信噪比（SNR）是用來衡量圖像的噪聲程度的一個概念，SNR = Signal / Noise. 如果按照dB計算，就是20log（S/N)。

如果我們給圖像信號一個增益A，信號和噪聲同樣被放大A倍。那么SNR就應該保持不變。但是為什么我們經常會聽到這樣的一個經驗：相比數字增益，模擬增益會更少地引入噪聲呢？要想知道這個結論背后的道理，就需要先知道在數字成像系統(tǒng)中噪聲的來源與性質。我們先從image sensor在成像過程中產生的噪聲開始說起。

Sensor的成像是由光照射到Pixel上，再經過光電轉換，模數轉換。完成光信號的數字化。

光是由一組移動的光子組成。光的能量也就是這組光子所有的能量。（光的能量是焦耳，而不是Lux。Lux只是人眼對光的響應的一種權重表示。）當光子照射到Sensor上時，只有一部分被轉換成了電子，這種轉換的效率常用Quantum Efficiency來表述。所以更大的sensor Pixel和更高的QE可以獲得更多的電子，也就是sensor的sensitivity更高。

被轉換的電子都存在sensor上一個一個的像素里。每一個像素可以保存的最大電子量稱為Full Well Capacity。這些被保存的電子不是每一個都是通過光電轉換而來的，有一些則是通過暗電流產生的。暗電流是由熱量產生的，通常情況下，溫度每升高5°C~8°C，暗電流就會增長一倍。這些電子被轉換成電壓信號，再經過放大、模數轉換ADC，形成數字圖像信號。

在整個sensor成像過程中，每一步都會有不同的噪聲進入信號中，比如剛才說到的暗電流就是噪聲的一種。

按照ISO 15739，噪聲主要是temporal noise和fixed pattern noise.

temporal noise可以說包含shot noise（散粒噪聲）和熱噪聲。Shot noise（散粒噪聲）包括光子照射到Pixel上產生的散粒噪聲、光電轉換產生的散粒噪聲和暗電流產生的散粒噪聲。散粒噪聲的大小等于生成的電子信號的平方根。由于他們是從大量的、單一的事件引起的，所以服從泊松分布。

熱噪聲主要包括讀出噪聲和復位噪聲。他們都是MOS器件的固有噪聲。優(yōu)良Pixel design可以減小這類噪聲，但是無法從根本上消除。低溫同樣也對這類噪聲的消除有幫助，但是效果也并不明顯。由于這類噪聲是由熱電子隨機運動引起的，所以服從高斯分布。

FPN包括Pixel的光照不均勻響應（PRNU）和暗電流產生的電子在各個Pixel上的不均勻分布（DSNU）。FPN是由CMOS生產工藝造成的，也服從高斯分布。

下圖示意了噪聲在sensor信號通路上的影響。

其中：

Pixel PD輸出的信號和噪聲表示為：s+np；

pixel circuit輸出的信號和噪聲表示為：CG*(s+np )+na；（CG表示電子放大倍數）

信號經過模擬增益（Gain）AG，再經過ADC變成數字信號。

ADC輸出的信號和噪聲表示為：  AG*(CG(s + np) + na) + nADC

所有在ADC之前的信號都是模擬量，所以在ADC之前的增益可以籠統(tǒng)地叫模擬增益；在ADC之后信號變成數字信號，所以ADC之后的增益可以籠統(tǒng)地叫數字增益。

我們常說的sensor digital gain和ISP digital gain都是在ADC后面，作用在數字信號上，只是ISP digital gain作用在成像的ISP信號處理環(huán)節(jié)。

經過sensor digital gain之后的信號加噪聲就變成了：

DG*（AG*(CG(s + np) + na) + nADC) + n_xxx

所以從這個通路上我們可以看到，同樣增加了輸出信號的幅度，使用模擬增益analog gain 不會放大ADC的電路噪聲，ADC的量化噪聲，以及ADC以后的噪聲。所以模擬增益在獲得信號增大好處的同時，相比同樣的數字增益，系統(tǒng)最終的Noise要小，這樣SNR就更大。同樣道理，相比sensor digital gain，ISP digital gain則會放大傳輸電路和ISP引入的電路噪聲和量化噪聲，造成SNR更多的損失。

模擬增益相對于數字增益的好處除了它不放大ADC以后的噪聲以外，模擬增益的精度也遠遠高于數字增益，這也是它對圖像信號的另一個好處。