CIS模型PTC量化噪声修正评估，理论偏差和改进方向探讨

昨天我在考察一个ultra low noise image sensor的时候发现了一个噪声和习惯性功率+1/12对不太上的情况。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1910497314067428470

仔细想想我构建了一个小模型：如果rn=0那么自然最终的读出噪声就应该收敛到0。如果按照老量化噪声的计算办法，就是0.289了。问题出在哪呢？我试着模拟了一下：

看图——高斯分布的量化误差与μ在量化网格中的位置有关（实际看积分式也是这样的），那推广来说就是不同的黑平衡会导致最终的暗场读出噪声的不稳定。

在读出噪声的标准差小于一半的量化步长时，其在量化网格中的位置会开始显著影响量化噪声的行为。 如果一台机器黑平衡正好卡在量化网格上，那他的暗场噪声就是最低的。当然实际情况就是工程上基本都有一定偏差且不同批次机器偏差也差不多，所以同型号一般暗场测出来μ还是挺稳定，但是当有了一小部分信号后可能会呈现出不同的行为。 我们假设所有噪声都已经固定在了量化前吧。实际来讲就算是远古cmos，量化后的噪声也是极少的。 举例：下图是我的软件 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1949104540159813346

的直方图功能绘制的噪声位值/标准高斯函数拟合（尼康D850在iso800按B通道）图：

下面是按G通道的、松下S1RM2在iso200的拟合：

注意是G通道哈，还是很准确的。我为了凸显哪些是G，降低了一点采样频率以展现锯齿。 这个拟合办法就是直接计算σ再按中心拉齐μ、再手动定下高斯函数的纵向倍数。 因此以高斯分布描述读出噪声行为是十分可靠的。 于是我以散点模拟实际情况，撒24mp点来进行实际模拟。理论上应该1DN撒一个点的，不过这样感受趋势会更直观一些：

模拟参数：RN=0.1DN，Kadc~5，24MP

在上图可以得到印证：14bit全幅，在RNDN>=0.5时，普通ff的阴影点附近完全可以以均匀分布假设来计算量化噪声；在RNDN<0.3时，普通ff阴影点附近的量化噪声严重偏离均匀分布假设的计算结果。 目前14bit全幅RNDN最低的一批机器（不包括S1M2，S1M2满血输出的原理就导致他的黑电平精度极高）刚好在这个阈值附近。如果FFCmos进一步发展，CIS厂商就必须关注量化网格的差异导致的动态范围差异了。

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