CMOS图像传感器噪声综述

CMOS图像传感器及噪声研究综述
宗宗
摘要
目前，图像传感器市场主要有CMOS图像传感器和CCD图像传感器。

CCD图像传感器由于其较高的填充因子FF(Fill Factor)和较低的固定模式躁声FPN(Fix Pattern Noise)已经得到广泛的应用，但因其存在着多电压，高功耗，低速度，难与CMOS集成等缺点，限制了它的应用，特别是在要求低电压低功耗的移动设备中应用。

CMOS图像传感器上世纪60年代就已经出现，但因工艺和技术原因，存在严重的噪声问题，性能不够完善严重影响图像质量还被废弃。

但自20世纪90年代以来进人世纪年代,由于对小型化、低功耗和低成本成像系统消费需要的增加, 芯片制造技术和信号处理技术的发展,为新一代低噪声、优质图像和高彩色还原度的CMOS传感器的开发铺平了道路, CMOS传感器的性能因此大大提高, CMOS图像传感器成为固体图像传感器的研究开发热点。

但在光线较暗条件下，CMOS图像传感器的噪声问题比较突出，这与器件和工艺本身关系较大。

对于CMOS图像传感器噪声的研究有助于解决其不足，以保证其优势可以发挥，无论是对噪声的抑制，还是对器件工艺改进的引导都有较大意义。

图像传感器市场比较大，对于兴起的CMOS图像传感器研发也是具有实际意义的。

本综述首先对目前CMOS图像传感器所用的技术和原理进行了研究介绍，然
后分别从CMOS本身晶体管和光电二极管噪声研究和当前技术结构所拥有的噪声进行了研究介绍，最后自己分析了减小噪声的大致方向。

一CMOS图像传感器主流结构
CMOS图像传感器的概念最早出现在20世纪60年代，但当时由于大规模集成电路工艺的限制未能进行研究。

普遍意义上的CMOS图像传感器的研究是从80年代早期开始，而从实验室走向产品化则是在90年代早期。

CMOS图像传感器的研发大致经历了3个阶段：CMOS无源像素传感器(CMOS—PPS。

Passive Pixel Sensor)阶段、CMOS有源像素传感器(CMOS—APS，Active Pixel Sensor)阶段和CMOS数字
像素传感器(CMOS—DPS，Digital Pixel Sensor)阶段。

图1 CMOS图像传感器像素结构
1.1 无源像素传感器
PPS像元结构简单、面积很小。

所以在给定的单元尺寸下，可设计出最高的填充系数(FiFactor．FF 又称“孔径系数”，即像元中有效光敏单元面积与像元总面积之比)；在给定的设计填充系数下，单元尺寸可设计的最小。

并且，由于填充系数高和没有类似许多CCD中的多晶硅层叠，无源像素结构可获得较高的“量子效率”(即光生电子与入射光子数量之比)，从而有利于提高器件的灵敏度。

但是这种结构存在着2个方面的不足：其一，各像元中开关管的导通阈值难以完全匹配，所以即使器件所接受的入射光线完全均匀一致，其输出信号仍会形
成某种相对固定的特定图形，也就是所谓的“固有模式噪声”(Fixed Pattern Noise，FPN)，致使PPS的读出噪声很大，典型值为250个均方根电子，较大的固有模式噪声的存在是其致命的弱点；其二．光敏单元的驱动能量相对较弱，当图像传感器规模不断增大后，总线上电容相应增加传感器读出速度大幅降低，故而列线不宜过长以期减小其分布参数的影响。

受多路传输线寄生电容及读出速率的限制，PPS难以向大型阵列发展。

1.2 有源像素传感器
这种结构相对无源像素传感器结构在像素单元里增加了有源放大管，于是减小了读出噪声并且它的读出速度也较快；由于有源像元的驱动能力较强，列线分布参数的影响相对较小，因而有利于制作像元阵列较大的器件；另外，由于有源放大管仅在读出状态下才工作，所以CMOS有源像素传感器的功耗比CCD图像传感器的还小。

这种结构的APS量子效率比较高，由于采用了新的消噪技术，输出图形信号质量比以前有许多提高，读出噪声一般为75～100个电子。

而像元本身具备的行选功能，对二维图像输出控制电路的简化颇有益处。

但是，有源像素传感器在提高性能的同时也付出了增加像素单元面积和减小“填充系数(Fill Factor)”的代价。

APS像元结构复杂，与PPS像元结构相比(无源像元的孔径效率多在60％～80％之间)，其填充系数较小，设计填充系数典型值为20％～30％，与行间转移CCD接近，因而需要一个较大的单元尺寸。

为了补偿有源像素填充系数不高引起的不足，CMOS器件往往借用CCD制造工艺中现有的“微透镜”技术就是在器件芯片的常规制作工序完成后，再利用光刻技术在每个像元的表面直接制作一个微型光学透镜借以对入射光进行会聚，使之集中投射于像元的光敏单元，从而可将有源像元的有效填充系数提高2～3倍，提高信号
质量。

深亚微米技术的采用将会大幅提高填充率。

1.3 数字像素图像传感器
上面提到的无源像素传感器和有源像素传感器的像素读出均为模拟信号，于是它们又通称为模拟像素传感器。

近年来，美国斯坦福大学提出了一种新的CMOS 图像传感器结构一数字像素传感器(DPS)，在像素单元里集成了ADC(Analog—to —Digital Convertor)和存储单元，如图1(c)所示。

由于这种结构的像素单元读出为数字信号，其它电路都为数字逻辑电路，因此数字像素传感器的读出速度极快，具有电子快门的效果，非常适合高速应用，而且它不像读出模拟信号的过程，不存在器件噪声对其产生干扰。

另外，由于DPS充分利用了数字电路的优点，因此易于随着CMOS工艺的进步而提高解析度，性能也将很快达到并超过CCD图像传感器，并且实现系统的单片集成。

数字像素图像传感器的主要缺点在于因为增加了像素单元的晶体管数目而需要较大的像素单元面积，而且随着芯片加工工艺的不断发展，接口电压在不断降低，漏电流也在不断增加，DPS的设计和制造也面临着较大的挑战。

目前，这种传感器还处于研究阶段。

以上介绍了3种不同类型的图像传感器结构，其中发展最快的是CM0S—APS。

这种类型的图像传感器器件已经进入商品化和实用化阶段，但是对全面改善CM0S—APS性能的研究工作还在深入进行。

CMOS图像传感器能够快速发展，一是基于固体图像传感器技术的研究成果，二是得益于CMOS集成电路工艺技术的成熟。

在CMOS取代CCD的进程中．生产工艺将是弥补CMOS图像质量和亮度不足的关键。

1.4 4T-APS结构
上一节介绍了3种不同传感器结构，其中主流为APS结构。

这其中3T-APS和
4T-APS是最常用的。

3T-APS像素由于自身结构的关系, 暗电流不能得到很好的控制, 性能难以满足较高的要求为满足需要,4T-APS 像素结构应运而生, 它比3T-APS像素有更小的噪声, 更好的性能同时要求控制部分更加复杂。

在ＣＩＳｓ像素的各种结构中，３Ｔ像素有很高的填充因子（ＦｉｌｌＦａｃｔｏｒ，ＦＦ），但其对ＫＴ／Ｃ噪声的抑制能力较差；而５Ｔ及更复杂的像素结构由于其较低的ＦＦ，很难在超大规模ＣＩＳｓ中应用．４Ｔ－APS像素结构是目前ＣＩＳs的主流结构之一，该结构有利于相关双采样（ＣｏｒｒｅｌａｔｅｄＤｏｕｂｌｅＳａｍｐｌｉｎｇ，ＣＤＳ）技术的运用，有效抑制噪声，并且有较高的ＦＦ，利于扩展动态围，常应用于大阵列的ＣＩＳｓ设计中．４Ｔ－ＡＰＳ像素结构如图１所示，该结构由钳位光电二极管（Ｐｉｎｎｅｄ－Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ，ＰＰＤ）、传输管ＭＴＧ、复位管ＭＲＳＴ、源极跟随器ＭＳＦ和行选管ＭＲＳ组成。

图2 Ｐｉｎｎｅｄ型４Ｔ－ＡＰＳ像素结构示意图
二CIS噪声分析
噪声一直是限制CMOS图像传感器占领市场的重要因素之一。

目前用于科学研究的高性能CCD能达到的噪声水平为3～5个电子，而CMOS图像传感器则为300-500个电子。

CMOS图像传感器的主要噪声来源有像素光敏单元的光电二极管，场效应管及图像传感器工作时产生的其它噪声。

其中光电二极管产生的噪声有热噪声，散粒噪声，产生复合噪声及电流噪声。

MOS场效应管，包括放大器中的场效应管和用于行列选址模拟开关的场效应管，引起的噪声主要有热噪声，诱生栅极噪声及电流噪声。

而光敏阵列和MOS场效应管构成的CMOS图像传感器在工作中，还会引进其它的噪声，比如复位噪声（KTC噪声）和空间噪声等。

图3 CMOS 图像传感器在信号传递过程中产生的的各种噪声示意图
2.1 时间噪声分析
在噪声分析过程中，我们可以用时间域随机过程和空间域随机过程来描述CMOS图像传感器信号传送过程中产生的各种噪声。

在图像最终输出的信号中我们得到的是时空域统一的图像噪声。

关于时间噪声随光强变化而变化的趋势我们在第四小节的三维噪声模型实验来验证，时间噪声也称为随机噪声，在这一部分我们主要考虑的时间噪声有热噪声，散粒噪声，复位噪声，低频噪声等。

(1) 热噪声
热噪声是由于光电器件中电子的随机热振动产生的，存在于任何电子器件和电阻中，比如场效应管的导电沟道电阻。

在场效应管中，电子的随机运动导致沟道电势的起伏，栅极电压的波动，从而产生热噪声。

它是一种白噪声。

1928 年，奈奎斯特提出了热噪声的均方电压表达式为：
f KT U RMS ∆=42
其中，K 是玻尔兹曼(Boltzmann)常数，T 是器件的绝对工作温度，Δf 为带宽。

热噪声可以通过降低器件工作温度来抑制。

(2) 散粒噪声
散粒噪声服从泊松分布，是由于光电传感器件工作时所加的偏置电流中的电子越 过光电二极管的PN 结时所产生的，散粒噪声的电流均方值为：
f qI i RMS ∆=022
其中，q 为单个电子电荷量， 0I 为所加的偏置电流的值，由式中我们可以看出，散 粒噪声的大小与偏置电流的值成正比。

降低散粒噪声的一个方法是减小偏置电流，但 是可能会引起光电响应度的降低和光电响应非线性的升高。

(3) 产生复合噪声
产生复合噪声是光电子器件所特有的噪声，是由于光生载流子的产生和复合围绕 一个均值涨落，引起电流起伏，从而形成噪声。

产生复合噪声的表达式如下：
2220202
14τωτρ+∆=f I i 其中， 为光生载流子产生率，τ 是载流子寿命，ω 为测量频率。

（4) 1/f 噪声
1/f 噪声也称低频噪声，电流噪声。

产生的原因比较复杂，光敏元件中的低频噪声是由于器件工艺杂质或缺陷损伤引起的，而在场效应管中，则与MOS 管的表面状态相关。

因其大小与频率成正比，所以叫1/f 噪声。

它的电流均方值为：
βαf f kI i nf
∆=2
其中， α ，β 和k 都是常数，I 为器件中的电流。

由式中我们可以看出，低频噪声的大小于工作频率成反比，因此提高工作频率可以减小低频噪声，但是
由于CMOS 传感器帧频的限制，CMOS 器件的工作频率不可能很高，低频噪声是不可避免的。

2.2 空间噪声分析
空间噪声有固定模式噪声（FPN ），光响应非均匀性，热图案噪声等。

空间噪声是由制作工艺缺陷或者材料掺杂浓度等原因引起的，且不随时间改变的固有噪声。

其中，暗电流不均匀引起的固定模式噪声和像素缺陷引起的光响应非均匀性(PRNU)属于模式噪声。

固定模式噪声和光响应非均匀性都与时间无关，FPN 与光照无关，PRNU 则是与光照相关的变量。

通常采用相关双采样电路来对固定模式噪声来进行抑制，即将两次分别采样得到的积分和复位信号求差，从而消除了放大和复位电路引入的噪声。

2.3 ４Ｔ－ＡＰＳ本底噪声分析
在４Ｔ－ＡＰＳ像素中，本底噪声是制约动态围的一个主要因素．通常，将暗光条件下限制图像质量的噪声称为本底噪声，主要包括暗电流的散粒噪声、 源极跟随器ＭＳＦ的１/ｆ 噪声和热噪声.
2.3.1 散粒噪声
研究表明，暗散粒噪声的电子数为暗电子数的平方根，即:
dark dark shat n n _
式中，ｎｓｈｏｔ＿ｄａｒｋ表示由暗电流产生的散粒噪声的均方根电子数。

为了减小暗散粒噪声来抑制本底噪声，需要减小暗电流．研究表明，ＣＩ
Ｓｓ暗电流主要来自于ＰＰＤ周边的各种复合中心。

减小暗电流在工艺方面的主要工作就是尽可能减少这些复合中心的出现，或者将其与光电荷收集区隔离开来，以阻止复合中心产生的暗电流被收集。

2.3.2 ＫＴ/Ｃ噪声及热噪声
在４Ｔ结构像素中，采样所得的复位信号和光信号中ＫＴ／Ｃ噪声的相关性为１，即两次ＣＤＳ采样包含同样大小的ＫＴ／Ｃ噪声分量，故而ＣＤＳ技术能完全消除该噪声分量．然而，对于源极跟随器ＭＳＦ的热噪声，由于两次采样的相关性小于１，故不能被完全消除。

2.3.3 1/f 噪声
在像素结构中，由于复位管的ＫＴ/Ｃ噪声能被ＣＤＳ技术有效消除，因而相对分量较小的源极跟随器１/ｆ噪声成为ＣＤＳ技术后４Ｔ－ＡＰＳ的主要本底噪声分量．但如果ＣＤＳ的两次采样间隔很短，则两次采样所得的１/ｆ噪声也有一定的相关性，所以ＣＤＳ技术一定程度上也能减小１/ｆ噪声。

2.4 噪声的抑制方法
ＣＭＯＳ图像传感器已日渐成为主流的图像传感器，由于人们对其成像质量要求的进一步提高，抑制噪声成为一个必然的要求。

噪声的抑制找了各方面的资料后总结出主要通过两个大的方面来进行抑制，一是在源头阶段获取更少的噪声，而是在获取了含噪声信号后通过适当的算法来减小噪声的影响，还原图像质量。

2.4.1 工艺和结构的抑制方法
暗电流抑制除了正常的减少复合中心出现或者将其与光电荷收集区隔离起来外还有两种措施：：（１）隔离ＳＴＩ与ＰＰＤ的耗尽区，可将ＳＴＩ做在Ｐ阱
中，Ｐ阱的掺杂浓度可与Ｐ＋相比拟，高的Ｐ型掺杂使Ｓｉ－ＳｉＯ２界面空间电荷区变薄，减少了复合中心的产生，从而减小了Ｉｓ对暗电流的贡献；（2）降低ＰＰＤ型光电二极管的夹断电压，能减小穿透电流Ｉｔ和耗尽区的产生－复合电流Ｉｇ－ｒ。

降低热噪声和1/f噪声的CDS结构如上图所示，通过此结构可以大幅提高传感器的动态围。

2.4.2 对图像数据进行何时算法抑制噪声的方法
图像增强的目的是对图像进行加工，得到对观察者来说更“好”或者更“有用”的图像。

目前常用的图像增强方法有两类，基于图像域的方法和基于变换域的方法。

基于图像域的方法直接在图像平面本身进行处理，包括处理过程是对单个像素进行的点处理或者根据模板进行处理。

基于变换域的方法通过图像的变换域进行处理，即根据需要修改图像的傅立叶变换。

增强算法主要分为空间域图像增强和频域图像增强。

同时判断噪声后还可以通过不同的滤波来进行降噪，对于椒盐噪声，选择中值滤波进行降噪，对于高斯噪声，选择均值滤波进行降噪。

三总结
本文主要从CMOS结构介绍开始引入了与结构相对应的噪声分析。

其中特别
分析了现今最常用的4T-APS结构，对该结构下不同的本底噪声均转化为等效输入噪声电子数来定量分析，并分别提出了抑制措施，提高了图像动态围，对ＣＩＳｓ的研究有指导意义。

另外在不同设计层次也给出了另外的抑制噪声的算法来削弱噪声的影响。

参考文献：
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