26/01/31一、弱光成像常见问题
弱光成像常被视为对信噪比（SNR）要求最高的成像场景，因此高量子效率、低读出噪声的高灵敏度相机，往往是标配。但实际应用中，我们反复收到这样的反馈：
"已经使用读出噪声低于 1 e⁻ 的相机，弱信号还是难以区分。“
"提高相机增益后，图像看起来更亮，但定量结果并没有提高。”
"延长曝光时间后，背景反而不干净，信噪比更不好了。”
这些现象真的是参数失效吗？解释和解决这些问题，需要回归信噪比的本质。
二、信噪比本质解析
相机的信噪比(SNR)描述了光信号与图像噪声之间的比率。信噪比越高，图像越清晰，噪声越少，成像质量就越好。
但图像并不是“拍下来”的，而是经过一整条“光子-电子-模拟信号-数字信号-图像”复杂链路构建转化完成。这条链路不仅会将光子转化为信号电子，还会在不同环节不断引入与成像无关的电子。
图1：图像形成链路示意图
以sCMOS相机为例，信噪比可近似表示为：
SNR = S / √(S + R² + D x t)
其中：
S：有效信号电子数（由光子数与量子效率、像素面积决定）
D：暗电流（和温度相关）
t: 曝光时间 （和应用场景相关）
R：读出噪声（通常假设为时间稳定的随机噪声）
所谓“弱光成像难”，主要在于光电子数量受限的条件下，相机系统链路既要实现有限光信号的转化，又要最大程度抑制各类噪声源的叠加影响，对高保真信号输出与数据可靠性管理提出了极高要求。
三、不同噪声源优化策略解析
高保真信号输出与数据可靠性管理的要求，既是对相机技术与工艺的挑战，也深度考验着开发人员对噪声源底层物理机制的理解水平。
正因如此，尽管高灵敏度芯片已被广泛应用，但真正能够实现高信噪比成像的相机技术，仍掌握在少数厂商手中。
1、读出噪声 决定了相机灵敏度阈值
关键场景解析
在许多高速弱光成像场景中，入射光子通常处于极低水平（≤10 e⁻/pixel），同时受限于样本动态过程或时间分辨率要求，单帧可累积的有效信号十分有限。
图2：原子阱痕量分析（极弱光成像示例）。
这种条件下，读出噪声成为系统最小可探测信号的主要限制因素，直接决定目标信号是否能够被有效分辨。
典型场景示例
生物：单分子荧光定位成像
物理：量子信号探测
工业：平板极低对比度检测
有效优化策略解析
读出噪声产生于像素电荷信号在被转换为电压、放大并量化为数字信号的读出链路中。
图3：读出噪声产生的物理机制
优化策略：读出噪声的优化需要在读出速度与噪声水平之间进行权衡。可行的优化路径主要包括：
· 降低数据读出频率，减小读出噪声贡献；
· 依靠更好的相机电子链路设计，降低读出过程中噪声的引入。
鑫图相机技术优势
鑫图作为国内率先布局 sCMOS 相机技术研发的厂商，凭借与传感器厂商的长期深度协同，沉淀了超 10 年超低噪声电路架构设计与优化的专业技术与经验。
依托这一核心优势，鑫图可在相机固件与驱动层面深度调度芯片底层能力，在系统层面实现对传感器性能的充分释放。
表1：Aries 系列产品核心技术参数。
鑫图 Aries 系列 高灵敏度相机全线实现了低于 1.0 e⁻ 的超低读出噪声水平，可有效应对极端弱光的高信噪比成像挑战。
其中，旗舰型号 Aries 6504 在高灵敏度低噪读出模式下，读出噪声低至 0.4 e⁻（RMS），不仅具备稳定的单光子级分辨能力，还能在该模式下实现 4.2MP 全分辨率近百帧的高速读出，可兼顾低噪声与高速成像需求。
图4：Aries 6504在高灵敏（单光子级）模式下的实测图例.
如图所示：在平均2光子/像素的信号条件下，信号曲线有明显的波峰特征。
图5：Aries 6504 vs. Dhyana 400BSI V3(上一代背照式sCMOS相机，1.1e-读出噪声)实测图例对比。
2、暗电流——长曝光不可忽略的因素
关键场景解析
在许多弱光成像应用中，为获得足够的有效信号，通常需要采用较长的曝光时间。此时，暗电流成为信噪比另一个不可忽略的因素。
典型场景示例
生物：生物发光成像
天文：深空长曝光观测
工业：PL / EL 发光检测
有效优化策略解析
暗电流是相机传感器内部的硅晶格产热所产生的多余电子，单位是每个像素每秒产生的电子 (e-/p/s)。
图6：暗电流噪声物理机制示意
暗电流噪声源于电子产生事件的随机性，符合泊松分布，和曝光时间相关；不能通过读出或算法消除，只能通过降低暗电流来抑制。
传统 CMOS 相机受限于芯片底层电路架构，暗电流控制难度更高，曝光时间通常小于10 s。因此，长期在长曝光应用中受限。
表2：不同暗电流水平相机长曝光性能对比。结果表明：在相同曝光时间下，相机暗电流水平越低，可以更好地满足长时间曝光的应用需求。
优化策略：制冷是降低暗电流的主要手段。一般情况下，芯片温度每降低约 7 °C，暗电流可降低约一半。如图6所示：相机制冷后，拍摄的图像噪声基线明显下降，成像背景更均一。
图7：制冷前后图像背景噪声基线对比。
鑫图相机技术优势
鑫图先进制冷系统不仅支持多级热电制冷（Thermoelectric Cooling，缩写：TEC），还突破了高真空维持技术：可确保在长时间持续运行条件下芯片无水汽凝结、无温度漂移等风险，确保暗噪声随时间变化的一致性与可预测性，满足科学研究、医疗仪器等高可靠工程应用要求。
表3：FL系列相机核心技术参数。
鑫图FL 系列长曝光CMOS相机采用高可靠TEC制冷技术，可实现芯片低于环境温度50℃的深度制冷，对应暗电流低至 0.0005 e⁻/p/s，支持数十分钟曝光下，保持极高的成像信噪比。
图8：(a) FL 26BW和CCD相机的对比结果显示，即使在长达 30 分钟的超长曝光条件下，FL 26BW 依然表现出显著优于典型深度制冷 CCD（ICX695）的成像性能与信噪比水平。(b) 在 10 分钟曝光条件下，FL 26BW 的背景噪声仍保持在极低水平，图像背景分布均一，未出现明显的时间相关噪声累积或背景漂移现象。
3、光子散粒噪声 考验的是相机软实力
关键场景解析
当单帧信号约大于 100e-/pixel 时，入射光子不再处于极限状态，此时无论是明场还是暗场，散粒噪声都是信噪比中的关键影响因素。
典型场景示例
生物：宽场荧光成像
物理：荧光光谱检测
工业：晶圆表面明场检测
有效优化策略解析
散粒噪声是由于光子到达探测器时间的不确定性造成的，是一种固有的物理现象，信号越强，散粒噪声越强。
散粒噪声 (e-)=√光电子=√(光子数*量子效率)
图9：散粒噪声物理机制示意
优化策略：优化重点不再是降低相机本底噪声，而是提高有效信号占比，包括：
• 选择应用波段匹配的高QE相机或延长曝光时间
• 通过背景抑制与算法校正，降低无效光子干扰
鑫图相机技术优势
鑫图可提供覆盖X射线、紫外、可见光至近红外波段的高灵敏度专业相机，全线标配Mosaic高性能图像处理软件。
图10：鑫图专业相机产品线
Mosaic软件基于光子统计规律研发，在保障信号统计真实性的基础上，提供多种实时图像处理算法及定量分析工具，可显著提升复杂背景下弱信号的可判读性与定量可靠性。
图11： Mosaic 软件功能界面示例。
· 实时减背景：减少无效光子干扰，降低实验环境杂散光影响；
· 实时 3D 降噪：降低背景随机噪声波动，提升成像信噪比；
· 实时 ROI 分析：实现从“看图像”到“读统计”的直接转化，为用户提供量化可重复依据。
图11： Mosaic 软件功能界面示例。
图12：（a）Dhyana XF95相机用于气体高次谐波探测的实验装置图；（b）实验中拍摄的原始谐波信号图像，图中背景杂散光干扰严重，目标信号几乎无法识别；（c）经鑫图Mosaic软件“实时减背景”功能处理后得到的高信噪比图像，目标信号清晰可辨。
四、SNR X 弱光成像总结
真正的高保真信号输出与数据可靠性管理，必须建立在系统级相机设计能力与光子统计规律深度理解的双重基石之上。
鑫图依托超低读出噪声信号链路设计、稳定可靠的制冷工艺，结合先进图像处理算法与软件定量分析工具，构建起一套覆盖多类噪声源的系统级弱光成像优化方案—— 为科学定量研究与工业批量检测，提供从 “拍得清” 到 “测得准” 的全链路高可靠性保障。
联系我们：在弱光成像领域，成像质量从不取决于某一个孤立参数。如您正面临相关应用挑战，欢迎与鑫图工程师团队交流，获得专业技术支持与解决方案。
