Was ist das Signal-Rausch-Verhältnis?Wie wirkt es sich auf die eingebettete Sicht aus?

Ich weiß nicht, ob Sie das Konzept des Signal-Rausch-Verhältnisses (SNR) schon einmal verstanden haben.eingebettete SehsystemeDie Systeme sind auf fortschrittliche Kameras und Sensoren angewiesen, um Bild- und Videodaten zu erfassen und zu verarbeiten und Echtzeit-Insights und -Antworten zu liefern, was sie in Branchen wie Gesundheitswesen und Sicherheit beliebt macht.

Vielleicht sind Sie noch immer verwirrt über Signal-Rauschen-Verhältnis. obwohl Sie davon gehört haben, Sie nicht verstehen, was es bedeutet, wie es berechnet wird, und warum es wichtig ist. dann in diesem Artikel, werden wir mehr über seine Bedeutung in eingebetteten Vision (z.B. intelligente Überwachungskameras, automatische Über

Wie ist das Signal-Rausch-Verhältnis?

Was ist sn-Verhältnis?Signal-Rausch-Verhältnis, kurz snr, ist ein quantitatives Maß für die Stärke eines gewünschten Signals im Verhältnis zum Hintergrundlärm (unerwünschtes Signal).

Das Signal-Rausch-Verhältnis wird normalerweise in Dezibel (db) ausgedrückt. Je höher der Wert des Signal-Rausch-Verhältnisses, desto besser ist die Ausgabe. Im Embedded Vision ist das Signal die vom Gerät erfassten Daten, die Informationen enthalten können, die das System verarbeiten muss. Das Ra

Die Berechnung des Signal-Rausch-Verhältnisses kann mit der Formel durchgeführt werden, wobei das Ergebnis in Dezibeln ausgedrückt wird:

Die Formel für das Verhältnis s/n: snr = 20 * log10 (Signalamplitude / Geräuschamplitude)

wobei die Signalamplitude die Intensität der Bild- oder Videodaten und die Geräuschamplitude die Intensität des Geräuschs ist, der die Daten beeinflusst.

Warum ist das Signal-Rausch-Verhältnis bei eingebetteter Vision wichtig?

Das Signal-Rausch-Verhältnis ist wichtig, da es die Qualität von Bild- und Videodaten sowie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse direkt beeinflusst. Bei eingebetteten Anwendungen wie Edge-Verarbeitung, wie z. B. Kopfzählung und Objekterkennung, ist ein homit einer Leistung von mehr als 50 W und, kann es die Auswirkungen von Lärm auf die Bildqualität deutlich widerspiegeln.

Auswirkungen von Lärm auf eingebettete Sehdaten

Geräusche beziehen sich im Allgemeinen auf unerwünschte Signale, die in Bild- oder Videodaten wie Verzerrungen, Quantenlärm, Pixelung usw. erscheinen, die zu Fehlern in den Daten führen können. Das Vorhandensein dieser Geräusche reduziert die Visualisierung der DatenWas ist Lärm in eingebetteter Vision?

Auswirkungen des Signal-Rausch-Verhältnisses auf die Leistung des eingebetteten Sehsystems

Geräuschpegel:Ein niedriger snr verstärkt den Geräuschpegel und erschwert es dem System, nützliche Informationen aus den Informationen zu gewinnen.
Dynamischer Bereich:Die Einführung von SNR-Systemen ist jedoch nicht unbedingt erforderlich, um die Dynamik des Systems zu verbessern.
Auflösung und Schärfe: Niedrige SNR verursachen eine Verstopfung der Objekterkennung, was, während hohe SNR die Auflösung und Schärfe des Bildes verbessert, die Details offensichtlicher macht und den Randerkennungsalgorithmen hilft.

Was ist der Zusammenhang zwischen SNR und Kameracharakteristiken?

SNR beeinflusst nicht nur die Visualisierung, sondern hängt eng mit vielen Eigenschaften der Kamera zusammen.

Dynamischer Bereich:Ein guter Dynamikbereich kann mehr Farbtöne erfassen, was für eine bessere SNR bei unterschiedlichen Helligkeitsniveaus und eine bessere Unterscheidung von Details in hellen und dunklen Bereichen hilft.

Isoempfindlichkeit:Eine hohe Iso verstärkt das Signal und verstärkt das Geräusch, wodurch die Snr-Werte gesenkt werden. Eine niedrige Iso gibt ein besseres Schall-Rausch-Verhältnis, erfordert aber für die Belichtung ein besseres Licht.

Schließzeit:Schnellere Verschlusszeiten reduzieren die Bewegungsschwirrungen, erfordern aber eine größere Blende oder Iso, was sich auf die SNR auswirkt.

Sensorgröße:Je größer der Sensor, desto größer die Pixel, desto mehr Photonen werden gesammelt und mehr Licht kann für ein besseres Signal-Rauschausfall-Verhältnis erfasst werden. Im Gegenteil, kleine Pixel können Lärm erzeugen und den snr beeinflussen.

Bildverarbeitungsalgorithmen:Erweiterte Algorithmen zur Bildverarbeitung können unerwünschtes Rauschen reduzieren und die SNR verbessern, während die Bilddetails beibehalten werden.

Abdeckungsgröße:Je größer die Blende, desto mehr Licht, was zur Verbesserung des Snr-Verhältnisses beiträgt. Je kleiner die Blende, desto länger ist die Belichtungszeit erforderlich, was zu mehr Lärm führt.

- Ich weiß.

Warum beeinflusst die Expositionszeit die SNR?

Die Belichtungszeit ist auch ein wichtiger Faktor bei snr, der bestimmt, wie lange der Sensor Licht empfängt. Längere Belichtungszeiten können die Anzahl der erfassten Photonen erhöhen, theoretisch die Signalstärke erhöhen und das Signal-Rausch-Verhältnis verbessern. Dies kann auch zur Entstehung

Aus dem Vorstehenden kann man schließen, dass das Signal (die Signale) proportional zur Anzahl der während der Belichtungszeit gesammelten Photonen ist, wobei letztere als Produkt der Lichtstärke (i) und der Belichtungszeit (t) berechnet wird:

Bei der Betrachtung der Einfallphotonintensität erscheint auch das Photonstreuengeräusch (Photonstreuengeräusch ist eine Art Geräusch, das jedem System innewohnt, das Licht in diskreten Einheiten (d. h. Photonen) zählt). Das Signal-Rausch-Verhältnis aufgrund von Photonstre

Wenn die Belichtungszeit länger ist, steigt auch die Anzahl der gesammelten Photonen (n) und das Signal (s). Die Quadratwurzel des Signals (√s) steigt ebenfalls. Dies bedeutet, dass im Fall von Streuengrößenlärm das Schall-Lärm-Verhältnis mit der Quadrat

Einige relevante Vorschläge zur Verbesserung der SNR im Bereich der eingebetteten Sicht

Aus dem oben genannten kann ich sagen, dass die Verringerung des Lärms oder die Verbesserung der Signalqualität wirksam zur Verbesserung der NRN sein kann. Hierfür können wir folgende relevante Optimierungsvorschläge machen:

• Die Beobachtungsstelle wird die Beobachtung der Schallstärke der Bilddaten anhand der Daten erstellen, die für die Optimierung der Signalstärke verwendet werden.
• Die Verwendung einer guten Architektur ermöglicht eine bessere Bildleistung.
• Hochwertige Bildsensoren mit geringem Messgeräusch können Lärm reduzieren und die Snr verbessern.
• Eine effektive thermische Konstruktion senkt die Sensortemperatur und andere Geräusche wie thermisches Geräusch.
• Optimiert die Kameraeinstellungen wie Belichtungszeit und Verschlusszeit, um Lärm zu reduzieren und gleichzeitig die besten Bilder zu erfassen.

Zusammenfassend

Das Signal-Rausch-Verhältnis ist ein wichtiger Faktor für eingebettete Bildverarbeitungssysteme, der sich direkt auf die Qualität von Bild- und Videodaten sowie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse auswirkt. Wir hoffen, dass wir durch diesen Artikel die Bedeutung des Signal-Rausch-

Wenn Sie Hilfe benötigen oder eine Geräuscharme Kamera anpassen und in Ihre eingebettete Vision-Anwendung integrieren möchten, können Sie bitteKontaktieren Sie uns- Ich weiß.