic Aberration）：不同波长的光在镜头中的折射率不同，可能导致图像的某些部分出现彩色边缘。
1.3 传感器接收(Sensor)
传感器接收到光子后，转化为电荷，这些电荷被存储在传感器的每个像素中
噪音来源
热噪音：在长时间曝光中，传感器加热可能产生随机噪音
读出噪音(Read-out noise)：当从传感器读取数据时可能引入的噪音
固定模式噪音（条纹噪音）：这是由于传感器的不均匀性或电子电路的不同特性引起的
行噪音（Row noise）:传感器中每一行的读出电路的微小不同导致的，来源于制造过程的非均匀性，基本等同条纹噪音
颜色偏差（Color bias）：传感器的响应不均匀
暗电流噪音：即使在完全黑暗的环境下，传感器的某些像素还是会生成电荷
- 固定模式暗电流噪声 (Dark Current Fixed-Pattern Noise):由于制造差异和非均匀性，每个像素都可能有稍微不同的暗电流响应
- 黑电平误差噪声 (Black Level Error Noise):由于每个像素的这个基线输出之间的差异造成的
- 暗电流散射噪声 (Dark Current Shot Noise):暗电流具有随机波动，这导致了散射噪声
1.4 ISO放大器(Amplifier)
在读取传感器上的信号之前，根据ISO设置，这些信号可能会被放大
噪音来源
增益噪音(Gained noise)：增益放大不仅放大了信号，还放大了任何存在的噪音
1.5 模数转换（ADC）
连续的模拟信号在离散的时间间隔内被采样，每个采样值都会被近似或映射到一组有限的预定义值中的一个
噪音来源
量化噪音(Quantization noise)：由于量化的有限精度，每个采样值可能与实际的模拟值有所偏差
二. 噪声种类和分布
2.1 根据随机与否
随机噪音：高斯噪音、泊松噪音
确定性噪音：条纹噪音
2.2 根据是否依赖于信号
信号依赖的噪音：泊松噪音
信号独立的噪音：高斯噪音
三. 噪音的物理消除
3.1 校正帧
flat-field frame
bias frame
3.2 叠加（Overlap）
通过将多个噪声图像叠加（或平均）来消除随机噪声
- 随机噪声的独立性：如果噪声是随机的，并且与实际的图像信号无关，这些随机噪声的贡献会逐渐趋于零（或至少显著减小）
- 信号的累积：叠加或平均多个图像时，真实的图像信号会累积
- 大数定律：当你取一个越来越大的样本时，样本的平均值越来越接近整体的真实平均值
- 方差减少：对于独立的随机噪声，当你平均N个图像时，噪声的方差会减少到原始方差的1/N
对于完全随机的噪声，这种方法是非常有效的。
但对于固定模式噪声和黑电平误差噪声这样的确定性噪声无法消除
3.3 长曝光（Long exposure）
通过让传感器累积更多的光子，消除噪音
- 信噪比（SNR）增加：噪音通常是随机的，图像的信号增加从而使得信噪比增加
- 随机噪音平均：随机噪音会被平均掉
- 减少ISO增益：在充足的曝光条件下，相机可以使用较低的ISO值进行长曝光，这会减少由于ISO增益引入的噪声
图像传感器长时间处于激活状态时，由于其固有的热量产生，暗电流噪声可能会增加
在动态场景中，长时间曝光可能导致运动物体模糊，同时，长曝光可能导致图像部分区域饱和或过曝