Каково точное определение SNR, используемое DxOmark?

Каково точное определение отношения сигнал/шум, используемое DxOmark? См. здесь , после нажатия «Измерения» SNR 18% (напрямую ссылку невозможно).

Я ищу объяснение (в частности, точное определение), понятное тому, кто имеет достаточную математическую подготовку, но не знаком с этой инженерной областью и ее условностями.

Иными словами, при наличии изображения в градациях серого a_ijпростого серого листа ( a_ijпредставляющего интенсивность в точке расположения пикселя (i,j)), как можно рассчитать SNR? Кроме того, используются ли при вычислении данные линейного датчика или значения воспринимаемых пикселей?

Ответы (2)

SNR — это отношение логарифма мощности сигнала к логарифму мощности шума. Итак, это сигнал, разделенный на шум, но мы берем не амплитуду обоих, а скорее его мощность. Мощность, содержащаяся в сигнале, равна квадрату амплитуды. Вот почему, если у вас есть амплитуда, вы получаете коэффициент 2 в формуле. Тогда есть дополнительный коэффициент 10, относящийся к дБ, являющемуся deci - Bell.

SNR = 2 * 10 * log(signal/noise)

Здесь сигнал и шум определяются как среднее значение и стандартное отклонение. Это предполагает, что мы делаем снимок гладкой одноцветной поверхности. Таким образом, мы ожидаем одинаковое значение яркости по всему изображению (или интересующей области). Это означает, что наше среднее значение является сигналом . Любое отклонение от этого среднего значения означает, что камера измерила «неправильное» значение, т. е. добавила шум. Таким образом, стандартное отклонение принимается за шум .

Наконец, мы получаем:

SNR = 20 * log10(mean/std dev)
Это общее определение ОСШ, но не вся история. Это не объясняет, почему большой датчик с большим количеством пикселей будет иметь более высокое сигнал-шум, чем меньший датчик с тем же шагом пикселя, но, соответственно, меньшим количеством пикселей. Стандартное отклонение само по себе не зависит от количества пикселей для заданного уровня шума на пиксель . Пожалуйста, посмотрите мой комментарий к основному вопросу.
Конечно. Но если вы хотите получить ответ на свой второй вопрос («почему большой сенсор…»), я предлагаю вам задать его как новый вопрос. Неплохой вопрос, но не тот, который вы изначально задали.
Это не мой вопрос... Мне ясно, почему сенсор большего размера будет показывать меньше шума, когда его изображение просматривается в том же размере, что и изображение с сенсора меньшего размера. Что не ясно, так это точное значение чисел, которые использует DxO.

Говоря о SNR на уровне пикселей.

SNR уменьшенного изображения от датчика A / SNR уменьшенного изображения от датчика B = sqrt(Ra / Rb) * (SNRa / SNRb), где Ra и Rb — разрешение (общее количество пикселей) датчика A и датчика B. соответственно; SNRa и SNRb — это SNR на уровне пикселей на датчике A и датчике B соответственно.

Это производное от Print SNR. Я не уверен, но я предполагаю, что 18% относятся к интенсивности света (мощность света на единицу площади), применяемой для измерения.
18% относится к 18% уровня серого.
Каково точное определение SNR, используемое DxOmark?
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 1v