Understanding CMOS Image Sensor(15) _像素密度

暗电流随温度的变化规律

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光散粒噪声（shot noise）

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下图是一个Pixel FPN的实际例子。

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在所有像素中，总会有一些像素相对平均值漂移较大，这些像素称为离群像素（），如下图所示。离群像素的数量能够反映品质的好坏。

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下面两图所示的噪声在中比较常见，并且有专用的名字叫做条带噪声（ noise），它的一种来源与像素参数和ADC参数的飘移有关，此时它是一种FPN噪声，但有时它是由外部电压不稳定造成的，此时它是一种随机噪声（ Image）。事实上，只有厂家才有条件研究清楚这两种噪声来源的具体比例结构。

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固定模式噪声是固定不变的，与信号高低水平和传感器温度无关，因此可以通过标定的方法减除，在计算噪声时可忽略该项。
像素的复位是需要一定时间的。定量的研究表明，即使是采用较大的复位电流，一般也需要1ms以上的时间才能将电荷释放干净，如下图所示。

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实际的复位控制信号通常会短于1ms ，因此下一帧图像多多少少会残存一些上一帧图像的影子，这个残影叫做image lag ，也是噪声的一种形式。下图显示了有残影和无残影的图像对比。

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一种理论认为，半导体晶格中都会存在一些缺陷，这些缺陷能够捕获一些自由电子并将其束缚一段时间，这可以解释1/f噪声的一种来源。广义的1/f噪声是功率谱密度符合 1/（f^β）公式的噪声形式，其中指数β 的取值范围在0.5~2.0 之间。研究发现， CMOS中的1/f 噪声功率谱密度与频率成反比，下图定性地表示了1/f 噪声的频谱特征以及与热噪声的关系。

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从上图中可以看到， “pink”与“white”这两种"颜色"的主要区别在于功率谱的分布。白噪声的功率在所有频段上是均匀分布的，而粉红噪声的功率主要集中在低频。
人们不仅在电子装置中观测到1/f噪声，在音乐、生物学乃至经济学中也观察到这种噪声1 。关于1/f噪声的来源仍存在很大争议，几乎每届学术会议上都有人想来个“正本清源” ，可惜N多年也没争出个一二三四来。每个试图解决问题的人都能提出某个模型，但是这个模型只能在一定条件下或者是一定范围内成立，不具有一般性。最后相关会议主办方干脆出个论文集，也不加评论，直接把所有吵架论文编成一本将近800页的大书。