分辨率測試卡的噪聲是圖像質(zhì)量評估的重要參數(shù)。作為每個像素的隨機信號變化，噪聲源于光的物理特性（光子射擊噪聲）和傳感器的技術限制（暗電流和讀取噪聲）。

描述噪聲的一種非常常見的方法是將其報告為信噪比（SNR）。要測量成像設備的SNR，您可以遵循ISO 15739標準。

SNR越高，我們在圖像中發(fā)現(xiàn)的噪聲越少。

這可能是故事的結(jié)尾，但遺憾的是，SNR并沒有很好地反映出來：

觀察者在圖像中實際看到了多少噪音？

我們從1997年開始測試數(shù)碼相機，并且長時間使用SNR作為噪聲的測量。五年多以前，我們已經(jīng)看到了這樣的影響，即SNR測量的結(jié)果不再反映觀察者的經(jīng)驗。因此，相機具有相似的SNR值，但噪聲的外觀不同。并且相同的噪聲外觀可能導致不同的SNR值。

對于這篇文章，我們準備了三個樣本圖像，1x，2x和4x來說明問題：

想象一下，這些圖像應該是均勻的，但會顯示出一些噪音。如果您遠離屏幕，您可以看到所有三個圖像具有相同的平均值并且看起來均勻。

如果您靠近屏幕，很明顯您可以在圖像4x中看到比圖像1x更多的“噪點”。

如果我們測量SNR，我們會看到所有圖像具有相同的平均值，所有像素值的標準偏差相同，因此信噪比相同。

該樣本顯示SNR僅反映噪聲總量，但未描述人類觀察者實際感知噪聲的方式。

視覺噪音

因此，為了描述人類觀察者在圖像中實際看到多少噪聲，以及這是否令人不安，我們不使用SNR。相反，我們使用稱為視覺噪聲的測量。

ISO 15739中描述了測量視覺噪聲的算法和程序，并且從標準的規(guī)范部分轉(zhuǎn)移到信息附件到2013年的標準修訂版。

可視噪聲值易于理解：值越高，觀察者將看到的噪聲越多。SNR和VN之間的主要區(qū)別在于，VN將根據(jù)可見性對噪聲進行加權(quán)。噪聲測量不會考慮無論如何都看不到的噪聲。

我們?nèi)绾沃烙^察者可以看到哪種噪聲？

可以模擬人類視覺系統(tǒng)對空間頻率的響應。對比靈敏度函數(shù)（CSF）與觀察條件的假設允許我們計算噪聲頻譜的不同部分的重要性。因此，從上面的示例：圖像1x將在高空間頻率中具有其大部分“噪聲”，其在CSF中具有低響應。圖像4x在較低的空間頻率中具有大部分“噪聲”，根據(jù)CSF可以很好地