sCMOS相機的讀出噪聲
sCMOS相機從2010年左右開始大規模商業化，並迅速地替代CCD相機成爲高端科研相機的主流。諸如濱松ORCA-Flash 4.0等一批旗艦sCMOS以其高速高靈敏度的特徵，也逐漸被用於超分辨顯微成像、lightsheet等尖端成像應用中。
無論對於CCD相機還是sCMOS相機，讀出速度越快，讀出噪聲越高。而sCMOS相對於CCD的一個核心優勢，就是高速讀出時依然能夠保持極低的讀出噪聲。
以最爲經典的旗艦級sCMOS（濱松ORCA-Flash 4.0）和當年頂級的冷CCD相機（濱松ORCA-R2）爲例：sCMOS相機（100幀/秒 @ 420萬像素）不僅速度上遠遠超出CCD 相機（16.2幀/秒 @ 130萬像素），其讀出噪聲也大大低於CCD相機（如圖1）。
圖1. sCMOS與CCD的讀出噪聲參數示例
但仔細看上圖的參數表，我們不難發現一個有趣的問題——爲什麼CCD相機的讀出噪聲就一個數值，而sCMOS相機的讀出噪聲分別標註了rms和median兩個數值？而且median的數值都會較低？
爲了回答這個問題，我們首先得明白相機讀出數據的基本流程。
相機讀出數據的基本流程
無論是CCD還是sCMOS，其基本的原理是一致的：
- 入射的光子在各個像素中轉化爲電子；
- 這些電子接着通過floating diffusion amplifier（FDA）轉化爲電壓；
- 電壓會被再次放大，並通過模數轉換器（ADC）變成數字信號；
- 落到各個像素上的光子被如此轉化爲數字信號，並最終在電腦上排列顯示成圖像。
圖2. 相機讀出的基本流程示意
sCMOS與CCD在讀出結構上的區別
對於CCD，每個像素的電子會逐一通過同一套包含FDA、ADC的電路進行讀出；而在sCMOS中，每個像素都有自己的FDA電路，而每行像素也都有各自包含ADC的電路。
圖3. CCD（A）與sCMOS（B）在相機讀出結構上的區別
sCMOS和CCD中讀出噪聲的評價參數
在整個信號讀出過程中都會引入噪聲——稱之爲讀出噪聲。相機的噪聲主要來源於三個部分——信號的散粒噪聲、暗電流的散粒噪聲和讀出噪聲。爲了從圖像中測量計算讀出噪聲，就需要將前兩者的影響消除或降到最低，僅保留由於電路讀出過程所產生的讀出噪聲。所以測量讀出噪聲時用的都是將相機的蓋子蓋上（沒有信號）並採用最短的曝光時間（最大限度減少暗電流的累積）所得到的圖片（稱爲dark image）。通過約1000張這樣的圖片，每個像素都能得到約1000個讀出數值——其標準差（standard deviation，σ）可以反映出對應像素的讀出噪聲大小。
圖4. sCMOS與CCD的讀出噪聲參數。讀出噪聲一般以電子爲單位，與相機芯片上光子轉化成的電子保持一致以便比較
在CCD中，由於讀出電路對於所有像素是一樣的，所以每個像素所得出的標準差（σ）也基本一致，故而CCD相機的參數表中，一個單獨的數值——各個像素的σ的均方根（RMS）——就能夠代表其讀出噪聲。
而sCMOS各個像素所對應的讀出電路則並不相同，會形成一個分佈曲線（如圖5）。爲了展現這條曲線的特徵，sCMOS相機的參數表中一般會給出Median和RMS兩個數值——前者是所有像素的σ的中位數；後者是所有像素的σ的均方根（RMS）（如圖4）。
圖5. sCMOS相機的讀出噪聲分佈曲線示例
由於sCMOS相機芯片上總會有很少量但讀出噪聲特別高的像素（稱爲noisy pixel，如圖6）——對中位數影響要小於對RMS的影響，所以一般情況下Median數值會低於RMS數值。
sCMOS中noisy pixel的處理
當信號比較強的時候，來自信號的散粒噪聲是主導，上述的noisy pixel並不重要。但當弱光成像時，這些像素會影響到三維重組、x-z/y-z image projection等許多圖像後處理；尤其在STORM等超分辨顯微技術中，這些噪聲特別高像素也是需要注意的問題（Huang F., et al., Nature Methods, DOI:10.1038/NMETH.2488(2013)）。所以如何消除這些noisy pixel的影響是當前sCMOS相機發展中的一個重要問題。
濱松一直關注高端成像的需求，對這個問題提供了兩個層次的解決方案：
（1）在電路等相機硬件設計中，不僅追求更低的讀出噪聲參數，尤其關注減少noisy pixel。圖6-B，D爲ORCA-Fusion相機的實際圖片，相比於前代的ORCA-Flash 4.0（圖6-A，C），其noisy pixel明顯減少。
圖6. ORCA-Flash 4.0（A，C）與ORCA-Fusion（B，D）的dark image對比。ORCA-Fusion的noisy pixel明顯較少。所有圖片都設置了相同的Look-up table，以便比較。
（2）提供4檔可調的像素校正功能。在最強的校正中，即使長時間曝光的圖像也不會出現明顯的噪點；而反過來，也可以選擇完全不進行任何校正得到最爲原始的數據，利於需要自行設計算法的成像技術開發。