اردو
CMOS کیمرہ سینسرز میں شور کم کرنے کی تکنیکیں: ایک جامع رہنما
سائنچ کی 10.13
ڈیجیٹل امیجنگ کی دنیا میں، صاف، اعلیٰ معیار کی تصاویر حاصل کرنا ایک مستقل چیلنج ہے—خاص طور پر کم روشنی، تیز رفتار موضوعات، یا کمپیکٹ کیمرا ڈیزائن کے ساتھ کام کرتے وقت۔ اس چیلنج کے مرکز میں CMOS (کمپلیمنٹری میٹل آکسائیڈ سیمی کنڈکٹر) امیج سینسرز میں شور کا مسئلہ ہے، جو کہ جدید کیمرےاسمارٹ فونز، ڈی ایس ایل آر، سیکیورٹی سسٹمز، اور سائنسی آلات میں۔
تصاویر میں شور ناپسندیدہ دانے، دھبے، یا رنگ کے آثار کی صورت میں ظاہر ہوتا ہے جو وضاحت اور تفصیل کو خراب کرتا ہے۔ فوٹوگرافروں، انجینئروں، اور صارفین کے لیے، اس شور کو سمجھنا اور کم کرنا بہتر امیج کوالٹی کو حاصل کرنے کی کلید ہے۔ اس رہنما میں، ہم CMOS سینسرز میں شور کے بنیادی ذرائع کا جائزہ لیں گے اور شور کو کم کرنے کے ان جدید طریقوں میں گہرائی میں جائیں گے—چاہے وہ ہارڈ ویئر ہو یا سافٹ ویئر—جو شور کو کم کرنے میں انقلاب لا رہے ہیں۔
CMOS سینسرز میں شور کی وجوہات کیا ہیں؟
حلول میں جانے سے پہلے، یہ سمجھنا ضروری ہے کہ CMOS سینسرز میں شور کے ذرائع کیا ہیں۔ شور جسمانی مظاہر اور الیکٹرانک حدود کے ملاپ سے پیدا ہوتا ہے، اور ان ذرائع کی شناخت کرنا انہیں حل کرنے کی طرف پہلا قدم ہے۔
1. فوٹون شاٹ شور
تصویریں بنانے میں شور کا سب سے بنیادی ذریعہ فوٹون شاٹ شور ہے، جو روشنی کی کوانٹم نوعیت میں جڑت رکھنے والا ایک شماریاتی اثر ہے۔ روشنی الگ الگ ذرات (فوٹونز) پر مشتمل ہوتی ہے، اور ان کا سینسر کے پکسل پر پہنچنا بے ترتیب ہوتا ہے— یہاں تک کہ مستقل روشنی میں بھی۔ کم روشنی کی حالتوں میں، جہاں کم فوٹونز سینسر پر پڑتے ہیں، یہ بے ترتیبی زیادہ نمایاں ہو جاتی ہے، جو تصویر میں دانے دار دھبوں کی شکل میں ظاہر ہوتی ہے۔
فوٹون شاٹ شور ناگزیر ہے، لیکن اس کا اثر کم ہوتا ہے جب زیادہ روشنی سینسر تک پہنچتی ہے (جیسے، روشن دن میں)۔ اسے اکثر "سگنل-انحصار" شور کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ یہ اس مقدار کے ساتھ بڑھتا ہے جو روشنی پکڑی جاتی ہے (اگرچہ یہ خطی نہیں ہے)۔
2. تاریک کرنٹ شور
حتی مکمل تاریکی میں، CMOS پکسلز ایک چھوٹا برقی کرنٹ پیدا کرتے ہیں جسے تاریک کرنٹ کہا جاتا ہے۔ یہ اس وقت ہوتا ہے جب حرارتی توانائی سینسر کے سلیکون میں الیکٹرانز کو متحرک کرتی ہے، جس کی وجہ سے وہ پکسل کے کنوؤں میں اس طرح جمع ہوتے ہیں جیسے وہ فوٹون ہوں۔ وقت کے ساتھ (مثلاً، طویل نمائش کے دوران)، یہ جمع ہونا ایک یکساں "شور کی بنیاد" یا تصویر کے تاریک علاقوں میں دھبے دار پیٹرن پیدا کرتا ہے۔
ڈارک کرنٹ درجہ حرارت پر بہت زیادہ منحصر ہوتا ہے: گرم سینسر زیادہ ڈارک کرنٹ پیدا کرتے ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ سائنسی کیمرے (جیسے کہ وہ جو فلکیات میں استعمال ہوتے ہیں) اکثر کولنگ سسٹمز شامل کرتے ہیں۔
3. شور پڑھیں
جب ایک پکسل کا جمع شدہ چارج ڈیجیٹل سگنل میں تبدیل ہوتا ہے تو سینسر میں الیکٹرانک اجزاء پڑھنے کے شور کو متعارف کرتے ہیں۔ یہ شور ایمپلیفائرز، اینالاگ-سے-ڈیجیٹل کنورٹرز (ADCs)، اور وائرنگ سے پیدا ہوتا ہے جو سگنل کو پروسیس کرتی ہیں۔ پڑھنے کا شور "سگنل-غیر منحصر" ہے، یعنی یہ روشن حالات میں بھی موجود ہوتا ہے، حالانکہ یہ سایوں یا تاریک علاقوں میں جہاں سگنل کمزور ہوتا ہے، زیادہ نمایاں ہوتا ہے۔
حساس ڈیزائن میں ترقی نے جدید CMOS سینسرز میں پڑھنے کے شور کو نمایاں طور پر کم کر دیا ہے، لیکن یہ کم روشنی کی کارکردگی میں ایک اہم عنصر کے طور پر باقی رہتا ہے۔
4. فکسڈ پیٹرن شور (FPN)
مستحکم پیٹرن شور تصاویر میں ایک مستقل، دہرائی جانے والی پیٹرن کے طور پر ظاہر ہوتا ہے (جیسے، روشن یا تاریک دھبے) جو پکسل کی حساسیت میں معمولی تبدیلیوں کی وجہ سے ہوتا ہے۔ یہ تبدیلیاں پیداوار کی خامیوں سے پیدا ہوتی ہیں—کوئی دو پکسل ایک جیسے نہیں ہوتے۔ ایف پی این زیادہ تر یکساں مناظر میں نمایاں ہوتا ہے (جیسے، ایک صاف نیلا آسمان) اور اسے دو اقسام میں تقسیم کیا جا سکتا ہے:
• تصویری جواب غیر یکسانی (PRNU): پکسلز ایک ہی مقدار روشنی پر مختلف طریقے سے رد عمل ظاہر کرتے ہیں۔
• ڈارک سگنل غیر یکسانیت (DSNU): پکسلز مختلف مقدار میں ڈارک کرنٹ پیدا کرتے ہیں۔
ہاردویئر کی تکنیکیں شور کم کرنے کے لیے
CMOS سینسر ڈیزائن میں ہارڈویئر کی جدتیں شور کو اس کے ماخذ پر کم کرنے میں اہم رہی ہیں۔ یہ تکنیکیں امیج کیپچر کے دوران شور کو حل کرتی ہیں، جس سے بعد کی پروسیسنگ سافٹ ویئر پر بوجھ کم ہوتا ہے۔
1. پکسل ڈیزائن کی اصلاح
انفرادی پکسلز کی ساخت شور کی کارکردگی پر براہ راست اثر انداز ہوتی ہے:
• پیچھے کی روشنی (BSI): روایتی CMOS سینسرز کے پکسل کے سامنے کی طرف وائرنگ اور سرکٹری ہوتی ہے، جو کچھ روشنی کو روک دیتی ہے۔ BSI ڈیزائن کو پلٹتا ہے، روشنی سے حساس مواد کو سامنے اور سرکٹری کو پیچھے رکھتا ہے، جس سے زیادہ فوٹون سینسر تک پہنچتے ہیں۔ یہ روشنی کے جمع کرنے کی کارکردگی کو بہتر بنا کر فوٹون شاٹ شور کو کم کرتا ہے—جو اسمارٹ فونز اور کم روشنی والے کیمروں کے لیے اہم ہے۔
• اسٹیکڈ CMOS سینسرز: اسٹیکڈ سینسرز پکسل ارے (جہاں روشنی پکڑی جاتی ہے) کو لاجک لیئر (جہاں سگنل پروسیسنگ ہوتی ہے) سے الگ کرتے ہیں۔ یہ ڈیزائن زیادہ بڑے پکسلز (جو زیادہ روشنی پکڑتے ہیں) کو ایک کمپیکٹ جگہ میں رکھنے کی اجازت دیتا ہے اور تیز تر ریڈ آؤٹ کی رفتار کو فعال کرتا ہے، جس سے ریڈ شور اور حرکت کے اثرات میں کمی آتی ہے۔
• بڑے پکسل سائز: بڑے سطح کے علاقے والے پکسل (مائیکرو میٹر میں ماپیے گئے، جیسے 1.4μm بمقابلہ 0.8μm) زیادہ فوٹون پکڑتے ہیں، جس سے سگنل-سے-شور کے تناسب (SNR) میں بہتری آتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ فل فریم ڈی ایس ایل آر اکثر کم روشنی میں اسمارٹ فونز سے بہتر کارکردگی دکھاتے ہیں—ان کے بڑے سینسر بڑے پکسلز کو جگہ دیتے ہیں۔
2. جدید ADCs اور سگنل پروسیسنگ
اینالوگ سے ڈیجیٹل تبدیلی کا مرحلہ پڑھنے کے شور کا ایک بڑا ذریعہ ہے۔ جدید سینسر استعمال کرتے ہیں:
• کالم-پیرالل اے ڈی سیز: پورے سینسر کے لیے ایک ہی اے ڈی سی کے بجائے، ہر کالم کے پکسلز کا اپنا اے ڈی سی ہوتا ہے۔ اس سے پڑھنے کے دوران سگنل کا نقصان اور مداخلت کم ہوتی ہے، جس سے پڑھنے کا شور کم ہوتا ہے۔
• 16-bit ADCs: زیادہ بٹ کی گہرائی (جیسے، 16-bit بمقابلہ 12-bit) زیادہ ٹونل تفصیل کو قید کرتی ہے، جس سے تاریک علاقوں میں سگنل اور شور میں فرق کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
3. کولنگ سسٹمز
ایسی ایپلیکیشنز کے لیے جہاں شور کو کم سے کم کرنا ضروری ہے (جیسے کہ فلکیاتی عکاسی، خوردبینیات)، سینسرز کو کولنگ سسٹمز کے ساتھ جوڑا جاتا ہے:
• تھرموجنری ٹھنڈک (TEC): پیلٹیئر اثر کا استعمال کرتے ہوئے سینسر کے درجہ حرارت کو کم کرتا ہے، تاریک کرنٹ شور کو کم کرتا ہے۔
• مائع کولنگ: انتہائی صورتوں کے لیے، مائع نظام سینسرز کو قریب منجمد درجہ حرارت پر برقرار رکھتے ہیں، تقریباً تاریک کرنٹ کو ختم کر دیتے ہیں۔
4. آپٹیکل لو-پاس فلٹرز (OLPF)
جبکہ یہ ایک سینسر جزو نہیں ہے، OLPFs سینسر کے اوپر رکھے جانے والے جسمانی فلٹر ہیں تاکہ ایلیسنگ کو کم کیا جا سکے—یہ ایک قسم کا شور ہے جو اعلیٰ تعدد کی تفصیلات (جیسے، باریک ساختیں) کی وجہ سے ہوتا ہے جسے سینسر حل نہیں کر سکتا۔ سینسر پر پہنچنے سے پہلے تصویر کو ہلکا سا دھندلا کر کے، OLPFs ایلیسنگ کے اثرات کو کم کرتے ہیں، حالانکہ اس سے باریک تفصیلات نرم ہو سکتی ہیں۔
Noise Reduction کے لیے سافٹ ویئر کی تکنیکیں
حتی جدید ترین ہارڈ ویئر کے ساتھ بھی، کچھ شور باقی رہتا ہے۔ سافٹ ویئر پر مبنی شور کم کرنے کی (NR) تکنیکیں حاصل کردہ تصویر کو پروسیس کرتی ہیں تاکہ شور کو ہٹایا جا سکے جبکہ اہم تفصیلات کو محفوظ رکھا جا سکے۔ یہ طریقے AI کے ساتھ نمایاں طور پر ترقی کر چکے ہیں، لیکن روایتی طریقے اب بھی ایک کردار ادا کرتے ہیں۔
1. اسپیشل شور کم کرنا
اسپیشل NR الگورڈمز پکسلز اور ان کے پڑوسیوں کا تجزیہ کرتے ہیں تاکہ شور کی شناخت اور کمی کی جا سکے:
• Gaussian Blur: ایک سادہ تکنیک جو ایک علاقے میں پکسل کی قیمتوں کا اوسط نکالتی ہے، شور کو ہموار کرتی ہے۔ تاہم، یہ باریک تفصیلات کو دھندلا سکتی ہے۔
• میڈین فلٹرنگ: ایک پکسل کی قیمت کو اس کے پڑوسیوں کے میڈین سے تبدیل کرتا ہے، "نمک اور مرچ" شور (بے ترتیب روشن/تاریک دھبے) کو ہٹانے میں مؤثر ہے بغیر زیادہ دھندلا کیے۔
• باہمی فلٹرنگ: ملتے جلتے پکسلز (چمک یا رنگ کے لحاظ سے) کو دھندلا کرتی ہے جبکہ کناروں کو محفوظ رکھتی ہے، شور کو کم کرنے اور تفصیل کو برقرار رکھنے کے درمیان بہتر توازن قائم کرتی ہے۔
• غیر مقامی طریقے سے شور کم کرنا: ہر پکسل کا موازنہ تصویر میں موجود تمام دوسرے پکسلز سے کرتا ہے، مشابہہ علاقوں سے قیمتوں کا اوسط نکالتا ہے۔ یہ جدید طریقہ شور کو کم کرتا ہے جبکہ ساختوں کو محفوظ رکھتا ہے، جس کی وجہ سے یہ پیشہ ورانہ سافٹ ویئر جیسے ایڈوب لائٹ روم میں مقبول ہے۔
2. وقتی شورش کو کم کرنا
عارضی NR متعدد فریمز (ویڈیو یا بَرسٹ فوٹوگرافی سے) کا استعمال کرتا ہے تاکہ شور کو کم کیا جا سکے، یہ فرض کرتے ہوئے کہ شور فریمز کے درمیان بے ترتیب طور پر مختلف ہوتا ہے جبکہ موضوع مستحکم رہتا ہے:
• فریم اوسط: متعدد نمائشوں کو یکجا کرتا ہے، پکسل کی قیمتوں کا اوسط نکالتا ہے تاکہ بے ترتیب شور کو ختم کیا جا سکے۔ ساکن مناظر (جیسے، منظر کشی کی عکاسی) کے لیے مؤثر ہے لیکن متحرک مضامین میں حرکت کا دھندلاپن پیدا کر سکتا ہے۔
• موشن-کمپنسٹیڈ ٹیمپورل فلٹرنگ: متحرک اشیاء کو فریمز کے درمیان ٹریک کرتا ہے اور شور کو صرف ساکن علاقوں پر کم کرتا ہے، متحرک عناصر میں تیزی کو برقرار رکھتے ہوئے۔ یہ ویڈیو کیمروں اور ایکشن کیمروں میں عام ہے۔
3. مشین لرننگ سے چلنے والا شور کم کرنے والا
حالیہ پیشرفتوں نے AI میں شور کو کم کرنے میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ ڈیپ لرننگ ماڈلز، جو لاکھوں شور زدہ اور صاف امیج جوڑوں پر تربیت دیے گئے ہیں، شور کو حقیقی تفصیلات سے شاندار درستگی کے ساتھ ممتاز کر سکتے ہیں:
• BM3D (Block-Matching 3D): ایک ہائبرڈ طریقہ جو مشابہہ امیج بلاکس کو 3D ارے میں گروپ کرتا ہے، فلٹرنگ لگاتا ہے، اور امیج کو دوبارہ تعمیر کرتا ہے۔ اسے روایتی شور کم کرنے کے سب سے مؤثر طریقوں میں سے ایک سمجھا جاتا ہے۔
• نیورل نیٹ ورک ڈی نوائزنگ: ماڈلز جیسے DnCNN (ڈی نوائزنگ کنولوشنل نیورل نیٹ ورک) اور U-Net آرکیٹیکچرز شور والی تصاویر کو صاف تصاویر میں تبدیل کرنا سیکھتے ہیں۔ اسمارٹ فون کیمرے (جیسے، گوگل پکسل کا نائٹ سائٹ، آئی فون کا نائٹ موڈ) ان ماڈلز کا استعمال کرتے ہیں تاکہ قریب کی تاریکی میں تیز، کم شور والی تصاویر تیار کی جا سکیں۔
• RAW Denoising: AI ماڈلز جو RAW سینسر ڈیٹا (ڈیموسائیکنگ سے پہلے) پر لاگو ہوتے ہیں زیادہ معلومات کو برقرار رکھتے ہیں، جس سے JPEGs کی پروسیسنگ کے مقابلے میں بہتر شور کی کمی ممکن ہوتی ہے۔
4. خام پروسیسنگ ورک فلوز
RAW فائلیں غیر پروسیس شدہ سینسر ڈیٹا پر مشتمل ہوتی ہیں، جن میں JPEG جیسے کمپریسڈ فارمیٹس کے مقابلے میں زیادہ رنگ اور ٹونل معلومات شامل ہوتی ہیں۔ یہ اضافی ڈیٹا سافٹ ویئر کو شور کو کم کرنے کے لیے زیادہ لچک فراہم کرتا ہے:
• کالیبریٹ کرنے کے سیاہ سطحیں: تاریک موجودہ شور کو ختم کرنے کے لیے ایک بنیادی قیمت کو کم کرنا۔
• گاما درستگی: شورش کی تفصیلات کو بڑھانا بغیر شور کو بڑھائے۔
• رنگ شور کم کرنا: رنگین شور (رنگین دھبے) کو روشنی کے شور (سیاہ و سفید دانے) سے الگ ہدف بنانا تاکہ رنگ کی درستگی کو برقرار رکھا جا سکے۔
حقیقی دنیا کی ایپلیکیشنز میں شور کو کم کرنا
مختلف استعمال کے کیسز مخصوص شور کم کرنے کی حکمت عملیوں کا تقاضا کرتے ہیں۔ یہاں یہ ہے کہ مختلف صنعتوں میں تکنیکیں کیسے لاگو کی جاتی ہیں:
1. اسمارٹ فون فوٹوگرافی
اسمارٹ فونز منفرد پابندیوں کا سامنا کرتے ہیں: چھوٹے سینسر، مقررہ لینز، اور ہارڈ ویئر کے لیے محدود جگہ۔ وہ بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں:
• بی ایس آئی اور اسٹیکڈ CMOS سینسرز روشنی کے حصول کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے۔
• AI کی مدد سے شور کو کم کرنا (جیسے کہ، کمپیوٹیشنل فوٹوگرافی) تاکہ متعدد مختصر نمائشوں کو یکجا کیا جا سکے، شور کو کم کرتے ہوئے بغیر حرکت کی دھندلاہٹ کے۔
• ویڈیو کے لیے شور کم کرنے اور رفتار کو متوازن کرنے کے لیے حقیقی وقت کی پروسیسنگ۔
2. پیشہ ورانہ فوٹوگرافی
DSLRs اور mirrorless کیمرے امیج کی وفاداری کو ترجیح دیتے ہیں:
• بڑے پکسلز کے ساتھ بڑے سینسرز تاکہ فوٹون شاٹ شور کو کم سے کم کیا جا سکے۔
• اعلی بٹ ADCs اور کم پڑھنے کی شور کے لیے صاف RAW فائلیں۔
• پوسٹ پروسیسنگ سافٹ ویئر (جیسے، Capture One، Lightroom) پیشہ ور افراد کے لیے تفصیلی NR کنٹرول فراہم کرتا ہے تاکہ نتائج کو بہتر بنایا جا سکے۔
3. سیکیورٹی اور نگرانی
نگرانی کی کیمرے متغیر روشنی میں کام کرتے ہیں اور شناخت کے لیے واضح تفصیلات کی ضرورت ہوتی ہے:
• کم روشنی کی ویڈیو کو صاف کرنے کے لیے وقتی شور کو کم کرنا۔
• WDR (وسیع متحرک رینج) سینسرز اعلیٰ متضاد مناظر کو سنبھالنے کے لیے، سائے اور نمایاں جگہوں میں شور کو کم کرتے ہیں۔
4. سائنسی امیجنگ
مائیکروسکوپی، فلکیات، اور طبی امیجنگ میں، شور اہم ڈیٹا کو چھپا سکتا ہے:
• سیاہ کرنٹ کو ختم کرنے کے لیے ٹھنڈے سینسر۔
• طویل نمائشیں فریم اوسط کے ساتھ مل کر SNR کو بڑھانے کے لیے۔
• خصوصی سافٹ ویئر (جیسے، ImageJ) کے ساتھ جدید NR ٹولز برائے مقداری تجزیہ۔
CMOS شور کی کمی میں مستقبل کے رجحانات
جیسا کہ اعلیٰ امیج کوالٹی کی طلب بڑھتی ہے، شور کو کم کرنے میں جدت تیزی سے جاری ہے:
• کوانٹم سینسرز: ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز جیسے کہ سنگل فوٹون ایولینچ ڈایوڈز (SPADs) انفرادی فوٹونز کا پتہ لگاتی ہیں، ممکنہ طور پر کم روشنی میں شاٹ شور کو ختم کرتی ہیں۔
• AI-Hardware Integration: سینسرز جن میں آن-چپ نیورل پروسیسنگ یونٹس (NPUs) ہوں گے، وہ حقیقی وقت میں، کم طاقت والے AI ڈی نوائزنگ کو ممکن بنائیں گے، جو ایج ڈیوائسز کے لیے اہم ہے۔
• ایڈاپٹیو شور کمی: ایسے نظام جو منظر کی حالتوں (جیسے، روشنی کی سطح، حرکت) کا تجزیہ کرتے ہیں اور بہترین نتائج کے لیے ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کی تکنیکوں کے درمیان متحرک طور پر سوئچ کرتے ہیں۔
نتیجہ
CMOS سینسرز میں شور کو کم کرنا ایک توازن قائم کرنے کا عمل ہے: تفصیلات، رفتار، یا کارکردگی کی قربانی دیے بغیر آرٹيفیکٹس کو کم کرنا۔ آج کے حل ہارڈ ویئر کی جدید اختراعات کو ملا کر بنائے گئے ہیں—BSI پکسلز سے لے کر جدید ADCs تک—اور پیچیدہ سافٹ ویئر، بشمول AI ماڈلز جو کم روشنی میں ممکنات کی حدود کو بڑھاتے ہیں۔
چاہے آپ ایک اسمارٹ فون صارف ہوں جو سورج غروب کی تصویر لے رہا ہو، ایک سائنسدان جو دور دراز کہکشاؤں کی تصویر کشی کر رہا ہو، یا ایک انجینئر جو اگلی نسل کے کیمرے کی ڈیزائننگ کر رہا ہو، ان تکنیکوں کو سمجھنا CMOS ٹیکنالوجی کی مکمل صلاحیت کو استعمال کرنے کے لیے کلیدی حیثیت رکھتا ہے۔ جیسے جیسے ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر ترقی کرتے رہتے ہیں، ہم توقع کر سکتے ہیں کہ حتیٰ کہ سب سے چیلنجنگ حالات میں بھی، مزید صاف، تیز تصاویر ملیں گی۔
حساس ڈیزائن اور پروسیسنگ ورک فلو میں شور کو کم کرنے کو ترجیح دے کر، امیجنگ انڈسٹری یہ یقینی بنا رہی ہے کہ فوٹوگرافی اور ویڈیوگرافی کا مستقبل نہ صرف زیادہ واضح ہے، بلکہ پہلے سے زیادہ ورسٹائل بھی ہے۔
رابطہ
اپنی معلومات چھوڑیں اور ہم آپ سے رابطہ کریں گے۔
WhatsApp
WeChat