デジタルカメラのノイズ測定

カメラのノイズを測定した際の記録である。 RAP2の「ダークノイズ評価プログラム」ではニコン機の場合、ダークフレームの性状のため、ほとんどの機種で測定することができない。

[Noise, Dynamic Range and Bit Depth in Digital SLRs]
キヤノンはセンサーからの信号に、オフセットまたはバイアスを適用している。 信号がADCで量子化される前に、センサからの信号に一定の電圧が加えられる。 バイアスまたはオフセット電圧を加えることにより、負の変動が正の数として残るため、ノイズの完全なヒストグラムが保存される。 電圧変動は正または負のいずれかになるが、ADCの出力は負でない整数であるため、(オフセットかバイアスが適用されていなければ)負の量の変動は量子化時にゼロにクリッピングされる。
ニコンの場合はバイアスが印加されていない。 そのため負の電圧変動がゼロにクリッピングされ、様々な形態のノイズを分析して除去するのが難しくなる。

そこでソニーの解説論文「CMOSイメージセンサの高画質化」に記載されている方法のうち、P.50の "ランダムノイズの測定方法(2)" に基づいて実施してみた。 測定方法(1)ではなく(2)を採用したのは、測定手間を軽減させるためである。 この測定の目的は、あくまでノイズ感の定量化であり、厳密な測定をすることではない。 具体的には読み出し回路ノイズ、ホットピクセルの目安となる値を掴みたい。
なおここでは(オフセットが入っていない)ニコンのRAWを前提としている。

• [参考]
  • CMOSイメージセンサの高画質化
    https://www.jstage.jst.go.jp/article/essfr/3/3/3_3_3_44/_pdf/
  • dcraw
    https://www.cybercom.net/~dcoffin/dcraw/
  • dcraw - Windows EXE files
    http://www.centrostudiprogressofotografico.it/en/dcraw/
  • ImageJ
    https://imagej.nih.gov/ij/download.html
  • RAP2
    https://www.strange-stargazers.jp/walker/rap/
  • RStacker
    http://www.swetake.com/astro/RStacker/RStacker.html

2枚1組の画像で測定する簡易的な方法である。 読み出し回路ノイズは信号量に依存しないので、ダークフレームから算出することにより、光ショットノイズを含まないノイズを求めることができる。

1. ダークフレームを2枚連続で撮影し、それの差分演算を行う。
2. これにより固定パターンノイズが相殺され、ランダムノイズ成分のみが残る。
3. この画像のσを測定し、1/2^0.5倍することで算出することができる。
   2^0.5RN = Image(1) - Image(2)
   　↓
   RN = 1/2^0.5(Image(1) - Image(2))

• 気温の影響を避けるため、カメラを冷蔵庫内(氷温室)に収納し、温度順応後に撮影している。
• デモザイクをするとスケーリングや、補完処理等が入ってくるため、dcrawの-Dオプションで、RGBの輝度情報をそのまま抜き出した。
  dcraw-9.26-ms-64-bit.exe -v -o 0 -D -4 -T Filename
  • ログ
    • [linear (color)]
      
      Scaling with darkness 0, saturation 16383, and
      multipliers 2.267915 1.000000 1.217263 1.000000
      AHD interpolation...
      Building histograms...
    • [linear -D]
      
      Building histograms...
• ダーク減算(d1-d2)は、ImageJの"Process > Image Calculator"で行った。
  Operationはsubtractではなく、differenceで処理している。
  • "Create New Window"をチェックすると、新しい画像が作製されて結果が保持される。
  • "32-bit Result"のチェックを入れないこと。
    すなわち"16 (unsigned)"で行うこと。
    dcrawの-Dオプションで出力したTiffは、チェックをしなければ16bitで演算される。
    なおチェックをしなくても、32bitで処理されるファイルもあるので注意。
    (どうやらヘッダの情報に基づいているもよう。 ビット深度に"16 (unsigned)"と書き込まれている場合や、raw(ヘッダ無しの生ピクセルデータ)に変換した場合は問題ない。 ただしrawを開く際に、画像サイズを元画像と同じにしなければならない。 元画像が32bitの場合、"16 (unsigned)"にインポートしても、うまくいかない。 dcrawで出力されたTiffは、"16 (unsigned)"と書き込まれている。)
    • チェックすると事前に、元画像が32bit浮動小数点に変換される。
    • またmodeの値はゼロにならない。 meanやσ(d)は16bitの結果と変わらない。
    • 結果を16bitに変換すると、輝度情報が変わってしまうので要注意。
      そのままTiffで保存した場合には、輝度情報は維持される。
  • 演算の順番は必ず"Image(1) - Image(2)"とすること。
  • [注記]
    • Differenceの場合、減算済画像のσを1/2^0.5倍する必要はない。
• 該当項目の数値は、ImageJでヒストグラムを表示させ、読み取っている。
  • d1とd1-d2のmean,modeは、原画像・減算済画像のもの。
  • d1のσ(d)は原画像のもの。
  • σ'(d)は原画像のゼロからσの10倍以下を選択したもの。
    "Image > Adjust > Threshold"でSetボタンを押下すれば、任意の数値の入力ができる。
  • d1-d2のσ(d)を読み出し回路ノイズ相当とみなした。
    これはImageJのDifferenceの結果と近似する。
    • (d1σ^2 + d2σ^2 - fpnσ^2)^0.5 * 1/2^0.5
  • Hotpix.refのlevelは、輝点ノイズの目安とした。
    countにmeanを乗じたものを、db表示させている。
    countとmeanの値は特記がない限り原画像のものであり、σの10倍以上〜上限の範囲を選択している。
• DRは2^14/σ(RN)とした。
  RAWの飽和輝度が2^14なのか、実測する必要がある。
• DR(corr)は撮像素子の大きさにより補正している。
  2^14/(σ(RN)*((36*24)/(23.6*15.6)))とした。
  • これは閲覧時におけるノイズ感を表したもの。
    撮像素子サイズの大きいほうが、閲覧時の拡大率が小さいため、品質が損なわれないということを前提としている。
    135FFの場合は補正不要である。
• DR(gain)は表1のデータを、実測ゲインに基づいて補正した。
  一律補正のため、精度が粗いことに注意。

[表1]
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[表1'] 読み出し回路ノイズ = 1.356(ISO100)
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・撮影日

2017/5/15

・気温

0℃以下（冷蔵庫(氷温室)）

・カメラ

D7000

・使用ソフト

dcraw, ImageJ

[表2]
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・撮影日

2018/8/25

・気温

7〜8℃以下（冷蔵庫）

・カメラ

D7000

・使用ソフト

RAP2, dcraw, ImageJ

[表3]
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・撮影日

2017/5/10

・気温

20℃程度（室内）

・カメラ

D7000

・使用ソフト

dcraw, ImageJ

[表4]
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・撮影日

2016/7/31

・気温

30℃程度（室内）

・カメラ

D7000

・使用ソフト

dcraw, ImageJ

過去の撮影時のダークフレームを検証してみた。 デジカメ星野写真としては、標準的な露出値のものを、夏冬それぞれ1例ずつ選んだ。

[表5]
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・カメラ

D7000

・使用ソフト

RAP2, dcraw, ImageJ

表1のデータのダーク減算をRAP2で行ったもの。

[表6]
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• 解説論文の測定方法(2)による測定は、所期の精度を満たしているものと判断した。
  表1及び表1'が測定結果ということになる。
  表1はゲイン補正無し、表1'は適正露出時のゲインで補正している。
  dbで見たい場合は、EVを6倍すればよい。
  DxOMarkやSensorgenと比較してみても、傾向は同じようなものとなっている。
• 低温度の環境下でカメラが十分に温度順応しているのなら、減算処理無しに原画像のヒストグラムを読み取ったのでもかまわない。
• ランダムノイズは、ISO感度に応じて増加している。
  
• 表6はRAP2で減算しているが、ImageJ(Subtract)の結果と近似する。
  RStackerでも試してみたが、ほぼ同様であった。
  subtractとdifferenceについては、下記を参照のこと。
• 短秒露出の場合、気温20℃位までは影響がほとんど出ない。
• 露出時間が短い場合、輝点ノイズの正確な値が出ないもよう。
  1秒程度の露出は必要と思われる。
• F値や露出時間が不変の場合(機材の事情で変えれない場合)、カメラ側でゲイン(ISO感度)をかけた方が、ノイズ面で有利となる。
  つまりアンダーで撮影し、事後にゲインを上げるよりも、撮影時にかけた方が良好な結果になる。
• ダークフレームは4枚程度で実用上は十分と思われる。
  多数枚ダークを撮るよりも、その分ライトフレームに時間をかけた方がよい。
• やはり夏場はノイズ的に厳しいものがある。
  ノイズレベルの低いカメラであっても、夏場にダークは必須と思われる。

• ImageJの"Image Calculator"について(ダークフレーム同士を減算する際のsubtractとdifferenceの動作)
  
  • 16bit
    • SubtractはDifferenceよりもσが小さく出る。 この値は減算ソフト(RAP2,RStacker等)による処理の結果と近似する。 これは画像が符号無し整数型であるので、ゼロより小さい値(ゼロ未満)が含まれないためである。
      Differenceではゼロより小さい値の折り返しが入るため(絶対値が計上される)、Subtractよりも大きなものとなる。
      • Subtract
        • "5-10=0"となる。
      • Difference
        • "5-10=5"となる。
  • 32bit(Difference)
    • 16bitと同じ結果になる。
  • 32bit(Subtract)
    • 負の値が発生する。 上記の方法の項の計算式(2^0.5RN)と同等になるので、1/2^0.5倍する必要がある。 そうすることによりDifferenceの結果と近似する。 Process > Math > Abs(絶対値を生成) とすると、Differenceと等価になる。
    • Process > Math > Min(Value=0) の場合は、ゼロ未満の値をゼロに置き換える。 これについては16bitのSubtractと同じになる。
• RAP2は32bit不動少数で演算しているもよう。
• 以下の画像は典型的なニコンのダークフレームの例である。
  ゼロでクリップされているという状態を示している。 ただし単純にADCの所為でクリップされているのか、何らかのソフトウェア的な処理を行い、例えば負の部分を折り返しているのか等々、具体的なことは不明。 かつてニコンはダーク減算で不具合が出ていたようであるが、もしかするとADCによるクリップが原因だったのかもしれない。単なる推測であるが。

  

• RAP2のダークノイズ評価プログラムでは、キヤノンのような性状のダークノイズを前提としている。 つまりノイズのヒストグラムを、完全に保持していることが条件になる。 完全な状態で保持されているのなら、ヒストグラムはほぼ正規分布した状態になるということ。
  ネットでD810Aのヒストグラムをみたところ、どうもクリップされた状態で正側にシフトしているような感じであった。 RAP2で評価している人もいたが、測定値は正確なものではないかもしれない。