噪音如何產生？

區別數字與傳統影像，噪音（Noise）是一個重要的觀察指標。取代傳統底片的數字感光原件 CCD / CMOS（相關電子感光原件的介紹請參考前麵的講座）本身就是一個消耗能量（電力）的設備。有能源的消耗
，自然就會產生熱量
，『熱』導致晶片材質的電子活動加劇
，受熱的電子不斷的運動而產生了電流，形成所謂的『暗電流』（Black Level）。


理想的光感測器其暗電流應該是零，但現實世界裏這樣的理想材質還在研究階段。當然，還有其他因素同樣會影響暗電流的產生，然而『熱』卻是最顯著的影響因素。暗電流的存在
，讓即使沒有 光進入數字相機之中
，卻因光電二極管自行釋放的電流，彷彿開了另一道『窗口』感應光線；當暗電流電壓與低亮度光的電壓相當時
，感光原件的畫素就彷彿『看到了』景物
，從而導致曝光，並將結果呈現在畫麵上。

噪音消除 Noise Reduction

噪音的存在對早期的數字相機來說
，就揮之不去的夢魘！想像一下，當你身在人群之中，多人講話的音量（Noise）蓋過了你原本說話的聲音（Signal）

，逼得你不得不提高嗓門大聲說話
，來獲得短暫清楚的信息，可是與此同時更多人就必須提高更大的音量來彼此對談
，信號（Signal）和噪音（Noise）就是在這樣裏來我往之間取得平衡。這也導出 SNR訊噪比公式： SNR= Signal / Noise （單位 dB）。

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SNR數(shu)據(ju)需(xu)要(yao)於(yu)光(guang)亮(liang)臨(lin)界(jie)點(dian)之(zhi)處(chu)

，想(xiang)取(qu)得(de)清(qing)楚(chu)影(ying)像(xiang)時(shi)非(fei)常(chang)有(you)用(yong)。由(you)於(yu)開(kai)發(fa)低(di)噪(zao)音(yin)比(bi)材(cai)質(zhi)之(zhi)困(kun)難(nan)度(du)太(tai)高(gao)
，攜(xie)帶(dai)型(xing)相(xiang)機(ji)設(she)備(bei)又(you)不(bu)適(shi)合(he)運(yun)用(yong)成(cheng)本(ben)高(gao)的(de)散(san)熱(re)機(ji)製(zhi)。因(yin)此(ci)，處(chu)理(li)噪(zao)音(yin)的(de)方(fang)法(fa)轉(zhuan)而(er)用(yong)內(nei)建(jian)韌(ren)體(ti)或(huo)軟(ruan)件(jian)的(de)方(fang)式(shi)來(lai)執(zhi)行(xing)

，例(li)如(ru)：同時拍攝兩張照片，其中一張係關閉光圈拍攝之，用以比對可能會出現的噪音處
，從而消除之，稱之 Noise Reduction。我們會在後續的章節中另開專文討論。

Noise 噪音檢測

關於數字相機的噪音檢測
，你可以用很簡單的方式
，蓋上鏡頭蓋
，直接長時間曝光（一般消費型數字相機約2秒，專業型可以手動調整M模式
，取得8秒甚至 bulb 的曝光時間）。再將影像拉回到電腦軟件之中，啟動色調分佈圖（見下左），比較與純黑影像的區別（下右圖）。


數據化的噪音檢測

Imatest 這套軟件提供了多組 Noise 噪音測試方式，包括由 ISO12233、Q-13 與 ColorChecker 所構成，方便使用者檢查各個階段相機噪音表現。其中 ISO12233的測試之中
，提供了完整的 Noise 圖表，內容包含平均 S/N 值（S/N mean），該值越大代表信號強度越強，影像也就越清晰。另外，右圖之中還提供 Shannon channel capacity
，一般稱之為香濃定律或 Shannon information transmission capacity C 香濃容量
，這是一個非常重要的電子學方程式
，如下：

C = Wlog2(S/N+1)

該方程式原意是用來計算單一頻道中所能攜帶最大的訊息量（不包括 Noise 噪音），在這裏被用來檢測 L 明度之中所含正確信息的數量。在數據中顯示三種不同的反差狀況
，100％代表正常反差下影像的香濃數量，10％代表低反差的表現
，1％ 則是用來檢查大範圍區域（例如：天空）的信息含量。

加入 Shannon channel capacity 的主要用意在於避開數字相機內建的 Noise Reduction 機製
，多數的 NR 設計會將低反差的訊號移除，藉以達到平衡畫麵的效果
，但於此同時也會減低畫麵細節的表現。對於一般的 Noise 檢測來說，NR 確實可以達到提升 S/N 比的效果。但對 Shannon channel capacity 檢查來說
，NR 的機製就不那麼明顯
，比較能夠正確的計算出 Noise 的範圍，提供使用者正確的資訊。

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