카메라 노이즈(Camera Noise)

카메라 노이즈(Camera Noise)란?

카메라에서 노이즈란, 센서에 일정한 광량이 들어올 때 기대되는 출력값과 다른 값이 출력되는 것을 의미합니다. 이 노이즈는 SNR(신호 대 잡음비)와 다이내믹 레인지에 영향을 미치며, 실제 촬영한 이미지 값과 다른 값을 생성할 수 있습니다. 따라서, 노이즈를 적절히 제거하거나 보정하는 과정이 중요합니다.

카메라의 노이즈는 크게 Fixed Pattern Noise(FPN): 일정한 값을 갖는 노이즈와 Temporal Noise(Random Noise): 랜덤하게 값이 변하는 노이즈 두 가지 유형으로 나뉩니다

1. Fixed Pattern Noise(FPN)

FPN은 이미지 센서의 픽셀별 특성이 완전히 균일하지 않기 때문에 발생합니다. 각 픽셀의 면적, 부피, 구성 물질 또는 구조에서 미세한 차이가 있어, 동일한 광량에서도 픽셀별로 다른 출력값을 나타내는 현상입니다. FPN의 두 가지 주요 원인은 다음과 같습니다:

DSNU(Dark Signal Non-Uniformity): 빛이 없는 상태에서 픽셀의 암전류에 의해 발생하는 오프셋(Offset) 값입니다.

PRNU(Photon Response Non-Uniformity): 빛이 존재할 때 픽셀별 감도 차이로 인해 발생하는 노이즈입니다.

이어서 DSNU와 PRNU가 이미지 품질에 미치는 영향과 각각의 특성에 대해 설명하겠습니다.

DRNU (Dark Signal Non-Uniformity)

DSNU(Dark Signal Non-Uniformity)는 픽셀에 빛이 들어가지 않을 때 각 픽셀의 출력값이 모두 0 DN(디지털 넘버)이거나 같은 값을 가져야 하지만, 실제로는 픽셀 개별 특성에 따라 편차가 생기는 노이즈입니다. 이 편차로 인해 빛이 없는 상태에서도 일정하지 않은 출력값이 발생하게 되며, 이로 인해 이미지에 노이즈가 생기게 됩니다. 따라서, 보정을 통해 이러한 편차를 줄이는 과정이 필요합니다.

DSNU 보정 방법

DSNU를 보정하기 위해서는 빛이 없는 상태에서 Dark Image(암흑 이미지)를 촬영한 후, 이 Dark Image를 실제 촬영된 프레임에서 빼주는 방식으로 노이즈를 제거합니다. 이를 통해 픽셀 간의 불균일한 암전류로 인한 영향을 줄이고, 보다 깨끗하고 정확한 이미지를 얻을 수 있습니다.

PRNU (Photon Response Non-Uniformity)

PRNU(Photon Response Non-Uniformity)는 픽셀이 빛에 반응할 때 각 픽셀의 출력값이 일정해야 하지만, 실제로는 픽셀 간의 편차로 인해 빛에 대한 반응 정도가 다르게 나타나는 현상입니다. 이러한 편차로 인해 이미지에 불규칙한 노이즈가 발생할 수 있으며, 보정을 통해 이 편차를 줄이는 과정이 필요합니다.

PRNU 보정 방법

PRNU를 보정하기 위해서는 Saturation 레벨의 약 50%에 해당하는 균일한 광량을 여러 장 촬영하여 평균값을 계산한 후, 각 픽셀에 대한 보정 Gain(이득값)을 구해 적용합니다. 이렇게 하면 픽셀 간의 감도 차이를 줄이고, 이미지의 균일성을 높여 보다 정확한 데이터와 이미지를 얻을 수 있습니다.

2. Temporal Noise(Random Noise)

Temporal Noise 또는 Random Noise는 시간에 따라 랜덤하게 값이 변하는 노이즈로, 이미지 센서에서 예측 불가능한 방식으로 발생합니다. 이 노이즈는 픽셀들이 동일한 환경에서 촬영되더라도 순간적인 전기적 변화나 광량의 미세한 차이에 의해 각기 다른 값을 출력하게 되는 현상을 의미합니다.

Temporal Noise는 열 노이즈, 샷 노이즈(광양자 노이즈) 등 여러 가지 원인으로 발생할 수 있으며, 특히 낮은 조도 환경에서 더 두드러지게 나타납니다. 이 노이즈가 많아질수록 이미지가 거칠어 보이거나 미세한 디테일이 손실될 수 있어 이미지 품질 저하로 이어질 수 있습니다.

랜덤하게 발생하는 Temporal Noise는 촬영 환경에 따라 변화하는 특성이 있어, 고성능 머신비전 카메라에서는 이 노이즈를 최소화하기 위한 노이즈 감소 및 보정 기술이 중요하게 작용합니다.

FFC (Flat Field Correction)

이미지 균일성을 위한 보정 알고리즘

FFC(Flat Field Correction)는 센서 또는 광학 시스템에서 발생하는 픽셀 간 감도 차이, 조명 불균일성, 렌즈 불량 등으로 인해 이미지에서 생기는 밝기나 색상 불균일성을 해결하는 보정 알고리즘입니다. 이 보정 과정에서는 DSNU 보정과 PRNU 보정을 수행하고, 광량에 따른 픽셀의 비선형 특성까지 모두 보정하여, 모든 픽셀이 동일한 광량에서 균일한 응답을 보이도록 합니다.

FFC 보정 과정

1. Flat Field 이미지 촬영

: FFC 보정은 균일한 조명 조건에서 촬영한 이미지를 사용합니다. 이러한 이미지를 “Flat Field”라고 부르며, 이를 통해 센서 특성에 따라 발생하는 밝기 및 색상 변화 패턴을 확인하고 보정할 수 있습니다.

2. 보정 적용

: Flat Field 이미지를 바탕으로 센서의 밝기 및 색상 불균일성을 파악하고, 각 픽셀의 반응을 균일하게 조정합니다.

이와 같은 FFC 보정을 통해 이미지의 각 픽셀이 동일한 반응을 보이도록 조정함으로써, 최종적으로 이미지의 균일성이 향상됩니다. 이는 고정밀 머신비전 검사나 품질 관리 작업에서 이미지의 정확도를 높이는 데 필수적인 과정입니다.

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