CMOS Image Sensor_Noise(1)

안녕하세요. 외가외가입니다.

 

오늘은 이미지 센서에서 발생할 수 있는 노이즈에 대해 정리해보려고 합니다.

하나의 노이즈 원인에 대해 자세히 분석하기에는 아직 지식이 부족하여 개략적으로 어떤 노이즈들이 있고, 각 노이즈들이 어떤 의미를 가지는지에 대해 작성하겠습니다.

 

 

* Saturation level

앞선 포스팅에서 photodetector의 동작이 완료되면 다음 과정으로 넘어갑니다. 이제 축적된 전하를 픽셀의 source follower라 불리는 CMOS circuit에 의해 읽어가는 과정이 시작됩니다.

빛이 들어오고, photodetecting하는 과정에서 Photodiode(PD)의 well에 전하가 쌓이게 되는데 이  capacitive node에 축적될 수 있는 최대한의 전하가 쌓여있는 상태를 Saturation level이라고 부릅니다.

그리고 [Image Sensors and Signal Processing for Digital Sill Cameras(Junichi Nakamura)] 책에서는 이를 수식으로 표현하였습니다. 

여기서 C_PD는 photodiode의 커패시턴스이고, q는 전자의 전하량입니다.

 

Saturation level은 신호의 크기에 관한 내용입니다. 노이즈랑은 별개이지만, 결국 우리가 중요하게 여길 parameter는 신호 대 잡음비(SNR)이기 때문에 알아 두면 좋을 것 같아서 적어보았습니다.

 

 

 

1. Noise in CIS

노이즈는 느끼는 그대로 이미지센서의 퀄리티를 떨어 뜨립니다. 

이미지 센서에서 노이즈는 'temporal noise'와 'fixed pattern noise(FPN)'으로 구분해 볼 수 있습니다.

아래와 같이 정의한 책도 있습니다.

-noise that is time variant but spatially invariant (temporal noise)

-noise that is spatially variant but time invariant (fixed-pattern noise)

 

Temporal noise는 photodetector나 이미지센서의 회로에서 발생하는 노이즈를 말합니다.

FPN은 보통 빛의 세기는 일정하게 들어오는데 출력 이미지는 variation에 의해 완전히 동일하지 않는 것을 말합니다.

CIS에서 발생하는 노이즈 소스들

그러면 빛이 들어와서 이미지센서 내부를 거치면서 추가되는 노이즈들을 도식화하면 다음과 같습니다.

위의 그림에서 보듯이 각 노드에서 다른 노이즈 소스들이 입력으로 들어옵니다.

하지만 이 소스들 모두 출력 이미지의 quality를 떨어뜨립니다. 그러면 이 노이즈들은 uncorrelated 되어 있기 때문에 출력에서 그동안 발생한 노이즈들의 총합을 구해보면 아래 식처럼 구할 수 있습니다.

 

 

 

2. Fixed pattern noise

FPN에 대해 좀더 설명해 보겠습니다. 

간단하게는 출력 신호에 fixed variation이 더해지는 것입니다. 특히 column FPN의 경우, random한 노이즈보다는 더 잘 인식되어 이미지 품질저하가 눈에 띕니다. 

FPN은 보통 PVT variation이나 device 간 mismatch에 의해 발생한다고 알려져 있습니다. 위의 표에서 보듯이 FPN은 gain FPN과 offset FPN이 있습니다.

Gain FPN은 photo current, dark current, ADC gain fluctuation에 의해 발생합니다.

Offset FPN은 회로의 bias current fluctuation에 의해 발생합니다. 또한 앞서 말한 픽셀에는 source follower가 있는데 이 회로의 threshold voltage mismatch에 의해서도 발생합니다.

이미지센서 readout 회로에는 성능을 향상하기 위한 기법이 있는데, 그중 대표적인 것이 correlated double sampling(CDS) 기법입니다.

 

추후에 자세히 설명하도록 하겠지만, 간략히 설명해보자면 다음과 같습니다.

이미지센서가 빛이 입사되면 PD에서 그만큼의 전하를 축적하고, 이를 픽셀에서 전압으로 전달하여 신호를 처리합니다. 이미지센서에는 수백, 수천 개의 픽셀이 있고, 보통 이 픽셀들은 특정 개수만큼 그룹 지어 순차적으로 신호를 받는 위의 동작을 반복하게 됩니다.

 

이 수천개의 픽셀에 들어오는 빛의 양이 다 다르고 이를 신호라고 보면 됩니다. 하지만 이 수천 개의 픽셀에 같은 빛이 들어왔을 때, 이상적으로는 같은 전압의 값으로 출력되어야 하지만 mosfet의 PVT variation과 mismatch에 의해 다른 값으로 출력되고, 이는 출력 이미지 왜곡으로 보입니다. 이것이 위에서 말한 offset FPN입니다. 

 

이를 제거하기 위해서 CDS기법을 사용하게 되었습니다.

CDS 기법은 신호만을 계속해서 받아들이는 것이 아니고, 처음에는 픽셀 회로를 reset을 시킵니다. 그리고 signal이 아닌 reset전압에 의해 축적된 PD의 capacitive node의 전하량을 신호가 들어올 때와 마찬가지의 동일한 과정으로 픽셀 내의 source follower에서 전압으로 바꾸어 읽어드립니다.

이때, 모든 픽셀이 reset이면 같은 값이 나와야 하지만 offset FPN으로 각각 다른 값들이 나오게 됩니다.

다음, reset 값을 읽어드리고 곧바로, 그 이후에는 일반적인 동작과 같이 PD에 쌓인 signal 전하를 픽셀에서 source follower에 의해 전압으로 변환시키는 이 과정을 한 번 더 하게 됩니다.

마지막으로, 1.reset일 때 전압 값과 2.signal이 들어올 때의 전압 값

이 두값 각각의 값이 아닌 이 두 값의 차이값을 이용하면 signal value와 독립적인 각 픽셀마다 서로 다른 offset들을 제거할 수 있는 것이 바로 CDS 기법입니다.

 

 

 

 

 

읽어주셔서 감사합니다. 이번 글은 여기까지 하고요.

다음에는 이어서 temporal nosise의 종류에 대해 좀 더 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.