Signal是简单的增加，Noise是以均方根形式增加
例如：
2*2的binning模式中，signal增加4倍，noise增加
4
\sqrt4
4
倍，so SNR增加2倍。
sony sensor 每个pixel是10bit的，4个10bit的 binning后输出一个12bit数据
signal data
S
S
S is：
S
=
S
10
+
S
10
+
S
10
+
S
10
=
S
12
S = S_{10} + S_{10} + S_{10} + S_{10} = S_{12}
S=S10+S10+S10+S10=S12
其中， S 10 S_{10} S10为10bit signal data
N
=
N
10
2
+
N
10
2
+
N
10
2
+
N
10
2
N = \sqrt {N_{10}^2 + N_{10}^2 + N_{10}^2 + N_{10}^2}
N=N102+N102+N102+N102
其中，
N
10
N_{10}
N10为10bit noise data
Binning
Binning是将相邻pixel（相同颜色）感应的电荷加在一起，以一个pixel的模式读出。在环境光照低的情况下，提高摄像头表现力
处理位置：电荷域（charge）、模拟（电压）域（valtage）、数模转换后的数字域（digital）。
1、电荷域的N个pixel做binning，signal放大N倍，readout noise 减少，所以 S/N差不多增加N倍。
2、模拟（电压）域（valtage）和数字域环节在读出pixel值之后，会有readout noise，N个pixel做binning，signal放大N倍，因为readout noise 增加导致noise放大 N \sqrt N N ，所以 S/N差不多是之前 N \sqrt N N 倍。
上图行列均做x2，相当分辨率下降为之前的1/4
方案1：sensor靶面大小不变，pixel数目不变，pixel合并降低分辨率
低照环境下，通过binning技术降低sensor输出分辨率提高亮度和信噪比
比如800w pixels 的sensor，良好光照环境下，输出800w 10bit数据，低照环境下做2x2的binning，输出200w 的12bit数据较之前会有信噪比的提升，若输出10bit数据，亮度也会有提升
方案2：扩大sensor靶面，pixel数目不变，pixel大小增大
目标输出400w pixels，靶面增加，pixel大小增加即感光面积增加
比如pixel大小 x x x 平方微米，增加为 2 x 2x 2x平方微米，即pixel感光面积为 4 x 2 4x^2 4x2，较之前的 x 2 x^2 x2提升4倍，SNR由 S S + D \frac {S}{\sqrt{S} + D} S +DS提升为 S 4 S + D \frac {S}{\sqrt{4S} + D} 4S +DS，整体SNR约提升2倍