互补金属氧化物半导体图像传感器噪声来源 互补金属氧化物半导体图像传感器的噪声是影响其成像质量（尤其是弱光性能）的关键因素。其噪声来源复杂，可以系统地、从底层物理机制到宏观表现进行分解。 第一步：理解噪声的基本概念与分类 在电子学中，噪声是指信号中不期望的、随机的扰动。对于CMOS图像传感器，噪声会降低图像的信噪比，导致画面出现颗粒感、色彩失真或细节丢失。CMOS图像传感器的噪声通常分为两类： 时空固定噪声 ：其模式（如亮点、暗条纹）在时间和空间上相对固定，不随拍摄帧数大幅随机变化，可通过校准部分消除。 随机噪声 ：其大小和位置在时间和空间上随机出现，无法通过单次校准完全消除，是制约传感器极限性能的主要因素。 第二步：深入解析主要随机噪声来源 随机噪声来源于传感器信号链的各个环节，主要包含以下几种： 散粒噪声 ： 根源 ：光的粒子性（光子）和电子的粒子性。光子以随机的时间间隔到达像素，光电转换产生的电子数也因此存在统计起伏。同样，暗电流的产生也是随机过程。 关键特性 ：噪声的大小（标准差）等于信号（电子数）的平方根。例如，若一个像素收集了10000个电子，其散粒噪声即为100个电子。它存在于 光信号本身 （光子散粒噪声）和 暗电流 （暗电流散粒噪声）中，是物理学原理决定的基本极限，无法被完全消除。 读出噪声 ： 根源 ：信号在像素内部及读出电路中被处理和放大时，由电路元器件（主要是MOSFET）引入的随机电噪声。主要包括： 热噪声 ：由载流子的热运动引起，存在于所有有电阻的部件中，与绝对温度和电阻带宽成正比。 1/f噪声（闪烁噪声） ：在低频段显著，与半导体界面的缺陷和陷阱相关，其功率谱密度与频率成反比。 关键特性 ：通常以“电子数”衡量。现代CMOS传感器的读出噪声可以做到很低（如1-5个电子）。它在信号很弱时（如暗光环境）影响巨大，因为弱信号可能被淹没在读出噪声中。 复位噪声 ： 根源 ：在像素感光节点（浮动扩散区）每次复位到一个参考电压时，由于复位开关MOSFET沟道电阻的热噪声，会导致每次复位后的初始电压存在微小随机偏差。 关键特性 ：传统上这是一种固定大小的噪声（与电容值有关），但可以通过 相关双采样 技术几乎完全消除。CDS通过读取复位后的电平与积分后的信号电平并求差，来抵消复位噪声和部分1/f噪声。 第三步：深入解析主要固定图案噪声来源 这类噪声在图像中呈现固定的图案，可以通过图像处理进行校正。 暗电流非均匀性 ： 根源 ：由于半导体制造工艺的微小差异，每个像素在完全无光条件下产生的暗电流大小不同。这导致在长时间曝光时，画面会出现固定的、随机的亮点（热像素）或明暗不均的图案。 缓解 ：通过传感器标定，拍摄一张“暗场”图像（盖上镜头盖拍摄），并从实际图像中减去，可显著改善。 像素响应非均匀性 ： 根源 ：各像素的光电转换效率（将光子转换为电子的能力）因微观结构差异（如光电二极管掺杂浓度、微透镜对准、滤色片厚度等）而不完全相同。 关键特性 ：在均匀光照下，输出信号会存在固定的、像素间的响应差异。需要通过均匀光源下的标定来校正。 第四步：噪声的传递与综合影响 在CMOS图像传感器的信号链中，上述噪声会逐级叠加。总噪声通常是各独立噪声源平方和的平方根。对于一个像素的最终输出，其总噪声方差可近似表示为： 总噪声^2 = 散粒噪声^2 + 读出噪声^2 + 固定噪声（经校正后残余）^2 在极低照度下，读出噪声占主导；在较高照度下，光子散粒噪声占主导。设计高性能CMOS图像传感器的核心挑战之一，就是在提升灵敏度（收集更多光子）的同时，尽可能降低读出电路引入的噪声，使传感器性能逼近散粒噪声决定的物理极限。