分辨率测试卡场景参考噪声和SNR（相对于场景而不是图像像素水平测量）由专业测试卡软件用于测量动态范围，因为它们独立于摄像机的伽马编码（对比度），其作为图像处理流水线使用。

在计算场景参考噪声和SNR时，我们需要考虑人眼的行为，其响应照明的相对变化，即将照明加倍或减半（乘以2或1/2）导致类似的感知变化。这就是为什么我们考虑到区域，f-stops或EV（曝光值）的曝光，所有这些都对应于二次曝光变化的因素。眼睛的相对灵敏度由Weber-Fechner定律ΔL≈0.01 L -or-ΔL/ L≈0.01表示，其中ΔL是眼睛可以区分的最小亮度差。该方程式近似由于明亮区域的视觉干扰，场景和打印的暗区域有效ΔL趋于变大。

F-stop（场景参考）噪音

相对于标准像素或电压单位表现出相对亮度单位（如f-stops）的噪声比眼睛的响应更为紧密。F-stop中的噪声是通过将像素中的噪声除以f-stop的像素数，其中f-stop等于log 2（曝光）= 0.301密度单位获得的。（我使用“f-stop”而不是“区”或“EV”的习惯;其中任何一个都可以。）

噪声在光圈级数=噪声像素/(D(像素)/ D(f档))= 1 / SNR场景

                      =噪声像素/(Δ(像素级)/Δ(图表密度/ 0.301))

F-停止(场景参考)SNR= SNR场景= 1/(f停止噪声)=(d(像素)/d(f-stop))/(噪声像素) 

其中d(像素)/d是相对于在F-stop(log 2(亮度))中测量的亮度的像素级的导数。SNR是信噪比。

上述图像示出了F-stop之间(因此d(像素)/ d(f-stop))之间的像素间隔如何随着亮度的降低而减小。这导致F-stop噪声随着亮度的降低而增加，在上图中可见。

由于亮度噪声（以F-stop测量）参考相对场景亮度，与电子处理或像素级无关，因此当传感器RAW数据不可用时，可以用于比较数字传感器质量的通用测量。它在专业测试卡软件的多种分辨率测试卡动态范围计算中起着重要作用。