2. onsemi图像传感器噪声与坏点基础

在讨论任何降噪算法或坏点校正策略之前，必须先建立一套统一的“噪声与坏点语言”。onsemi 的 CMOS 图像传感器数据手册通常用一组固定指标描述成像质量，理解这些指标的定义、单位、测试条件和相互关系，是后续调参、排障与选型的起点。本节从物理机理出发，逐层拆解光子散粒噪声、读出噪声、暗电流、固定模式噪声，再落到坏点的定义与分类，最后说明如何从数据手册中读出关键信息。

一、从光子到电子：三类基础噪声

光子散粒噪声（Photon Shot Noise）是成像的物理下限。光子在时间与空间上随机到达像素，即使完全均匀照明，单位时间内落入同一像素的光子数也服从泊松分布。若某像素在曝光时间内收集到 N 个光电子，则其标准差为 √N，信噪比 SNR = N/√N = √N。这意味着：信号越强，绝对噪声越大，但相对噪声越小。散粒噪声无法通过电路设计消除，只能通过增加曝光量、增大像素满阱容量或做多帧平均来改善。在数据手册中，它通常不单独列出，而是隐含在 SNR、动态范围等指标里。

读出噪声（Read Noise）是信号链在“无光”条件下引入的电子学噪声，单位通常为 e⁻（等效输入电子数）或 LSB。它来自源跟随器、列放大器、ADC 量化与采样保持等环节。读出噪声决定了传感器的暗端极限：当信号电子数低于读出噪声时，图像被噪声淹没。onsemi 手册中常给出“Temporal Read Noise”或“Input-Referred Noise”，并注明增益设置（模拟增益/转换增益）。需要注意，高转换增益（HCG）模式下读出噪声可低至 1～2 e⁻，而低转换增益（LCG）模式可能为 3～5 e⁻，两者不可混用比较。

暗电流（Dark Current）是硅晶格热激发产生的非光生载流子，即使完全无光也会积累。它随温度强烈变化，经验规律是温度每升高 6～8 ℃，暗电流约翻倍。暗电流本身是均值，其随机波动称为暗电流散粒噪声（Dark Shot Noise），等于 √(暗电流电子数)。此外，暗电流在像素间的不均匀分布形成暗电流固定模式噪声（DSNU）。数据手册通常给出 25 ℃ 或 60 ℃ 下的暗电流典型值（e⁻/s/pixel）以及暗电流倍增温度。工程上，长曝光与高温场景必须优先评估暗电流。

二、固定模式噪声与坏点

固定模式噪声（FPN, Fixed Pattern Noise）指不随时间随机变化、在空间上固定分布的像素间差异。它分为两类：

• DSNU（Dark Signal Non-Uniformity）：暗场下各像素暗电流不一致造成的固定图案，表现为暗场中的亮斑或条纹。
• PRNU（Photo Response Non-Uniformity）：亮场下各像素响应率不一致造成的固定图案，通常以百分比表示，如 ±1%。

FPN 与时间噪声不同，它不会因多帧平均而减小，必须通过校准（如暗场减除、平场校正）或坏点替换来处理。

坏点（Defective Pixel）是 FPN 的极端表现。onsemi 及行业通用分类如下：

• 死点（Dead Pixel）：输出恒为暗电平，几乎不响应光照，通常由像素输出通路断路或复位失效引起。
• 亮点/白点（Hot Pixel / White Pixel）：暗场下输出显著高于邻域，由暗电流异常大或源跟随器阈值偏移造成。按严重程度又分“常亮”与“随温度/曝光恶化”。
• 闪烁点（Flickering Pixel / RTS Noise）：输出在两个或多个电平间随机跳变，源于随机电报信号（RTS）噪声，常见于小尺寸像素。
• 簇状坏点（Cluster Defect）：相邻多个坏点连成一片，对图像影响远大于孤立坏点，通常判为不可接受。

坏点判定需要明确条件：暗场、特定温度、特定增益、特定曝光时间。同一像素在 LCG 下正常，在 HCG 下可能成为亮点。因此数据手册中的坏点规格一定附带测试条件。

三、数据手册关键指标解读

以 onsemi 典型工业传感器（如 AR0234、AR0821 等）手册为例，需要重点抓取以下条目：

读手册时的一个常见误区是把“典型值”当“保证值”。onsemi 通常同时给出 Typical 与 Maximum，坏点数量、暗电流上限应以 Maximum 为准做系统设计。另一个误区是忽略测试温度：25 ℃ 下 10 e⁻/s 的暗电流，在 60 ℃ 下可能达到 100 e⁻/s 以上，长曝光时直接吃掉动态范围。

四、噪声与坏点的关系图

下图把本节的核心对象放在同一张关系图中：左侧是物理来源，中间是噪声/缺陷类型，右侧是工程应对手段。注意散粒噪声与暗电流散粒噪声属于时间随机噪声，多帧平均有效；FPN 与坏点属于空间固定缺陷，必须校准或替换。