新人请教一下183mm软bin提高动态问题

183mm是2000w像素2.4um像元，bin2变成4.8um像元也不算大，听说可以把12bit提升到14bit，想请教一下大佬软bin是用哪款软件具体怎么实现的？原理是将相邻四个像素值相加，还是四个像素取平均值？另外如果拿到一张图片，如何看图片原生位深是多少bit？

新人正在学习中，帮顶顶。

//这里刚刚算错了，删掉
PS，MDL里都可以bin

绿安仔 发表于 2020-4-17 14:03
gain=0时，bin2后80dB，还没有到14bit
PS，MDL里都可以bin

对CCD来说，软件里做binning和拍摄时的binning并不一样，拍摄时binning是先合并不同像素的电信号，再做一次ADC，读出噪音更小，可以获得更高的信噪比。软件里做binning只是简单合并多个像素的信号以及噪音，信噪比提高相对小一些。
对CMOS来说就都一样了。

右键 属性 详细信息 位深度

bin就是像素合并，bin2就是把2*2的像素合并

绿安仔 发表于 2020-4-18 11:58
右键 属性 详细信息 位深度

bin就是像素合并，bin2就是把2*2的像素合并

谢谢指导~请问80db是怎么看出来的？还是计算出来的？在bin的过程中各种噪声都是怎么变化的？

今日更新：
动态范围公式(20*log10(Nsat/Nnoise))
Nsat是线性满井容量，所以比总满井小，Nnoise是噪声(RMS)
动态范围的上限由线性满井容量锁死，只能通过控制噪声改变动态范围，这是硬件上的情况，且认为噪声固定

某些噪声的大小应该是随机的，所以叠加控噪可以提高动态范围，但不是无限制提高，还需要校准场配合；bin2按这样的方式推理也可以提高动态范围，但是考虑到FPN和其他恶心的噪声，bin2不扣校准场动态范围不是严格的14bit
突然意识到ccd线性度更好，以及硬件bin2的噪声情况，那么动态范围是不是应该更高呢

上一次的错误：没有考虑到噪声随机性，因此得出了“不提高动态范围”的结论，且动态范围公式Nnoise竟然不是按电子数计算的，而是RMS，才发现

绿安仔 发表于 2020-4-20 11:19
SNR(其实这个是信噪比) = 20*log10(满井/读出噪声)
DR(其实这个才是动态范围) = SNR/(20*log10(2))
183没 ...

感谢感谢（抱拳），您说这些解决了我很多疑惑，我再好好消化消化^_^

绿安仔 发表于 2020-4-20 11:19
SNR(其实这个是信噪比) = 20*log10(满井/读出噪声)
DR(其实这个才是动态范围) = SNR/(20*log10(2))
183没 ...

我又回来了 这几天您和您前几天说的详细从基本概念上学习了一下信噪比、各种噪声和bin在物理意义和数学上的概念，感觉还可以与您更您一步讨论一下。以下讨论的bin均是出图后软bin的情况，且由于暗电流可通过制冷和暗场扣除，在此不考虑暗电流噪声。
首先，bin2对于某幅具体图像来说，确实是4个像素取平均。但是如果你把图像另存为原生位深+2的图片，那么再bin就相当于原图四个像素相加，换句话说，位深+2。举个例子，我现在有4张图片，1图是原生8bit图片，2图是1图另存为16bit，3图是2图用pi作bin2处理，4图是1图bin2处理再另存为16bit，把四张图丢进matlab用unique函数读一下，ABCD(分别对应1234图的unique返回值)数组的维数正好代表相应图的位深，说明对另存为+2bit位深的图片bin2处理相当于把原图片四个像素值相加。（整个流程的数学过程，另存为+2bit相当于像素值*4，bin2平均相当于相邻4像素值相加再除以4，所以整体效果相当于像素值相加）。因此在这个意义上，如果不考虑噪声问题，由于叠加在算法上也是取平均，所以在图片格式为位深至少+2bit时，叠加4张图也相当于位深+2（这里我谈的是位深，不是动态范围）

第二个问题是，信噪比的衡量方式是（信号强度/噪声强度），在这里强度这个物理量用数学上的均方差（RMS）表示。信号强度一般不太好计算出具体的数值，但可以确定的是，n张图的信号叠加信号的均方根变为之前的n倍（bin2同理，相当于4张图叠加，所以以下说的叠加均含bin的情况）。但各类噪声情况就不一样了，因为噪声大多都是某种随机分布，所以均方根不是简单的n倍关系。对于散粒噪声，光子事件的时间分布遵循泊松分布，均方差是均值开平方，所以n张图叠加散粒噪声RMS变为叠加前的根号n倍。读出噪声的RMS同理也是根号n倍。读出噪声在数学方面具体是怎么分布的我还没太搞明白（注意常说的cmos读出噪声是偏态分布指的是rms为某值的像素数量满足偏态分布，与上面说的那个分布不是一回事。），因此叠加（或bin2）会把信噪比提高到原来图片的根号n倍。（上述结论的验证结合了汞佬的教程案例和系列帖子“做成像的你不得不了解的真相”）
纯新手还没有入门，以上内容纯属自己摸索，有什么错误的地方，请大佬们及时批评指正

没啥错，硬要挑刺的话，就是：

因此叠加（或bin2）会把信噪比提高到原来图片的根号n倍

bin2不是提高根号n倍，因此我会问你n从哪里来的
我是杠精

http://www.astrocn.org/thread-2782-1-1.html
这篇帖子讲了不少东西

绿安仔 发表于 2020-4-22 10:25
http://www.astrocn.org/thread-2782-1-1.html
这篇帖子讲了不少东西

哇这个是猫神那个吧，我以前知道他这篇文章但找了好久没找到，感谢分享

今天得出了完整的结论，原先的结论存在错误，已修改。