이미지센서, 픽셀 그리고 노이즈

앞서 올린 포스팅에서 디지털 카메라로 촬영한 사진의 Quality에 영향을 주는 여러 요소들 중에 센서에 집중을 하기로 했다.

 

다른 요소들을 제외 해 놓고 이야기 하자면,

"사진의 품질은 센서의 성능에 의해 결정된다." 라는 당연한 이야기를 할 수 있다. 그렇다면 센서의 성능에 대한 이야기를 풀어가야 할 것인데 센서의 성능을 어떻게 하면 쉽게 풀어 낼 수 있을까를 고민하게 되었다.

 

픽셀(Pixel)

픽셀을 우리말로 하면 화소이다.

우리가 카메라의 스펙을 이야기할 때 800만 화소, 1600만 화소 라는 이야기를 한다. 최근에는 캐논(Canon)이 5100만화소의 Full Frame 카메라인 EOS 5DS를 발표했다. 엄청난 화소수이다. 그렇다면 동일한 Full Frame인 5D Mark3는 2200만 화소인데, 센서의 크기가 같으면서 화소가 2배 이상 차이가 나며 이 말은 결국 픽셀의 크기가 다르다는 이야기가 된다.

 

 

센서의 성능을 픽셀에 관한 이야기로 풀어나가면 되겠다.

 

픽셀로 들어가기 전에 우선 이미지 센서의 색분리 방식에 따른 센서의 종류를 간단히 살펴보자.

 

수직으로 빨강/파랑/녹색을 필터링하는 포베온 방식(Foveon)과 빨강(25%)/파랑(25%)/녹색(50%)의 필터를 배열하여 하나의 픽셀에서 하나의 색상정보만 획득을 한 후 보간법을 통하여 최종 색상을 표현하는 베이어 필터(Bayer Filter) 방식이 있다. 

 

[출처: www.sigma-global.com]

 

포베온 방식과 베이어 필터 방식의 차이에 대한 부분은 일단 넘어가기로 하자. (건너뛰는게 너무 많은 듯 하지만...)

 

CMOS 방식의 센서를 구성하는 하나의 픽셀은 포토다이오드와 증폭회로로 구성된다. 물론 반도체 회로 위로는 컬러필터와 마이크로 렌즈가 올라가 있다. 여기에서 컬러 필터와 마이크로 렌즈는 제외하고 단순히 한 픽셀을 구성하는 포토다이오드와 증폭회로만을 살펴보자.

 

픽셀에서 빛을 감지하는 것은 포토다이오드이다. 

동일한 화소라는 전제하에 센서가 크면 한픽셀의 크기도 당연히 클 것이고, 픽셀의 크기가 커지면 포토다이오드의 면적도 커지게 될 것이다. 

 

포토다이오드의 면적이 커지면 뭐가 좋을까?

 

포토다이오드의 면적이 크다는 이야기는 동일한 조건에서 받아들이는 빛의 양이 많다는 말과 같다. 

받아들이는 빛의 양이 적어지면 어떤 일이 벌어질까?감도에서 손해를 보게 되고 S/N(Signal to Noise)비가 악화된다.그런데 감도에서 손해를 보게 되고 S/N비가 나빠진다는 말이 또 머릿속에 와 닿지가 않는다.
픽셀이 큰 센서와 작은 센서 2개가 있다고 하자. 두개의 카메라는 

광원, 렌즈의 성능, 기타 모든 조건이 완전히 동일하고 단지 픽셀의 크기만 다르다고 하면, 동일한 시간동안 노출을 주었을 때 포토 다이오드로 들어온 광자의 숫자가 다를 것이다. 감도에서 손해를 본다는 이야기는 이제 자연스럽게 이해가 될 것 같다. 동일한 광원에서 면적이 넓은 포토다이오드가 더 많은 광자를 받아들이므로 감도가 더 좋다.

 

 

[출처: www.clarkvision.com]

 

이제 S/N(Signal to Noise) 비를 이야기 해 보자. 내가 원하는 신호와 노이즈의 비라는 말인데 이 값이 크면 클수록 정확하고 좋은 이미지를 얻을 수 있다는 말이다. 물리학에서 Noise는 광자(Photon)의 제곱근이며 포아송 분포를 따른다고 나와 있다. 그러면 Photon의 숫자와 Noise에 따른 S/N은 아래와 같을 것이다. (단 Dark Noise, Read Noise는 고려하지 않음)

 

Photons	Noise	S/N(Signal to Noise)
9	3	3
100	10	10
900	30	30
10000	100	100
40000	200	200

이미지 센서에서 발생되는 노이즈는 3가지가 있다. 

Shot Noise, Read Noise, Dark Noise. 

 

먼저 Shot Noise는 위의 표에 있는 값처럼 광자속(Photon Flux)의 제곱근 만큼 발생한다. 위에서도 이야기 했듯이 보다 많은 광자를 받으면 SNR이 좋아지는데, 다르게 말하면 노출 시간을 늘리거나, 센서의 면적을 키우면 SNR이 좋아져 화질이 좋아지게 된다. 또 한가지 짚어 볼 것은, 노출 시간을 늘리거나 밝은 렌즈를 사용해서 들어온 빛의 양을 증가시키면 Shot Noise도 함께 증가를 하게 되는데, 노이즈가 증가한다 하더라도 실제 신호가 증가하는 속도가 제곱이므로 결국 S/N 비가 더 커져서 화질이 좋아지게 된다.

 

 

Read Noise는 센서에서 모아놓은 전자를 전압으로 바꾸는 과정에서 발생하는 노이즈이다. 반도체 전자 회로에서 발생하는 노이즈라고 보면 되며 이 Read Noise는 센서를 잘 만들면 개선할 수 있는 Noise 이다. 

 

다음으로 Dark Noise가 있는데 일반적인 온도에서 Dark Current는 매우 작고 일반적인 노출시간에서는 무시할 수 있는 정도이며 아주 긴 장노출을 할 경우에만 문제가 될 수 있다. 아래 수식은 센서의 SNR을 나타내는 공식이다. 

 

 

where 

 is the incident photon flux (photons per second in the area of a pixel), 

 is the quantum efficiency, 

 is the exposure time, 

 is the pixel dark current in electrons per second and 

 is the pixel read noise in electrons.^[1]

[출처: wikipedia]

 

 

위의 공식에서 보면 노출 시간이 지극히 짧으면 Shot Noise와 Dark Noise는 무시할 수 있게 되고, 시간과 무관한 Read Noise가 SNR을 결정함을 알 수 있다. 그러나 우리가 시장에서 살 수 있는 일반적인 디지털 카메라들로 일반적인 환경에서 사진을 찍을 경우 SNR은 Photon Shot Noise에 의해 화질이 결정된다고 한다. 

 

위의 공식에서 Shot Noise에 대한 부분만을 뽑아내면 다음과 같다.

.

 

결국 동일한 공정에 의해 만들어진 센서를 사용했고, 노출 시간 및 렌즈의 조건도 동일하다면 광자(Photon)가 많이 들어와서 얼마나 많은 전자를 만들어 내느냐에 의해 화질이 결정된다고 볼 수 있다. Photo Diode에서 보다 많은 광자를 받을 수 있는 조건은 면적이므로 결국 픽셀(Pixel)의 면적이 넓을 수록 SNR이 좋아지고 화질이 더 좋다는 결론을 내릴 수 있다.