Gain 信号增益

本文探讨了影响手机数码成像画质纯净度的三个关键技术因素:ADC光电转换、信噪比SNR和图像处理器。指出在传感器面积不变的情况下,过高的像素密度会导致噪点增多,而手机的ADC技术和图像处理器相对较弱,进一步加剧了画质问题。手机厂商盲目追求高像素,反而牺牲了画质。

Gain 信号增益


信号增益(Gain)。如果光线暗,就需要提高感光度即加大增益,这会降低信噪比,感光度当然是越高越好哦
1、数码成像的画质纯净度(噪点程度)有三项技术决定,一是传感器光电转换技术(ADC技术),二是传感器信噪比技术(SNR技术),三是图像处理器技术;
2、光电转化技术。传感器的工作原理是将镜头采得的光元素转化为电信号,传感器的电压、电流、温度、压力等技术都关系到探测到的信号,然后通过ADC(Analog to Digital Converter,意为模数转换器)把模拟信号转化为数字信号。这些信号被送到放大器中进行放大时,如果信号质量不高(杂讯多,即噪点多),经过放大的噪点就更为明显。现在数码成像的ADC技术基本进入瓶颈,难以有本质的突破,一些高端相机采用了传感器铜连工艺替代铝连工艺、无芯片技术等一些先进技术,使得ADC技术有了一定的提高,但也只属于小修小补,并没有质的突破,而手机传感器出于成本的考虑,基本没有输入新技术。手机传感器的ADC技术弱后,导致了成像的噪点更多;
3、信噪比技术。在光电转换技术基本相同的情况下,影响画质纯净度的核心就是信噪比技术,即SNR技术(signal to noise ratio,意为信噪比)。信噪比的核心是传感器光电转换信号中的有效成成分与无效噪声的功率之比,也叫讯噪比,单位是dB。影响信噪比最核心是传感器单位面积上的像素密度。通俗第说,传感器的总像素关系到输出画幅的尺寸,像素越高可以放大的尺寸也越大,但在传感器面积相同时,像素越少,像素密度越低,单个像素点的面积越大,单个像素点的感光性能(光敏性)就越好,或者相同像素总数下,传感器面积越大,单个像素点的面积也越大,单个像素点的感光性能也就越好。单个像素的光敏性越好,光电转换时必然产生的噪点也越少,噪点总数自然也有越少。当然,像素密度过低,虽然控噪更好,但捕捉细节的能力会下降,故平衡是最重要的。现在手机传感器最大面积的是1英寸传感器(松下CM1,号称最强拍照手机),比较好的拍照手机使用1/2.3英寸传感器(相同于最基础的卡片机),大多是手机采用1/3英寸传感器,而手机厂商为了迎合消费者,在传感器面积不变的前提下,一味增加像素总数,因为消费者错误地相信高像素等于高画质,导致传感器的像素密度极高,单个像素点的面积极小,像素光敏性很弱,信噪比极差,噪点不多才怪;
4、图像处理器技术。图像处理器的原理是将传感器生成的电信号转化为电子文档,对成像的色彩、锐度等进行整合,其中也涉及到噪点的控制。相机的处理器都是独立的硬件,高端相机还采用双处理器结构,而手机的处理器都是集成的,任何集成的电子元件的性能都不如独立的电子元件的性能,虽然优点是不占据空间,对便携性有帮助;
5、手机对于数码成像的三大核心部件(模数转换、信噪比、处理器)的核心技术都比较弱,故而成像的噪点多也就成为理所当然了。

### 信号增益的定义 在电子学和通信工程领域,信号增益是指放大器或其他有源设备能够增加输入信号幅度的能力。具体来说,增益表示输出信号强度相对于输入信号强度的比例关系。 对于线性系统而言,如果一个系统的输入信号为 \( V_{in} \),经过该系统后的输出信号为 \( V_{out} \),那么这个系统的电压增益可以被定义为: \[ A_v = \frac{V_{out}}{V_{in}} \] 这里的 \( A_v \) 就代表了电压增益[^3]。 ### 增益的表现形式 增益通常有两种表现方式:一种是以比例的形式给出;另一种则是采用分贝(dB)作为单位来衡量。当使用分贝表达时,计算方法如下所示: \[ G (dB)=20\log _{10}\left({A_v }\right)\] 这种基于对数刻度的方式有助于更直观地描述较大范围内的变化情况。 ### 单位增益带宽的关系 值得注意的是,在某些情况下,比如涉及到运算放大器的应用场景下,还存在所谓的“单位增益带宽”。这指的是在一个理想状态下——即闭环增益等于1的情况下,随着频率升高直到输出功率降低至其最大值的约70.7%(或者说降低了3 dB),此时对应的频率被称为单位增益带宽。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt frequencies = np.logspace(0, 8, num=400) gain_db = -(3 * frequencies / max(frequencies)) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.semilogx(frequencies, gain_db, label='Gain Response') plt.axvline(x=max(frequencies), color='r', linestyle='--', linewidth=1, label='Unity Gain Bandwidth') plt.title('Frequency vs Gain in Decibels') plt.xlabel('Frequency (Hz)') plt.ylabel('Gain (dB)') plt.legend() plt.grid(True, which="both", ls="--") plt.show() ``` 此图展示了理论上的增益响应曲线以及单位增益带宽的位置。
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