Trattandosi di un rumore, non può avere un valore preciso: i matematici per descriverlo utilizzano una particolare funzione: la curva di Gauss o gaussiana:
Certo che a prima vista una formula del genere può spaventare ma "traduciamola" in un grafico:
Nel grafico qui sopra sono riportate come esempio tre gaussiane con la tipica forma a campana, tutte centrate sullo stesso valore medio (lettera greca "mu") zero, ma di diversa ampiezza (lettera greca "sigma" al quadrato) detta "varianza". La varianza è un indice di dispersione dei dati e ci dà un'indicazione immediata della quantità di "rumore" presente nel nostro campione di dati: maggiore è la varianza, più ampia è la campana e più "rumorosi" sono i dati in nostro possesso. Comunque, più che utilizzare la varianza, generalmente per indicare la dispersione di una serie di dati si utilizza la sua radice quadrata ("sigma") normalmente indicata con il termine deviazione standard. Tutto questo lo abbiamo visto in una semplice applicazione pratica quando abbiamo affrontato l'argomento del BIAS FRAME ed in particolare nella procedura per ottenere il READ NOISE FRAME.
Tornando alla formazione del readout noise, possiamo vedere che consiste di due componenti:
- la conversione di un segnale analogico in un numero non è mai perfettamente ripetibile: sia gli amplificatori integrati sul sensore che i convertitori analogico-digitali producono una distribuzione statistica di possibili risultati centrati su di un valore medio. Quindi anche nell'ipotetico caso di poter leggere lo stesso pixel due volte con la stessa identica carica, potrebbe produrre due valori leggermente differenti l'uno dall'altro.
- l'elettronica stessa che compone la camera digitale può introdurre elettroni di disturbo nell'arco dell'intero processo di lettura e conversione portando inevitabilmente a fluttuazioni casuali del risultato finale di lettura.
La media di queste due componenti d'incertezza è quello che chiamiamo readout noise.
Nelle camere CCD commerciali il readout noise può variare dai 5 a oltre 20 e-/pixel. Ovviamente più è basso questo valore migliore è la camera CCD in questione. In particolare i CCD con un elevato readout noise non sono adatti quando è necessario utilizzare la tecnica della somma o della media di più immagini per aumentare il rapporto segnale-rumore: l'immagine finale non avrà la stessa qualità di una singola lunga esposizione dello stesso tempo totale d'integrazione, in quanto ogni singola immagine porterà con sè il contributo del readout noise per ogni pixel che contribuirà alla somma o alla media.
1 commento:
Come prima cosa complimenti Martino per il tuo Blog sempre ricchissimo di informazioni e complimenti anche per l'Osservatorio di Cavezzo, la cui storia seguii tanti anni or sono attraverso la rivista l'Astronomia! Veramente dei pionieri!
Ma passiamo al commento, più che altro domanda. Se ogni singolo frame è "contaminato" dal rumore di lettura, chiaramente sommando o mediando più frame andrò ad introdurre nell'immagine finale una quantità di rumore di lettura notevolmente superiore a quella che otterrei con un singolo frame integrato col tempo totale di tutti i frame precedenti. E questo mi è chiaro. Ma se prima di effettuare la somma dei frame, vado a calibrare ogni singolo frame sottraendo il dark ed il rumore di lettura ottenuto attraverso un'integrzione di tempo nullo, non andrò a diminuire drasticamente il contributo del rumore di lettura alla fine della somma? Ovviamente i frame per la calibrazione sono ottenuti attraverso una bella media dei vari relativi frame: dark, offset, bias, ecc.
Grazie per l'attenzione e complimenti ancora.
Posta un commento