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技术贴三： 如何选择适合你的成像系统：信噪比测试
人阅读 发布时间：2019-12-05 14:16
在上一期的技术贴中，我们了解了对相机而言非常重要的一个指标——信噪比（SNR）（点击此处查看原文）。今天，让我们一同学习如何使用“Image J” 来测试图片的信噪比。
信噪比SNR
首先我们来简单回顾一下上期内容：
1. 信噪比就是信号与噪音的比值。信号越强，噪音越小，信噪比就越高，图像质量也越好；
2. 噪声指的是成像过程中所产生三种噪声的标准差，这三种噪声分别是：散粒噪声、读出噪声和暗电流噪声；
3. 由于散粒噪声无法避免，因此在对比相机的时候，读出噪声和暗电流噪声是很关键的指标。信噪比公式可简化为：
4. 暗电流噪声会随着时间而累积，因此在需要长时间曝光的实验（如WB实验）中，暗电流会产生较大的影响。CCD制冷是降低暗电流的手段之一，而我们真正应该关心的并非CCD的制冷温度而是暗电流的大小。
测试信噪比
接下来，让我们一同学习如何测试信噪比，这里我们将引入一个图像处理软件“Image J”，它可以对图像的区域、像素的大小、光密度等进行统计和分析。
1、计算背景区域平均灰度值（Mean）和背景噪声标准差（StdDev）
首先，我们需要计算背景区域的平均灰度值，此区域所采集到的灰度值来自相机的噪声：
用 Image J 打开16位 Tiff 文件，随后框选背景（无信号）区域后，点击菜单栏“Analyze”下的“Measure” 按钮，分析结果就会显示在“Result”窗口中，如图一所示：
（图一：背景区域平均灰度和噪声标准差）
背景区域的平均灰度值和噪声标准差如下：
上表中的数据单位为灰度值（grey scale）。
以同样的方法可以计算出目标区域的平均灰度值，如图二所示：
（图二：目标区域平均灰度）
目标区域的平均灰度值=9,568（灰度）
3、信噪比的计算
信噪比为信号与噪声的比值，在计算信噪比时，我们先用目标区域的信号减去背景的信号，随后除以背景区域噪声的标准差：
SNR=（目标区域信号-背景噪声）/噪声标准差=（9,568-252.369)/1.237=7530.83
举个例子，上海勤翔的化学发光成像系统与另一个品牌的相机做对比（图像采集时所使用的镜头均为F0.8，曝光时间10秒）：
某品牌化学发光成像系统
（背景区域—某品牌化学发光成像系统）
（目标区域—某品牌化学发光成像系统）
上海勤翔化学发光成像系统
（背景区域—上海勤翔化学发光成像系统）
（目标区域—上海勤翔化学发光成像系统）
据 Image J 分析结果显示，上海勤翔化学发光成像系统在本次实验结果中的信噪比（SNR）较另一品牌高出37.7%。
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