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

Ich weiß nicht, ob Sie das Konzept von Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) je verstanden haben? Diejenigen, die mit eingebetteten Visionssystemen in Berührung gekommen sind, sollten wissen, dass diese Systeme auf fortgeschrittene Kameras und Sensoren zurückgreifen, um Bilddaten und Videodaten aufzunehmen und zu verarbeiten und Echtzeit-Einblicke und -reaktionen bereitzustellen, was sie in Branchen wie Gesundheitswesen und Sicherheit beliebt macht. Das Signal-Rausch-Verhältnis ist ein Schlüsselfaktor, der die visuelle Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Leistung dieser Systeme beeinflussen kann.

Vielleicht sind Sie noch immer verwirrt über das Signal-Rausch-Verhältnis. Obwohl Sie davon gehört haben, verstehen Sie nicht, was es bedeutet, wie es berechnet wird und warum es wichtig ist. Dann werden wir in diesem Artikel mehr über seine Bedeutung in der eingebetteten Vision (z. B. intelligente Überwachungskameras, automatische Aufnahmetechniken etc.) erfahren.

Was ist das Signal-Rausch-Verhältnis?

was ist das SN-Verhältnis? Signal-to-Noise Ratio, oder kurz SNR, ist eine quantitative Maßzahl für die Stärke eines gewünschten Signals im Vergleich zum Hintergrundrauschen (unerwünschtes Signal). Das SNR ist wichtig für den Vergleich nützlicher Signale mit störenden Signalen in einem System, zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Ausgangssignalen und zur Gewährleistung einer effizienten Ausgabe.

Das Signal-Rausch-Verhältnis wird normalerweise in Dezibel (dB) ausgedrückt. Je höher der Wert des Signal-Rausch-Verhältnisses ist, desto besser ist die Ausgabe. In der eingebetteten Bildverarbeitung ist das Signal die vom Gerät aufgenommene Datenmenge, die Informationen enthalten kann, die das System verarbeiten muss. Rauschen kann jeder externe Faktor sein, wie elektromagnetische Störungen, Vibrationen usw. Je geringer der Einfluss des Rauschens auf das Signal ist, desto höher ist das SNR, desto mehr nützliche Informationen sind im Signal enthalten, was die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten verbessert. Zum Beispiel ist 90dB besser als 50dB.

wie berechnet man das SNR? Die Berechnung des Signal-Rausch-Verhältnisses (SNR) kann mit der Formel erfolgen, und das Ergebnis wird in Dezibeln ausgedrückt:

s/N-Verhältnis-Formel: SNR = 20 * log10 (Signalamplitude / Rauschamplitude)

Dabei ist die Signalamplitude die Intensität der Bild- oder Videodaten und die Rauschamplitude die Intensität des Rauschens, das die Daten beeinflusst.

Warum ist das Signal-Rausch-Verhältnis in der eingebetteten Vision wichtig?

Das Signal-Rausch-Verhältnis ist wichtig, weil es direkt die Qualität von Bild- und Videodaten sowie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analysergebnisse beeinflusst. Bei eingebetteten Vision-Anwendungen wie Edge-Verarbeitung, zum Beispiel Kopfzählung und Objekterkennung, ist ein hohes SNR vorteilhaft, um Rauschteilchen im Bild zu reduzieren und klarere Ergebnisse zu liefern. In Algorithmen wie maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz kann ein hohes SNR die Genauigkeit der Datenauswertung effektiv verbessern und Fehler reduzieren. Gleichzeitig kann es für nachtvision-Kameramodule deutlich den Einfluss von Rauschen auf die Bildqualität widerspiegeln.

Einfluss von Rauschen auf eingebettete Vision-Daten

Noise bezieht sich allgemein auf unerwünschte Signale, die in Bilddaten oder Videodaten auftreten, wie Verzerrungen, Quantenrauschen, Pixelierung usw., die zu Fehlern in den Daten führen können. Die Präsenz dieses Rauschens verringert die Visualisierbarkeit der Daten und erschwert es dem System, nützliche Informationen daraus zu extrahieren und zu verarbeiten. Es erhöht auch die Größe und Bandbreitenanforderungen der Daten. Was ist Rauschen in der eingebetteten Bildverarbeitung?

Auswirkung des Signal-Rausch-Verhältnisses auf die Leistung von eingebetteten Visionssystemen

Schallpegel: Ein niedriges SNR verstärkt das Rauschen, wodurch es für das System schwieriger wird, nützliche Informationen aus den Daten zu extrahieren.
Dynamikumfang: Das SNR beeinflusst direkt den Dynamikumfang des Systems, der das Verhältnis zwischen dem hellsten und dem dunkelsten Bereich darstellt. Ein niedriges SNR erschwert es dem System, zwischen verschiedenen Helligkeiten und Kontrasten zu unterscheiden.
Auflösung und Schärfe: Ein niedriger SNR kann die Objekterkennung blockieren, während ein hoher SNR dazu beiträgt, die Auflösung und Schärfe des Bildes zu verbessern, die Details deutlicher werden lässt und Algorithmen zur Kantenerkennung unterstützt.

Was ist die Beziehung zwischen SNR und Kameraeigenschaften?

SNR beeinflusst nicht allein die Visualisierung, es ist eng mit vielen Eigenschaften der Kamera verknüpft. Ein Verständnis dafür, wie diese Eigenschaften den SNR beeinflussen, kann zu besseren visuellen Ergebnissen führen.

Dynamikumfang: Ein guter Dynamikumfang kann mehr Farbtöne erfassen, was hilfreich ist, um einen besseren SNR bei unterschiedlichen Helligkeitsstufen zu erreichen und Details in hellen und dunklen Bereichen besser zu unterscheiden.

ISO-empfindlichkeit: Eine hohe ISO-Empfindlichkeit verstärkt das Signal, aber auch das Rauschen, wodurch der SNR sinkt. Eine niedrige ISO bietet ein besseres Signal-zu-Rausch-Verhältnis, erfordert jedoch bessere Beleuchtung für die Belichtung.

Schließzeit: höhere Verschlussgeschwindigkeiten verringern das Bewegungsunschärfe, erfordern aber eine größere Blende oder ISO, was sich auf das SNR auswirkt. Langsamere Verschlusszeiten bei schwachem Licht führen zu einem schlechteren SNR aufgrund der erhöhten Belichtungszeit.

Sensorgröße: je größer der Sensor ist, desto größer sind die Pixel und desto mehr Photonen werden gesammelt, wodurch mehr Licht aufgenommen wird für ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis. Im Gegensatz dazu können kleine Pixel Rauschen verursachen und das SNR beeinträchtigen.

Bildverarbeitungsalgorithmen: Erweiterte Bildverarbeitungsalgorithmen können unerwünschtes Rauschen reduzieren und das SNR verbessern, während sie den Bild细节 erhalten.

Blendenweite: Je größer die Blende, desto mehr Licht ist vorhanden, was hilft, das SNR-Verhältnis zu verbessern. Je kleiner die Blende, desto länger ist die erforderliche Belichtungszeit, was mehr Rauschen einführt.

Warum beeinflusst die Belichtungszeit das SNR?

Die Belichtungszeit ist ebenfalls ein Schlüsselfaktor für das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), da sie bestimmt, wie lange der Sensor Licht empfängt. Längere Belichtungszeiten können die Anzahl der erfassten Photonen erhöhen, was theoretisch die Signalstärke und das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert. Dies kann jedoch auch zu einer Erhöhung des photonen- und elektronischen Rauschens führen, insbesondere bei hohen Temperaturen oder bei langen Belichtungen, was die Bildqualität verschlechtern kann.

Aus dem Obigen können wir schließen, dass das Signal (s) proportional zur Anzahl der während der Belichtungszeit gesammelten Photonen ist, wobei letztere als Produkt der Lichtintensität (I) und der Belichtungszeit (t) berechnet wird:

Bei der Berücksichtigung der einfallenden Photonenintensität tritt zudem das Photonenspreizungsrauschen (Photonenspreizungsrauschen ist eine Art von Rauschen, das in jedem System vorhanden ist, das Licht in diskreten Einheiten (d.h. Photonen) misst). Das Signal-Rausch-Verhältnis aufgrund des Photonenspreizungsrauschens (SNR_Shot) wird durch folgende Gleichung gegeben:

Wenn die Belichtungszeit länger ist, erhöht sich auch die Anzahl der gesammelten Photonen (N) und damit auch das Signal (S). Die Quadratwurzel des Signals (√S) nimmt ebenfalls zu. Das bedeutet, dass im Fall von Kornrauschen das Signal-Rausch-Verhältnis mit der Quadratwurzel der Belichtungszeit zunimmt.

Einige relevante Vorschläge zur Verbesserung des SNR in der eingebetteten Bildverarbeitung

Aus dem Obigen kann ich ableiten, dass die Reduzierung des Rauschens oder die Verbesserung der Signalaufnahme effektiv bei der Steigerung des SNR sein kann. Dafür können wir folgende relevante Optimierungsvorschläge aufstellen:

• für die Optimierung der Signalkraft. Vermeide jedoch übermäßige Optimierung, um das Rauschen nicht zu verstärken, was zu keiner wesentlichen Verbesserung des Bildes führt.
• Optimiere die Kameraarchitektur beim Kauf oder Anpassen der Kamera. Eine gute Architektur ermöglicht eine bessere Abbildungsleistung.
• Verwende einen hochwertigen Sensor. Hochwertige Bildsensoren mit niedrigem Lese-Rauschen können Rauschen reduzieren und das SNR verbessern.
• Eine effektive thermische Gestaltung senkt die Sensortemperatur und reduziert andere Arten von Störungen, wie zum Beispiel thermisches Rauschen.
• optimiert die Kameraeinstellungen, wie Belichtungszeit und Verschlussgeschwindigkeit, um das Rauschen zu reduzieren, während die besten Bilder aufgenommen werden.

Zusammenfassen

Das Signal-Rausch-Verhältnis ist ein wichtiger Faktor, der eingebettete Visionssysteme beeinflusst und direkt die Qualität von Bild- und Videodaten sowie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analysergebnisse beeinträchtigt. Wir hoffen, dass durch diesen Artikel das Signal-Rausch-Verhältnis, die es beeinflussenden Faktoren und wie man es verbessern kann besser verstanden wird, damit wir unsere eingebetteten Visionenanwendungen optimieren und bessere Ergebnisse erzielen können.

Wenn Sie Hilfe benötigen oder eine Kamera mit niedrigem Rauschen anpassen und in Ihre eingebettete Visionenanwendung integrieren möchten, zögern Sie nicht, kontaktieren Sie uns .