디지털 이미지에서의 노이즈에는 두가지 유형이 존재한다.
▶ Temporal. (일시적) 이미지가 캡처될때마다 무작위적으로 다양하게 변하는 노이즈
▶ 공간적 또는 고정된 패턴. 센세 불균일성에의해 야기되는 노이즈. 센서 개발자들이 고정 패턴 노이즈를 최소화 하는데는 성공적이었다.
Temporal Noise (일시적 노이즈)는 N개의 이미지들을 합해서 N으로 나누는 signal averaging (신호 평균)에 의해서 줄일 수 있다.
노이즈를 발생시키는 요인들은 아래와 같다.
▶ Pixel Size (픽셀 크기)
픽셀이 클수록 도달하는 광자도 많아진다. 그래서 주어진 노출에서 더 나은 SNR을 얻는다.광자에 의해 생성되는 전자의 수는 센서의 면적과 비례한다.( Quantum efficiency 양자효율 ) 노이즈 전력 또한 센서면적에 비래하지만, 노이즈 전압은 센서면적의 루트에 비례한다. 만일 픽셀의 선형넓이를 두배로 하면 SNR도 두배로 늘어난다. 픽셀의 전자용량은 또한 센서의 면적에 비례해서 다이나믹 레인지에도 영향을 끼친다.
▶ Sensor technology and manufacturing (센서 기술과 제조)
대부분 기술 이슈는 CMOS 대 CCD 다. CMOS가 노이즈에 약하다고 2000년까지 그랬지만 자세히 들여다 봤을 때 다른 것을 제외하고는 두 기술이 비교할 수 있을만큼 개선이 되었다. CMOS는 센서 칩에 기능들을 집어넣기에 쉽기 때문에 비용이 덜든다. 센서 개발과 제조의 기술은 시간이 갈수록 발전해나가고 있다.
▶ ISO speed (ISO 감도)
디지털 카메라는 픽셀에서 ISO 감도를 신호를 증폭함으로써 조절한다. (이때 노이즈도 함께 증가된다) 그래서 ISO 감도가 높으면 노이즈의 상태는 더 나빠진다. 센서의 특성을 제대로 알기 위해서는 ISO 셋팅을 가장 낮은 데서부터 높은데까지 모두 테스트를 해봐야한다.
▶ Exposure time (노출 시간)
어두운 빛의 환경에서 장노출을 하는 것은 밝은 빛의 환경에서의 짧은 노출보다 노이즈가 더 발생한다. 센서의 특성을 제대로 측정하기 위해서는 장노출에서 테스트를 해봐야한다. (적어도 수초간)
▶ Digital processing (디지털 처리)
센서들은 전형적으로 12비트 A-D 컨버터를 가져서 센서 레벨에서 노이즈를 디지털화하는 것은 대개 문제가 발생하지 않는다. 그러나 한 이미지가 8비트(24비트 컬러)JPEG로 변환될 때, 노이즈는 약간 증가하게 된다. 노이즈 증가는 많은 이미지 조작 (닷징과 버닝)이 필요할때는 훨씬 더 나빠질 수 있다. 그러므로 16비트(48비트 컬러)로 변화하는게 가장 좋은 방법이다. 그러나 출력 파일 비트 수는 측정된 파일들의 노이즈(조작되지 않은) 차이를 거의 만들지 않는다.
▶ Raw conversion(Raw 변환)
Raw 변환기는 종종 원하든 원하지 않든간에 노이즈 감소(로우패스 필터링)와 샤프닝을 적용한다. 이것은 센서의 고유 특성을 측정하기 어렵게 만든다.
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