3. 噪声模型与来源：光子散粒噪声、读出噪声、固定模式噪声（FPN）、热噪声与暗电流
做HDR最头疼的是什么？我个人的答案是噪声。
你想想看，多帧合成时，暗部提亮，噪声也跟着放大。如果不搞清楚噪声从哪来，你根本不知道怎么压它。这一章，咱们就把HDR pipeline里最常见的几种噪声，一个一个拆开看。
3.1 光子散粒噪声（Shot Noise）
这是物理极限决定的噪声，你躲不掉。光本身就是离散的光子，到达传感器的数量服从泊松分布。信号越弱，相对波动越大。
- 来源：光子到达的随机性。
- 特性：方差等于均值。信号翻倍，噪声只增加√2倍。
- 影响：暗部区域最明显，亮部区域信噪比高。
关键公式：SNR = 10·log₁₀(N) dB，其中N是收集到的电子数。
举个例子：100个电子时，SNR只有20dB；10000个电子时，SNR是40dB。暗部画质差，根在这儿。
我在项目中遇到过一个问题：长曝光HDR合成后，暗部出现奇怪的颗粒感。排查了半天，发现不是算法问题，是短帧曝光时间太短，光子数太少，散粒噪声主导了暗部。后来我把短帧的ISO调高了一档，才压住。
3.2 读出噪声（Read Noise）
读出噪声是传感器把电荷转成电压、再转成数字信号时引入的。它跟信号强度无关，是个固定底噪。
| 噪声分量 | 来源 | 典型值（e⁻ rms） |
|---|---|---|
| 复位噪声 | 像素复位开关的kT/C噪声 | 10-50 |
| 源跟随器噪声 | 像素内放大器的1/f和热噪声 | 5-20 |
| 列放大器噪声 | 列并行读出的放大器噪声 | 10-30 |
| ADC量化噪声 | 模数转换的量化误差 | 0.5-2 LSB |
避坑指南：我曾经在调试一款高帧率传感器时，发现读出噪声比datasheet标称值高了3倍。后来发现是PCB布局导致电源纹波耦合进了模拟读出链路。记住，读出噪声不只看传感器，还要看你的供电和走线。
3.3 固定模式噪声（FPN）
FPN是空间上的固定偏差。每个像素的暗电平、增益不完全一致，导致均匀光照下输出也不均匀。
- 列FPN：同一列像素共享读出电路，列与列之间的偏差。表现为竖条纹。
- 像素FPN：每个像素自身的暗电流和转换增益差异。表现为固定颗粒感。
注意：FPN在HDR多帧合成中会被放大。因为不同曝光帧的FPN模式相同，但增益不同，合成后会出现固定图案的强度变化。我建议在合成前先做一次暗场校正，把FPN减掉。
说白了，FPN就是传感器的“胎记”。你没法消除它，但可以校准它。我习惯在产线上做一次全黑帧和均匀灰帧的标定，生成校正矩阵。这样在pipeline里直接减掉就行。
3.4 热噪声与暗电流
温度每升高6-8°C，暗电流翻倍。热噪声是读出电路里电阻的热运动产生的，跟温度直接相关。
| 噪声类型 | 温度依赖性 | 典型表现 |
|---|---|---|
| 暗电流散粒噪声 | 每6-8°C翻倍 | 长曝光时出现固定亮斑 |
| 热噪声（Johnson-Nyquist） | √T成正比 | 读出链路底噪升高 |
实战经验：做手机HDR时，连续拍摄多帧，传感器温度会从25°C升到45°C。暗电流翻4倍。如果不做温度补偿，长帧的暗部会明显偏亮。我当时的做法是：在每帧的空白行里嵌入温度传感器读数，然后查表调整暗电流校正参数。
3.5 噪声模型总览
把这些噪声综合起来，就得到了完整的噪声模型。下面这张图展示了HDR pipeline里噪声的叠加关系。
从图上可以清楚看到：光子散粒噪声在光电转换阶段就叠加了；读出噪声和FPN在读出电路阶段引入；热噪声和暗电流则贯穿整个传感器工作过程。HDR多帧合成时，这些噪声会被不同增益放大，最终在合成结果里呈现复杂的分布。
3.6 噪声抑制策略概览
知道了噪声来源，抑制策略就清晰了。我整理了一个对照表，方便你在实际项目中快速定位问题。
| 噪声类型 | 抑制策略 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 光子散粒噪声 | 增加曝光时间/光圈/补光；多帧降噪 | 暗光HDR |
| 读出噪声 | 优化PCB布局；使用低噪声ADC；相关双采样 | 高帧率/高增益 |
| 固定模式噪声 | 暗场校正；均匀场校正；列/像素校准 | 所有HDR场景 |
| 热噪声/暗电流 | 主动散热；温度补偿；短曝光优先 | 长曝光/高温环境 |
个人建议：做HDR系统设计时，先把读出噪声和FPN校准好，这两个是固定开销。剩下的散粒噪声和热噪声，才是算法要重点处理的。我曾经见过一个团队花三个月优化降噪算法，结果发现FPN根本没校准，白费功夫。
嗯，这一章的内容就到这儿。噪声模型是HDR处理的基石，搞懂了它，后面的降噪算法你才能用得心里有底。