Расчет освещённости сцены для значений Sony SNR1s=lux

1. Калькулятор минимальной освещенности сцены для индекса SNR1s=lux CMOS STARVIS и STARVIS2. Значения индекса SNR1s=lux найдите в оригинальных таблицах характеристик для STARVIS и STARVIS2. Для удобства восприятия округлите результаты до нужного количества знаков после запятой. Базовая светочувствительность / порог шума обычно рана двух значным значению после запятой это будет самое чистое изображение по качеству за основу опирайтесь на это значение исключение составляет только IMX482 где SNR1s=0,07лк.

*Мы не несем ни какой ответственности за точность измерений, а также за любые возможные последствия.
*Используя этот калькулятор пользователь целиком и полностью берет ответственность на себя.
*Бета-версия 

2. Пояснения;  Реальность: При 67 dB камера действительно может «увидеть» объект при 0.00003 лк, но изображение будет состоять из огромного количества «снега» (шумов). SNR1s: Сам индекс Sony SNR1s как раз и фиксирует точку, где сигнал равен шуму (SNR=1).
Когда мы добавляем Gain в формулу, мы высчитываем, при какой минимальной освещенности сенсор еще сможет отличить полезный сигнал от хаоса. 2. Gain vs Накопление (Exposure/Shutter) Важно не путать Gain и Накопление (выдержку): Gain (Усиление): Работает мгновенно. Усиливает и сигнал, и шум. Картинка становится светлее, но зернистее.

3. Накопление (Sense-Up / Slow Shutter): Это когда затвор открыт дольше (например, не 1/50 сек, а 1/2 сек). Это реальное физическое накопление фотонов. Оно дает чистую картинку без лишнего шума, но движущиеся объекты будут «размазываться».

4. Почему STARVIS 2 видит «в темноте»? Способность видеть при сверхнизких люксах (те самые 0.00003 лк в калькуляторе) — это комбинация факторов: Высокий квантовый выход: КМОП- матрица улавливает почти каждый упавший фотон. Низкий шум считывания: Благодаря этому мы можем применять, не превращая картинку в сплошную «кашу» из шумов.

5. DSP/AI обработка: Современные камеры 2026 года используют нейросети для «вытягивания» деталей из этого усиленного сигнала, подавляя цифровой шум в реальном времени. Резюме для вашего калькулятора: Значение, которое выдает калькулятор с учетом Gain — это теоретический порог обнаружения (Detection Threshold).

6. В реальности, чтобы получить разборчивое изображение (например, узнать лицо человека), освещенность должна быть в 5–10 раз выше того значения, которое получается при расчете с максимальным Gain.  «Значение при высоком Gain является теоретическим пределом обнаружения. Для качественной идентификации цели освещенность должна быть выше в 10 раз». Это снимет вопросы у профессиональных инсталляторов. Добавление Gain и предупреждения о Пороге обнаружения превращает калькулятор из простой таблицы в экспертный инструмент проектировщика.

7. В этой версии  обновлена формула, и добавлено поле Gain и динамическую приписку, которая объясняет разницу между «камера что-то видит» и «камера выдает качественную картинку».