Nədir Sinyal/Gürültü Nisbəti? Onun Gömülü Vizyon üzərindəki Təsiri necədir?

Siz daha əvvəl sinyal-şərəb nisbəti (SNR) konsepsiyasını anladığınızdan əmin deyiləm? Onlar, ki inqorporasiya edilmiş görsel sistemlər bilir ki, bu sistemlər təkmilləşdirilmiş kameralar və sensörlərə asanlıqla əsaslanır, və onlar sahədəki və videodakı məlumatları ötürür və işləyir, həqiqi zamanlı fikirlər və cavablar təqdim edir, bunun çoxsaylı sektorlarda, sağlamlık və təhlükəsizlik kimi, populyar olduğunu göstərir. Sinyal-şərəb nisbəti bu sistemlərin vizual dəqiqliyi, güvəndirici və performansını təsirləyə bilən əsas bir faktordur.

Belə ki, sinyal-şərəb nisbəti haqqında hələ də qeyri-bağlama qaldınız. Onu eşitmiş olsanız da, nə demək olduğunu, necə hesablanacağını və niyə vacib olduğunu anlamırsınız. O halda bu məqalədə biz inqorporasiya edilmiş görsəli (məsələn, smart izləmə kameraları, avtomatik keçidli fotoşəkilçilik v.s.) haqqında daha çox öyrənmək üçün burada olarıq.

Nədir Sinyal-Şərəb Nisbəti?

sn nisbəti nədir? İstənilən sənələrə qarşı arzu edilən sənəlin güclü olmasının kvantitativ miqyasıdır, qısa adı ilə SNR. SNR sistemin içində faydalı sənəlləri məhkum sənəllərlə müqayisə etmək, müxtəlif çıxış sənəllərini təyin etmək və effektiv çıxışa çatmaq üçün əhəmiyyətli dir.

Sənəl-şöqu nisbəti dəcibel (dB) ilə ifadə edilir. Sənəl-şöqu nisbətinə aid qiymət neçə yüksəkdirsə, çıxış o qədər yaxşıdır. Qeyri-qeyri görsəl vidyoda, sənəl cihaz tərəfindən alınan verilənlərdir, bu da sistemə müraciət etməli olan məlumatları ehtiva edə bilər. Şöqu istehsal edən hər hansı xarici faktor kimi elektromaqnetik məsələlər, rəngamotlar v.s. ola bilər. Sənəl üzərindəki şöqu təsiri az olsun ki, SNR artıq olsa, sənəldə daha çox faydalı məlumat olur və bu da verilənlərin keyfiyyətini və güvəndirləyini artırır. Məsələn, 90dB 50dB-dən yaxşıdır.

demək ki, SNR-ni necə hesablayırıq? Sinyal/Şöbə nisbəti (SNR) formulu ilə hesablanır və nəticə dəcibel lərə ifadə olunur:

s/n nisbəti formula: SNR = 20 * log10 (Sinyal Amplitud / Şöqus Amplitud)

Burada Sinyal Amplitudu şəkil və video məlumatlarının intensivliyi, Şöbə Amplitudu isə məlumatları təsirləyən şöbənin intensivliyi deməkdir.

Sinyal/Şöbə nisbəti niyə qoşma görəcəlikdə əhəmiyyətli dir?

Sinyal/Şöbə nisbəti məlumatların keyfiyyətini və analiz nəticələrinin dəqiqliyini və güvəndiləyini doğrudan təsir edir. Sınırda işləmə kimi qoşma görəcəlik tətbiqləri, insan sayımı və obyekt tanınışı kimi, yüksək SNR şəkillərdəki şöbə zərərlərini azaltmaq və daha aydın nəticələr almaq üçün faydalıdır. Və məşin öyrənməsi və yapay intellekt alqoritmlərində yüksək SNR məlumatların işlənməsinin dəqiqliyini effektiv şəkildə artırır və xətləri azaldır. Eyni zamanda zifaf əvvəlliklərlə kameralar , şöbənin şəkil keyfiyyətinə təsiri haqqında aydın bir şəkildə məlumat verir.

Şöbənin qoşma görəcəlik məlumatlarına təsiri

Şöbələr ümumiyyətlə, təsvir və ya video məlumatlarında görünən istəsiz sənədlər kimi iştirak edir, misal üçün, distorsiya, kvant şöbələri, pikselasiya və s., bu da məlumatda xətalara səbəb ola bilər. Bu şöbələrin varlığı məlumatların göstərilməsini azaltır və sistemə faydalı məlumatları çıxarmaq və işləmək daha çətin edir. Bundan əlavə, bu məlumatların ölçüsünü və bant genişliyini tələblərini artırır. Əməliyyatlı görüstəmdəki şöbə nədir?

Sinyal/Şöbə Nisbəti (SNR) Əməliyyatlı Görüş Sistemi Performansı Üzərində Təsir

Şərhlər səviyyəsi: Az SNR şöbə səviyyəsini artırır və sistemə məlumatdan faydalı məlumatları çıxarmağı daha çətin edir.
Dinamik Diapazon: SNR səviyyəsi sistemin dinamik diapazonunu doğrudan təsirləyir, ki, bu ən aydın və ən qaranlıq hissələr arasında nisbətdir. Az SNR sistemə müxtəlif aydınlıqları və kontrastları ayırmağını zorlaşdıracaq.
Çözünürlük və dairələnmişlik: Yüksək SBR (Sinyal/Buraxılış Nisbəti) obyekt tanınmasının bağlı qalmamasına kömək edir, əsasən isə sinyal/buraxılış nisbətinin yüksək olması şəkilçəklinin daha net görünməsinə və məlumatların daha aydın görünməsinə kömək edir, bu da çərçivə aşkarlama alqoritmlərinə kömək edir.

SBR və kamera xüsusiyyətləri arasındakı əlaqə nədir?

SBR yalnız görsəl nəticələrə təsir etmir, lakin kameranın bir çox xüsusiyyətləri ilə yaxın əlaqədədir. Bu xüsusiyyətlərin SBR-ə necə təsir etdiyini anlama daha yaxşı görsəl nəticələrə gətirə bilər.

Dinamik Diapazon: Yaxşı dinamik diapazon daha çox rəng tonlarını öyrənə bilər, bu isə müxtəlif işıq səviyyələrində daha yaxşı SBR almağa kömək edir və işıq və ya qaranlıq sahələrdəki detalları daha yaxşı ayırmağa imkan verir.

ISO həssaslığı: Yüksək ISO sinyali artırır, buraxılışı da artırır, bu SBR-i azaltır. Düşük ISO isə daha yaxşı sinyal/buraxılış nisbəti verir, amma açıq üçün daha yaxşı işıq tələb edir.

Şəffəf sürəti: ənənə sürətləri hərəkət bulanıqlığını azaltır, lakin daha böyük diafragma və ya ISO tələb edir, ki bu sənəl-şuĭ nisbətini təsirləyir. Yaxud ənənə sürətləri yaxın işıqda daha aşağı sənəl-şuĭ nisbətinə səbəb olur çünki maraqlandırma artar.

Sensor Ölçüsü: sensör böyükdürsə, piksellər də böyük olur, daha çox foton toplanır və daha çox işıq alınıb, bu isə daha yaxşı sənəl-şuĭ nisbətinə səbəb olur. Qeyri-zədəlikli olaraq, kiçik piksellər gürültü yarada bilər və sənəl-şuĭ nisbətini təsirləyə bilər.

Şəkil işləmə alqoritmləri: Əhəmiyyətli şəkil işləmə alqoritmləri istifadə edilərsə, istəğe bağlı gürültü azalır və sənəl-şuĭ nisbəti yaxşılaşır, eyni zamanda şəkil detalları saxlanılır.

Diafragma ölçüsü: Diafragma böyükdürsə, orada daha çox işıq var, bu da sənəl-şuĭ nisbətini yaxşılaşdırır. Diafragma kiçikdirsə, lazımi maraqlandırma vaxtı uzadılır, bu isə daha çox gürültü ilə bağlı olur.

Nə üçün maraqlandırma vaxtı sənəl-şuĭ nisbətini təsirləyir?

Təsir vaxtı da sənəl-şum nisbəti (SNR) üzrə əsas bir faktordur, sensörün neçə dəqiqə əvvəl işıq alacağını təyin edir. Uzun təsir vaxtları yenilənən fotonların sayını artıra bilər, nəzəri olaraq sənəl güclünü artırır və sənəl-şum nisbətini yaxşılaşdırır. Bu isə, xüsusən yüksək temperaturalarda və uzun təsirlər zamanı daha çox fotonik və elektronik şum yarada bilər, bu isə şəkil keyfiyyətini pisləndirə bilər.

Yuxarıdakılardan görsədilir ki, sənəl (s) təsir vaxtı ərzində toplanan fotonların sayı ilə mütənasibdir, sonuncu isə işıq innesi (I) və təsir vaxtı (t) hasilinə kimi hesablanır:

Daxil olunan foton innesini nəzərə alarkən, foton saçılma şumu (foton saçılma şumu hər hansı sistemdə əsaslı şum növüdür ki, işıq sayımı ayrı-ayrı vahidlərdə (yəni, fotonlar) aparır) da görünür. Foton saçılma şumundan gələn sənəl-şum nisbəti (SNR_Shot) aşağıdakı düsturla verilir:

Təsir vaxtı daha uzun olarsa, toplanan fotonların sayı (N) də artırılır və sinyal (S) də artırılır. Sinyalin körək əsasında kökü (√S) də artırılır. Bu da saçılma qran şumu halında səs-şum nisbətinin təsir vaxtının körək əsasında kökü ilə artdığını bildirir.

Əməliyata keçirilə biləcək görsel sistemlərdəki SNR-ni yaxşılaşdırmaq üçün bəzi məsləhətlər

Yuxarıdakılardan göründüyü kimi, şumu azaltma və ya sinyal keyfiyyətini yaxşılaşdırma SNR-ni yaxşılaşdırmaqda effektiv ola bilər. Bunun üçün aşağıdakı optimallaşdırma məsləhətlərini təklif edə bilərik:

• sinyal güclünlüyü optimallaşdırmaq üçün. Lakin şumu artırmaq səbəbindən imajda əsaslı yaxşılaşdırma alınmadığı üçün aşırı optimallaşdırmadan qorxun.
• Kameranı alarkən və ya xüsusi üsullarla hazırlarkən kamera arxitekturunu optimallaşdırın. Yaxşı arxitektur tərtibatı daha yaxşı şəkil çəkmə performansına imkan verir.
• Yüksek keyfiyyətli sensör istifadə edin. Düşük oxuma şumu olan yüksək keyfiyyətli şəkil sensörü şumu azaltmaq və SNR-ni yaxşılaşdırmağa kömək edir.
• Effektiv termal dizayn sensör temperaturunu aşağıya endirir və əsasən termal gürültü kimi digər gürültü növlərini azaltır.
• kamera ayarlarını, məsələn, açılış vaxtı və şutter sürəti kimi optimallaşdırmaqla, ən yaxşı şəkilləri almaq üçün gürültüyü azaltır.

Ətraflı olaraq

Sinyal-gürültü nisbəti, görsel məlumatların keyfiyyətini və analiz nəticələrinin dəqiqliyini və güvəndirliyini doğrudan təsirləyən, gömməli görən sistemlərə təsir edən əhəmiyyətli bir faktordur. Bu məqalə vasitəsiylə sinyal-gürültü nisbətinə, onu təsirləyən faktorlara və onu necə yaxşılaşdıracağına dair daha yaxşı başa çatmaq ümid edirik ki, bu da gömməli görən tətbiqlərimizi optimallaşdırıb daha yaxşı nəticələr almağımıza kömək edəcəkdir.

Əgər sizə kömək lazımdır və ya yüksək səviyyədə gürültüsüz kameraların gömməli görən tətbiqlərinizə inteqrasiyasını özəlləşdiriləcək formada edinmək istəyirsinizsə, lütfən, rahatlıqla əlaqə .