ما هو نسبة الإشارة إلى الضوضاء؟ كيف يؤثر على الرؤية المدمجة؟

لا أعرف إذا كنت قد فهمت مفهوم نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) من قبل؟ أولئك الذين تعرضوا لـ أنظمة الرؤية المدمجة يجب أن يعلموا أن هذه الأنظمة تعتمد على كاميرات ومستشعرات متقدمة لالتقاط ومعالجة بيانات الصور والفيديو وتقديم رؤى واستجابات في الوقت الفعلي، مما يجعلها شائعة في الصناعات مثل الرعاية الصحية والأمان. تعتبر نسبة الإشارة إلى الضوضاء عاملًا رئيسيًا يمكن أن يؤثر على دقة البصر، والموثوقية والأداء لهذه الأنظمة.

ربما لا تزال غير متأكد من نسبة الإشارة إلى الضوضاء. رغم أنك سمعت عنها، لكنك لا تفهم معناها، وكيفية حسابها، ولماذا هي مهمة. في هذه المقالة، سنتحدث عن أهميتها في الرؤية المدمجة (مثل كاميرات المراقبة الذكية، التصوير التلقائي، وما إلى ذلك).

ما هي نسبة الإشارة إلى الضوضاء؟

ما هو نسبة الإشارة إلى الضوضاء؟ نسبة الإشارة إلى الضوضاء، أو SNR اختصارًا، هي مقياس كمي لقوة الإشارة المرغوبة بالنسبة للضوضاء الخلفية (الإشارة غير المرغوبة). تعتبر نسبة الإشارة إلى الضوضاء مهمة للمقارنة بين الإشارات المفيدة والإشارات المتدخلة في النظام، والتفرقة بين الإشارات المختلفة في الإخراج، وتحقيق إخراج فعال.

تُعبر نسبة الإشارة إلى الضوضاء عادةً بالديسيبل (dB). كلما كانت قيمة نسبة الإشارة إلى الضوضاء أعلى، كان الإخراج أفضل. في الرؤية المدمجة، تكون الإشارة هي البيانات التي يلتقطها الجهاز، والتي قد تحتوي على المعلومات التي يحتاج النظام إلى معالجتها. يمكن أن يكون الضوضاء أي عامل خارجي مثل التداخل الكهرومغناطيسي، الاهتزاز، وما إلى ذلك. كلما قل تأثير الضوضاء على الإشارة، زادت نسبة SNR، وزادت المعلومات المفيدة الموجودة في الإشارة، مما يحسن جودة وموثوقية البيانات. على سبيل المثال، 90 ديسيبل أفضل من 50 ديسيبل.

إذن كيف يتم حساب نسبة الإشارة إلى الضوضاء؟ يمكن استخدام الصيغة لحساب نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) ويتم التعبير عن النتيجة باستخدام الدسيبل:

صيغة نسبة الإشارة إلى الضوضاء: SNR = 20 * log10 (عزم الإشارة / عزم الضوضاء)

حيث يشير عزم الإشارة إلى شدة صورة أو بيانات الفيديو ويشير عزم الضوضاء إلى شدة الضوضاء التي تؤثر على البيانات.

لماذا تعتبر نسبة الإشارة إلى الضوضاء مهمة في الرؤية المدمجة؟

تعد نسبة الإشارة إلى الضوضاء مهمة لأنها تؤثر مباشرة على جودة بيانات الصور والفيديو ودقة وموثوقية نتائج التحليل. عندما يتعلق الأمر بتطبيقات الرؤية المدمجة مثل معالجة الحافة، مثل حصر الأفراد وتحديد الأشياء، فإن نسبة SNR العالية تكون مفيدة في تقليل جزيئات الضوضاء في الصورة وتقديم نتائج أكثر وضوحًا. وفي الخوارزميات مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يمكن لنسبة SNR العالية أن تحسن بشكل فعال دقة معالجة البيانات وتقلل من الأخطاء. كما أن ذلك بالنسبة لـ وحدات الكاميرا ذات الإضاءة المنخفضة يمكن أن تعكس بوضوح تأثير الضوضاء على جودة الصورة.

تأثير الضوضاء على بيانات الرؤية المدمجة

الضوضاء تشير بشكل عام إلى الإشارات غير المرغوب فيها التي تظهر في بيانات الصورة أو الفيديو، مثل التشويه، وضوضاء الكم، والبيكسلة، وما إلى ذلك، والتي يمكن أن تؤدي إلى أخطاء في البيانات. وجود هذه الضوضاء يقلل من وضوح البيانات ويجعل من الصعب على النظام استخراج ومعالجة المعلومات المفيدة منها. كما أنها تزيد من حجم البيانات ومتطلبات النطاق الترددي. ما هي الضوضاء في الرؤية المدمجة؟

تأثير نسبة الإشارة إلى الضوضاء على أداء نظام الرؤية المدمجة

مستوى الضوضاء: نسبة إشارة منخفضة إلى ضوضاء تضخم مستوى الضوضاء، مما يجعل من الصعب على النظام استخراج المعلومات المفيدة من البيانات.
النطاق الديناميكي: مستوى نسبة الإشارة إلى الضوضاء يؤثر مباشرة على مدى الديناميكي للنظام، وهو نسبة بين الجزء الأسطع والجزء الأظلم. نسبة إشارة منخفضة إلى ضوضاء ستجعل من الصعب على النظام التمييز بين درجات السطوع والتباين المختلفة.
الدقة والوضوح: سيؤدي انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) إلى تعطيل التعرف على الأشياء، بينما تساعد نسبة إشارة عالية إلى ضوضاء في تحسين دقة ووضوح الصورة، مما يجعل التفاصيل أكثر وضوحًا ويساعد خوارزميات الكشف عن الحواف.

ما هو العلاقة بين نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) وخصائص الكاميرا؟

لا تؤثر نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) على التصوير البصري فقط، بل إنها مرتبطة بشكل وثيق بالعديد من خصائص الكاميرا. ففهم كيفية تأثير هذه الخصائص على SNR يمكن أن يؤدي إلى نتائج بصرية أفضل.

النطاق الديناميكي: مدى ديناميكي جيد يمكنه التقاط المزيد من درجات الألوان، وهو أمر مفيد للحصول على نسبة إشارة إلى ضوضاء أفضل عند مستويات مختلفة من السطوع، وتمييز التفاصيل بشكل أفضل في المناطق المضيئة والظليل.

حساسية الـ ISO: الـ ISO العالي يضخم الإشارة مع زيادة الضوضاء، مما يقلل من نسبة الإشارة إلى الضوضاء. أما الـ ISO المنخفض فيعطي نسبة إشارة إلى ضوضاء أفضل، ولكنه يتطلب إضاءة أفضل لعمل التعرض.

سرعة الستار: سرعات الستار الأسرع تقلل من تشويش الحركة، لكنها تتطلب فتحة أكبر أو ISO، مما يؤثر على نسبة الإشارة إلى الضوضاء. سرعات الستار البطيئة في الإضاءة المنخفضة تؤدي إلى انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء بسبب زيادة التعرض.

حجم المستشعر: كلما كان حجم المستشعر أكبر، كلما كانت حجم البكسلات أكبر، وكلما تم جمع المزيد من الفوتونات وتقاطع更多的 الضوء لتحقيق نسبة إشارة إلى ضوضاء أفضل. وعلى العكس، البكسلات الصغيرة قد تولد ضوضاء وتؤثر على نسبة الإشارة إلى الضوضاء.

خوارزميات معالجة الصور: يمكن للخوارزميات المتقدمة لمعالجة الصور تقليل الضوضاء غير المرغوب فيها وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء بينما تحافظ على تفاصيل الصورة.

حجم الفتحة: كلما كانت الفتحة أكبر، كان هناك更多的 ضوء، مما يساعد على تحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. كلما كانت الفتحة أصغر، كلما زادت الحاجة إلى وقت تعريض أطول، مما يدخل المزيد من الضوضاء.

لماذا يؤثر وقت التعريض على نسبة الإشارة إلى الضوضاء؟

وقت التعرض هو أيضًا عامل رئيسي في نسبة الإشارة إلى الضوضاء، حيث يحدد مدة استقبال المستشعر للضوء. يمكن أن يؤدي أوقات التعرض الأطول إلى زيادة عدد الفوتونات الملتقطة، مما يزيد نظريًا من قوة الإشارة وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي ذلك أيضًا إلى إنشاء المزيد من الضوضاء الفوتونية والإلكترونية، خاصةً عند درجات الحرارة العالية أو أثناء التعرضات الطويلة، مما قد يؤدي إلى تدهور جودة الصورة.

من خلال ما سبق يمكننا الاستنتاج أن الإشارة (s) تناسب عدد الفوتونات التي يتم جمعها خلال وقت التعرض، والتي يتم حسابها كمنتج لشدة الضوء (I) ووقت التعرض (t):

عند النظر إلى شدة الفوتونات الحادثة، تظهر أيضًا ضوضاء تشتت الفوتونات (وهي نوع من الضوضاء الموجودة في أي نظام يحسب الضوء بوحدات منفصلة (أي، الفوتونات)). تعطى نسبة الإشارة إلى الضوضاء الناتجة عن ضوضاء تشتت الفوتونات (SNR_Shot) بالمعادلة التالية:

عندما يكون وقت التعرض أطول، يزداد عدد الفوتونات المجمعة (N) وكذلك الإشارة (S). جذر الإشارة التربيعي (√S) يزداد أيضًا. هذا يعني أنه في حالة ضوضاء الحبة المنتشرة، يزداد نسبة الصوت إلى الضوضاء مع الجذر التربيعي لوقت التعرض.

بعض الاقتراحات ذات الصلة لتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء في الرؤية المدمجة

من خلال ما سبق يمكنني القول إن تقليل الضوضاء أو تحسين جودة الإشارة يمكن أن يكون فعالاً في تحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. لذلك يمكننا تقديم الاقتراحات التحسينية ذات الصلة التالية:

• لتحسين قوة الإشارة. لكن تجنب التحسين المفرط لمنع تضخيم الضوضاء، مما يؤدي إلى عدم تحسين ملحوظ في الصورة.
• تحسين تصميم الكاميرا عند شرائها أو تخصيصها. استخدام تصميم هيكلي جيد يسمح بأداء تصوير أفضل.
• استخدام مستشعر عالي الجودة. المستشعرات الصورية عالية الجودة ذات ضوضاء القراءة المنخفضة يمكنها تقليل الضوضاء وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء.
• التصميم الحراري الفعال يخفض درجة حرارة المستشعر ويقلل من الأشكال الأخرى للضوضاء مثل الضوضاء الحرارية.
• يُحسّن إعدادات الكاميرا مثل زمن التعرض وسرعة الستار لخفض الضوضاء أثناء التقاط أفضل الصور.

لخص القول

إن نسبة الإشارة إلى الضوضاء هي عامل مهم يؤثر على أنظمة الرؤية المدمجة، مما يؤثر مباشرةً على جودة بيانات الصورة والفيديو ودقة وموثوقية نتائج التحليل. نأمل أن نتمكن من خلال هذه المقالة من فهم أفضل لمفهوم نسبة الإشارة إلى الضوضاء والعوامل المؤثرة عليها وكيفية تحسينها حتى نتمكن من تعزيز تطبيقات الرؤية المدمجة والحصول على نتائج أفضل.

إذا كنت بحاجة إلى المساعدة أو تخصيص كاميرا ذات ضوضاء منخفضة ودمجها في تطبيق رؤية مدمجة الخاص بك، فلا تتردد في اتصل بنا .