다이내믹 레인지가 이미지에 어떤 영향을 미치는가?
PCO
이미지 센서나 카메라 시스템의 ‘동역학’, 또는 ‘동적 범위’는 서로 다른 레벨의 광을 측정하고 구별하는 카메라 시스템의 기능을 특징으로 한다. 이 특성은 단일 이미지에서 달성할 수 있는 최대 대비와 일치한다.
올바른 기술 용어는 ‘장면 내 동적 범위’지만 일반적으로 카메라 제조업체는 기술 데이터 시트 및 마케팅 자료의 ‘동적’, 또는 ‘동적 범위’만을 참조한다. 사진 분야에서는 동적 범위가 대비 범위와 유사하다. 그러나 많은 카메라 제조업체는 다양한 관점에서 동적 범위를 정의한다. 따라서 다양한 용어 사이에는 구별이 있어야 한다. ‘sCMOS, CMOS, 또는 CCD 이미지 센서의 동적 범위’, ‘아날로그 - 디지털 변환의 동적 범위’, ‘쓸 수 있는 동적 범위’, 그리고 ‘최대 동적 범위, 또는 최대 SNR’에 대해 설명한다.
카메라 사용자의 이점과 중요성
“카메라의 큰 다이내믹, 또는 다이내믹 레인지의 장점은 무엇입니까?”라고 물을 수도 있다. 간단한 대답은 ‘더 많은 정보’다. 많은 디스플레이와 TV 화면은 8비트 동적 범위를 나타내므로 ‘교육받지 않은 눈’을 흉내 낸다(흑백에서 약 256개의 밝기 수준만 구분할 수 있음). 그러나 방사선과 의사는 더 많이 볼 수 있도록 훈련을 받았으며 10비트를 표시하는 화면이 필요할 수 있다.
그러나 일반 대중의 경우 8비트가 충분할 수 있다(8~10비트 스마트폰 카메라는 결국 고품질의 화려한 사진을 제공하는 경향이 있음). 그렇다면 더 많은 정보가 필요한 이유는 무엇인가?
더 높은 장면 내 동적 범위는 검출되고 구별될 수 있는 더 많은 양의 광 레벨에 대응한다. 이것이 어떻게 감지되거나 사용될 수 있을까? 그림 1의 4가지 이미지를 예로 들어보자.
4개 열의 추출물은 pco.edge 5.5 색상 sCMOS 카메라로 촬영한 동일한 16비트 원시 이미지에서 생성되었다. 원본 이미지는 밤에 슈퍼마켓의 밝은 불빛이 과다 노출되지 않도록 하였으며 16에서 8비트까지의 전체 범위 변환에서 볼 수 있다. 따라서 전체 정보량은 원시 데이터에 있지만 이 버전의 이미지에서는 관찰할 수 없다.
왼쪽에서 오른쪽으로 변환 범위가 최소화되어 이미지의 어두운 영역에서 더 자세히(따라서 더 많은 정보가) 열별로 표시된다. 마지막으로, 오른쪽 열은 낮은 조명 범위로의 변환을 보여주며 (전환으로 인해) ‘과다 노출’ 영역을 생성하지만 이전에는 그림자에 숨겨진 작은 세부 사항을 구별할 수 있다. 비트 심도 간의 스케일링은 더 높은 동적 범위로 인해 더 많은 정보를 관찰하는 데 유용한 도구다. 그리고 고품질의 3D 측정과 같은 일부 애플리케이션의 경우, 비협조적(고 반사성) 표면이 관련되어 있으면 적절한 대비를 식별하기 위해 적절하게 확장하는 것이 필수적이다.
다른 예(그림 2)를 살펴보자. 뉴런에서 형광 칼슘 지시약의 원래 원시 데이터는 pco.edge 5.5 sCMOS 카메라로 촬영되었다. 여기서는 이미지가 완전히 노출되지 않았으며, 왼쪽 열에서 볼 수 있듯이 전체 크기 변환이 표시되어 어두운 이미지가 나타난다. 다음 열은 이미지에서 최대 신호로 변환되어 가시적인 구조를 보이지만 뉴런 사이의 연결은 거의 볼 수 없다. 변환이 낮아지면 세 번째 열에서 연결을 볼 수 있지만 뉴런은 ‘과다 노출’된다. 이를 네 번째 열에서 극복하기 위해 비선형 변환이 표시되어 구조 분석을 할 수 있다.
상업용 사진 애플리케이션에서 동적 범위가 넓어지면 카메라가 충분한 동적 범위를 가지면 구조가 그림자와 빛 모두에서 볼 수 있는 최적의 방법으로 8비트 최종 출력 사진을 조정할 수 있다.
디지털 이미지 센서의 동적 범위 계산
다이내믹 레인지(dynimsens)는 최대 가능한 신호(대부분의 경우 픽셀이 생성하고 수집할 수 있는 전하 캐리어의 최대 수를 나타내는 ‘full well capacity’와 동일하거나 거의 동일) 대 총 판독 잡음 신호 1(어둠 속에서)이다. 데이터는 차원이 없고 비율로 표시되거나 데시벨 [dB]로 표시된다.
이미지 센서의 전체 동적 범위가 사용자에게 제공될 때, 이미지를 더 밝게 만드는 추가 게인 적용은 사용자에게 추가적인 정보나 혜택을 제공하지 않는다. 오히려 정반대이다. 하나의 광 레벨에서 다음 광 레벨로의 변경이 디지털 신호의 더 큰 단계를 유발하고, 훨씬 낮은 광 레벨에서 이미지 값의 채도를 초래하기 때문에 게인은 쓸 수 있는 동적 범위를 감소시킬 것이다. 따라서 A/D 컨버터의 동적 범위가 이미지 센서의 동적 범위보다 작은 경우에만 추가 게인을 사용하는 게 도움 된다.
예를 들어, IMX174는 13비트 A/D 변환의 장점을 얻지만 이미지 센서는 12비트 출력과 함께 제공된다. 이 경우 게인을 조정하면 사용자가 A/D 범위를 광 레벨 범위의 하한, 또는 상한에 맞게 최적화할 수 있다. CMV4000은 사용자가 프레임 속도와 데이터 양에 영향을 주는 8-10-12비트 값을 읽을 수 있게 한다. 10비트 다이내믹 레인지 이미지 센서에 대한 12비트 판독 값은 높은 분해능의 잡음 값을 제공하지만 동적 범위가 약 10비트이기 때문에 더 많은 정보를 제공하지 않는다.
디지털화 또는 A/D 변환 다이내믹 레인지
생성된 전하 캐리어(캐리어: 전하를 옮기는 물질)는 일반적으로 최적화된 판독 회로(판독 레지스터의 끝에 있는 CCD 이미지 센서와 각 픽셀의 픽셀 이미지와 컬럼의 끝 부분)를 통해 전압 신호로 변환된다. 이 신호는 증폭되어 최종적으로 아날로그-디지털(A/D) 변환기에 의해 디지털화된다. 따라서 광 신호(광자)는 디지털 값으로 변환된다.
아날로그-디지털 변환기는 자체 해상도나 동적 범위를 가지며, 대부분의 경우 기본 2의 전력(2x)으로 표시된다. 즉, 8비트 해상도는 256단계 혹은 레벨에 해당하며, 전체 스케일 전압 신호를 세분화하거나 변환하는 데 사용할 수 있다.
카메라 제조업체는 대개 이미지 센서의 동적 범위나 이미지의 동적 범위와 일치하도록 게인과 변환 계수(이미지에서 하나의 카운트, 또는 디지털 번호를 생성하기 위해 전자를 취하는 평균 변환 비율로 정의됨)의 조합을 최적화한다.
센서를 A/D 컨버터의 다이내믹 레인지와 함께 쓸 수 있다. A/D 컨버터의 동적 범위 값이 이미지 센서의 다이내믹 레인지보다 큰 경우(표 1의 CMV4000의 12비트 판독 데이터 참조) 종종 카메라 제조업체는 A/D 변환기 값을 동적 범위로 지정하는 경향이 있다. 값을 기술 데이터 시트에 표시할 수 있다. 따라서 디지털화의 동적 범위가 반드시 쓸 수 있는 동적 범위와 동일하지는 않다.
위의 해상도는 컨버터 장치의 이론적인 최대 한계와 직접 일치한다. 아날로그-디지털 변환기는 평균 변환 불확실성이 0.4~0.7비트이므로 실용적인 애플리케이션의 해상도가 ~1비트 감소한다.
카메라 시스템이 A/D 변환기 불일치로 인해 동적 범위가 제한되지 않으면 A/D 변환기 해상도를 1, 또는 2비트씩 늘리는 것이 유용하다.
최대 SNR 또는 픽셀의 동역학
때때로 사람들은 이미지 센서의 기술 데이터를 분석하고 단일 픽셀의 기능을 살펴본다. 이미지 품질과 각 픽셀의 성능 면에서 중요한 매개변수는 신호 대 잡음비(SNR)다.
동적인 범위
그림 3에서 서로 다른 신호 대 잡음비의 영향은 15-10-52로 표시된다. 눈이 매우 민감하고 구조를 해결하는 데 익숙하기 때문에 각 이미지는 확대된 동일한 구조를 가지고 있다. SNR=2 이미지는 convallaria 구조를 가져오고 우리 뇌는 여전히 해결할 수 있지만, 노이즈 레벨이 높아서 이미지 처리를 통해 구조를 결정하는 것이 거의 불가능하다.
낮은 조명 범위에서 SNR은, 물리학에 기반한 알려진 한계 때문에 이미지 센서와 카메라의 총 판독 노이즈에 크게 영향을 받는다. 따라서 실험에서 신호가 매우 낮을 것으로 예상되는 경우, 매우 낮은 판독 잡음을 갖는 것이 더 중요하다. 광 신호가 커질수록 카메라의 판독 잡음은 무시할 수 없게 되고, 광 신호 자체의 잡음 동작은 지배적이다. 광자, 또는 산탄 잡음(Shot Noise)은 빛의 본질 및 물리와 관련되어 있으므로 변경할 수 없다. 이것은 광자 수의 제곱근에 해당한다.
이는 결국 광자 수의 제곱근을 광자 수의 제곱근으로 나눈 비율이 최종적으로 광자 수의 제곱근에 해당함을 의미한다.
이 정의를 사용하면 SNRmax를 최대화해야 하며 그중 두 가지 기본 수단이 있다. 이미지 센서는 가능한 한 많은 빛(큰 풀 전자 용량, a large full well e- capacity)을 수집할 수 있거나 민감하지 않다(높은 품질의 이미지를 생성하기 위해 많은 양의 빛이 수집된다).
또한, 각 픽셀의 최대 SNR은 픽셀의 전체 용량의 제곱근에 해당한다(표 1 참조).
ICX285 SNRmax = 134.1IMX174 SNRmax = 173.2
CMV4000 SNRmax = 116.2CIS2020A SNRmax = 173.2
이는 때때로 이미지 센서의 장면 내 동적 범위, 또는 동적 범위보다 훨씬 작은 픽셀의 최대 ‘동적 범위’로 간주된다.
그러나 너무 많은 빛을 가지고 있기 때문에 최대 SNR을 달성해야 한다는 요구 사항으로 어려움을 겪는 애플리케이션은 많지 않다.
자료 제공: PCO(www.pco.de)
