介绍
信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比，即放大器的输出信号的功率，与同时输出的噪声功率的比值，常常用分贝数表示。设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。
计算
信噪比的计量单位是dB，通常的方法是：给放大器一个标准信号，通常是0.775Vrms或2Vp-p@1kHz，调整放大器的放大倍数使其达到最大不失真输出功率或幅度（失真的范围由厂家决定，通常是10。），记下此时放大器的输出幅Vs，然后撤除输入信号，测量此时出现在输出端的噪声电压，记为Vn，再根据SNR=20lg(Vs/Vn)就可以计算出信噪比。Ps和Pn分别是信号和噪声的有效功率，而根据SNR=10lg（Ps/Pn）也可以计算出信噪比。狭义来讲是指放大器的输出信号的功率与同时输出的噪声功率的比。当摄像机摄取较亮场景时，监视器显示的画面通常比较明快，观察者不易看出画面中的干扰噪点；而当摄像机摄取较暗的场景时，监视器显示的画面就比较昏暗，观察者此时很容易看到画面中雪花状的干扰噪点。干扰噪点的强弱(也即干扰噪点对画面的影响程度)与摄像机信噪比指标的好坏有直接关系，即摄像机的信噪比越高，干扰噪点对画面的影响就越小。一般摄像机给出的信噪比值均是在AGC(自动增益控制)关闭时的值，因为当AGC接通时，会对小信号进行提升，使得噪声电平也相应提高。
提升
方法1 —— 增加曝光时间
在不过曝的前提下，增加曝光时间可以增加信噪比，使图像清晰。当然，对于很弱的信号，曝光也不能无限增加，因为随着曝光时间的增加，噪音也会积累， 曝光补偿就是增加拍摄时的曝光量。
方法2 —— 多帧图像平均
在光线比较暗的情况下，我们用手机拍照按下快门的时刻，会记录下多张图像，算法会将这些图像做对齐、融合，形成一张图像。这样做相当于延长了曝光时间，使得感光元器件接收到了更多的光子，增加了信噪比，同时又不会因为相机和曝光时间过长而导致图像模糊。如果对四张图像做对齐融合，则相当于每个像素多采集到了四倍数量的光子，换算成信噪比有6分贝的提升，这对于图像质量来说是一个非常可观的数字。多帧降噪的主要步骤有两个：对齐和融合。对齐就是找到多个图像中像素(块)的对应关系；融合是将这些对应的像素(块)在空域或者频域做加权平均。为了确定加权平均的权重值，我们需要知道像素(块)之间的差异是由于对齐不准造成的还是因为噪声造成的，因此需要估计噪声强度。一个准确的噪声强度估计算法，对多帧降噪的效果会起到至关重要的作用。
方法3 —— 像素融合Binning
Binning是将相邻像元（相同颜色）感应的电荷加在一起，以一个像素的模式读出。在环境光照低的情况下，提高摄像头表现力。像素合并模式，一种方式是将相邻的像素单元电荷通过物理的方法叠加在一起作为一个像素输出信号；另一种方式是将相邻像素单元电荷叠加之后进行平均再作为一个像素进行输出。这两种方式都可以提高sensor的信噪比。当sensor的模拟数据混进的噪声比较小时，我们可以在图像后处理阶段设置更高的增益，这样就有机会在低照度下获取较高质量的图像。
Binning是一种图像读出模式，将相邻的像元中感应的电荷被加在一起，以一个像素的模式读出。Binning分为水平方向Binning和垂直方向Binning，水平方向Binning是将相邻的行的电荷加在一起读出，而垂直方向Binning是将相邻的列的电荷加在一起读出，Binning这一技术的优点是能将几个像素联合起来作为一个像素使用，提高灵敏度，输出速度，降低分辨率，当行和列同时采用Binning时，图像的纵横比并不改变，当采用2:2Binning，图像的解析度将减少75%。
方法4 —— 使用QE更高的摄像头
QE：量子效率是描述光电器件光电转换能力的一个重要参数，它是在某一特定波长下单位时间内产生的平均光电子数与入射光子数之比
光线通过相机的镜头聚焦在图像传感器（CMOS）上，CMOS由阵列式的光电二极管（PD）组成，光电二极管负责将光信号转化为电子信号。假落在光电二极管上的光子数量为Qp，依据光电效应，转化为Qe个电子，即：Qe=η*Qp。这里的η是光电转化效率，需要注意的是，这个转化率并不是100%（即1光子转化为1个电子），而是有一定的损失。我们将转化率称为量子效率（Quantum Efficiency），越高的量子效率，意味着图像传感器的灵敏度越高。量子效率主要取决于光电二极管p-n结的结构和尺寸，通常在10%-80%之间，并且跟波长有较大的关系。硅基半导体的禁带宽度（Band Gap）决定了其对绿光（波长550nm）的量子效率最高，而对红外波段的感应效果最差，
方法5 —— 使用像元尺寸更大的摄像头
像元尺寸指芯片像元阵列上每个像元的实际物理尺寸，通常的尺寸包括14um,10um,9um , 7um ,6.45um ,3.75um 等。像元尺寸从某种程度上反映了芯片的对光的响应能力，像元尺寸越大，能够接收到的光子数量越多，在同样的光照条件和曝光时间内产生的电荷数量越多。对于弱光成像而言，像元尺寸是芯片灵敏度的一种表征。
方法6 —— 去噪
该思路就是回归到信噪比本身的定义，通过降低噪声信号强度来提高信噪比。具体的去噪算法就不在这里展开描述。
