高感度画像処理カメラ

芝が長ければ長いほど、ボールを見つけにくくなるのと同様に、ノイズが多ければ多いほど、実際の信号を認識することが困難になります。ノイズがほとんどなければ（芝が短く刈られている状態）、対象物（ボール）を簡単に検出できます。カメラが「ノイズの多い」画像を撮影した場合は、必然的に対象物が見えなくなってしまいます。周囲の環境における障害が少ないほど、ボールを見つけることは簡単になるのです。

芝の中のボールを検出できなくなる限界点を表す「検出限界しきい値」は、芝がボールと同じ高さに達した時の値と定義できます。同様に、ノイズが信号と同じ大きさであれば、画像データにある対象物をノイズと識別することがほぼ可能です。この信号とノイズの比率は、信号ノイズ比（SNR）と呼ばれています。上記で説明した検出しきい値のSNRは1になります。このSNRが高くなるほど、対象物を検出しやすくなります。

それぞれの対象物によってカメラのセンサーで生成された信号は、カメラのピクセルに照射された光の量によって変わります。光が弱い場合は、信号が非常に弱くなります。カメラ内部の電子回路は、弱い信号でも増幅するように設計されているため、信号のデジタル化と送信を効率的に行うことが可能です。しかし、唯一の問題点として、処理の際に必要な信号とともにカメラから送られてくる障害となるノイズも増幅されてしまいます。SNRについては、増幅によって変化することはありません。

これは、特に高感度カメラにおいては大きな問題となります。なぜなら、これらのカメラでは強い信号増幅が行われるためです。画像が強く増幅された場合でも高い解像度を得るためには、これらのカメラのSNRができるだけ高くなるように設計する必要があります。このため、設計が優れているカメラでは、ノイズができるだけ低く抑えられています。信号ノイズに関する基本性能が良いカメラは、SNRが高くなり、対象物を認識しやすくなります。

高いSNRを実現するために極めて重要な要因となるのは、光をできる限り効率的に電気信号に変換するセンサーの能力です。いくつの光子からいくつの電子が生み出されるかを評価したものを量子効率（QE）と呼びます。例えば、最近のセンサーは光子100個から電子60個を生み出しますが、この場合のQEは60%となります。センサー技術の継続的な改善により、さらに高い70%程度のQEの実現が可能になると見られます。

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