Was ist das Signal-Rausch-Verhältnis?Wie wirkt es sich auf Embedded Vision aus?

Ich weiß nicht, ob Sie jemals das Konzept des Signal-Rausch-Verhältnisses (SNR) verstanden haben? Diejenigen, dieEmbedded Vision SystemeSie sollten wissen, dass diese Systeme auf fortschrittliche Kameras und Sensoren angewiesen sind, um Bild- und Videodaten zu erfassen und zu verarbeiten und Echtzeit-Einblicke und -Antworten zu liefern, 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 immer noch 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. In diesem Artikel werden wir dann mehr über seine Bedeutung im Bereich Embedded Vision erfahren (z. B. intelligente Überwachungskameras, automatische Carry-Over-Fotografie usw.).

Was ist das Signal-Rausch-Verhältnis?

Was ist das SN-Verhältnis? Das Signal-Rausch-Verhältnis, kurz SNR, ist ein quantitatives Maß für die Stärke eines gewünschten Signals im Verhältnis zum Hintergrundrauschen (unerwünschtes Signal). SNR ist wichtig, um nützliche Signale mit Störsignalen in einem System zu vergleichen, zwischen verschiedenen Ausgangssignalen zu unterscheiden und eine effiziente Ausgabe zu realisieren.

Das Signal-Rausch-Verhältnis wird in der Regel in Dezibel (dB) ausgedrückt. Je höher der Wert des Signal-Rausch-Verhältnisses, desto besser die Ausgabe. Beim Embedded Vision sind das Signal die vom Gerät erfassten Daten, die Informationen enthalten können, die das System verarbeiten muss. Lärm kann jeder externe Faktor wie elektromagnetische Störungen, Vibrationen usw. sein. Je geringer der Einfluss des Rauschens auf das Signal, je höher das SNR, desto nützlicher sind die Informationen im Signal, wodurch die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten verbessert wird. Zum Beispiel sind 90 dB besser als 50 dB.

Wie berechnet man also den SNR?Die Berechnung des Signal-Rausch-Verhältnisses (SNR) kann mit der Formel erfolgen und das Ergebnis wird in Dezibel ausgedrückt:

Formel für das s/n-Verhältnis:  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 bei Embedded Vision wichtig?

Das Signal-Rausch-Verhältnis ist wichtig, da es sich direkt auf die Qualität von Bild- und Videodaten sowie auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse auswirkt. Wenn es um Embedded-Vision-Anwendungen wie Edge-Processing, wie z. B. Kopfzählung und Objekterkennung, geht, ist ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis von Vorteil, um Rauschpartikel im Bild zu reduzieren und klarere Ergebnisse zu liefern. Und in Algorithmen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kann ein hohes SNR die Genauigkeit der Datenverarbeitung effektiv verbessern und Fehler reduzieren. In der ZwischenzeitLow-Light-Kameramodule, kann es die Auswirkungen von Rauschen auf die Bildqualität deutlich widerspiegeln.

Auswirkungen von Rauschen auf Embedded-Vision-Daten

Rauschen bezieht sich allgemein auf unerwünschte Signale, die in Bild- oder Videodaten auftreten, wie z. B. Verzerrung, Quantenrauschen, Pixelbildung usw., die zu Fehlern in den Daten führen können. Das Vorhandensein dieser Geräusche verringert die Visualisierung der Daten und erschwert es dem System, nützliche Informationen daraus zu extrahieren und zu verarbeiten. Außerdem erhöht sich die Größe und der Bandbreitenbedarf der Daten.Was ist Rauschen in Embedded Vision?

Einfluss des Signal-Rausch-Verhältnisses auf die Leistung von Embedded-Vision-Systemen

Lärmpegel:Ein niedriges SNR verstärkt den Rauschpegel, wodurch es für das System schwieriger wird, nützliche Informationen aus den Informationen zu extrahieren.
Dynamikbereich:Die Höhe des SNR wirkt sich direkt auf den Dynamikbereich des Systems aus, d. h. auf das Verhältnis zwischen dem hellsten und dem dunkelsten Teil. Ein niedriges SNR erschwert es dem System, zwischen verschiedenen Helligkeiten und Kontrasten zu unterscheiden.
Auflösung und Schärfe: Ein niedriges SNR führt dazu, dass die Objekterkennung hängen bleibt, was zwar dazu beiträgt, die Auflösung und Schärfe des Bildes zu verbessern, die Details deutlicher zu machen und die Kantenerkennungsalgorithmen zu unterstützen.

Welche Beziehung besteht zwischen dem SNR und den Kameraeigenschaften?

Das SNR wirkt sich nicht nur auf die Visualisierung aus, sondern hängt eng mit vielen Eigenschaften der Kamera zusammen. Wenn Sie verstehen, wie sich diese Eigenschaften auf das Signal-Rausch-Verhältnis auswirken, können Sie bessere visuelle Ergebnisse erzielen.

Dynamikbereich:Ein guter Dynamikbereich kann mehr Farbtöne erfassen, was gut ist, um ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis bei verschiedenen Helligkeitsstufen zu erzielen und Details in hellen und dunklen Bereichen besser zu unterscheiden.

ISO-Empfindlichkeit:Ein hoher ISO-Wert verstärkt das Signal, während das Rauschen verstärkt wird, wodurch das SNR gesenkt wird. Niedrige ISO-Werte sorgen für ein besseres Ton-Rausch-Verhältnis, erfordern aber besseres Licht für die Belichtung.

Verschlusszeit:Kürzere Verschlusszeiten reduzieren die Bewegungsunschärfe, erfordern aber eine größere Blende oder einen größeren ISO-Wert, was sich auf das Signal-Rausch-Verhältnis auswirkt. Längere Verschlusszeiten bei schlechten Lichtverhältnissen führen aufgrund der erhöhten Belichtung zu einem geringeren Signal-Rausch-Verhältnis.

Sensorgröße:Je größer der Sensor, desto größer sind die Pixel, desto mehr Photonen werden gesammelt und es kann mehr Licht eingefangen werden, um ein besseres Signal-Rausch-Verhältnis zu erzielen. Im Gegenteil, kleine Pixel können Rauschen erzeugen und das SNR beeinflussen.

Algorithmen zur Bildverarbeitung:Fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen können unerwünschtes Rauschen reduzieren und das Signal-Rauschen verbessern, während die Bilddetails erhalten bleiben.

Größe der Blende:Je größer die Blende, desto mehr Licht ist vorhanden, was zur Verbesserung des Snr-Verhältnisses beiträgt. Je kleiner die Blende, desto länger die benötigte Belichtungszeit, was zu mehr Rauschen führt.

Warum wirkt sich die Belichtungszeit auf das SNR aus?

Die Belichtungszeit ist auch ein Schlüsselfaktor für das SNR, da sie bestimmt, wie lange der Sensor Licht empfängt. Längere Belichtungszeiten können die Anzahl der eingefangenen Photonen erhöhen, was theoretisch die Signalstärke erhöht und das Signal-Rausch-Verhältnis verbessert. Dies kann auch dazu führen, dass vor allem bei hohen Temperaturen oder bei Langzeitbelichtungen mehr photonisches und elektronisches Rauschen entsteht, das die Bildqualität verschlechtern kann.

Aus dem oben Gesagten können wir schließen, dass das/die Signal(e) proportional zur Anzahl der Photonen ist, die während der Belichtungszeit gesammelt werden, wobei letztere als Produkt aus der Lichtintensität (I) und der Belichtungszeit (t) berechnet wird:

Bei der Betrachtung der einfallenden Photonenintensität tritt auch Photonenstreurauschen auf (Photonenstreurauschen ist eine Art von Rauschen, die jedem System inhärent ist, das Licht in diskreten Einheiten (d. h. Photonen) zählt). Das Signal-Rausch-Verhältnis aufgrund des Photonenstreurauschens (SNR_Shot) ergibt sich aus der folgenden Gleichung:

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

Einige relevante Vorschläge zur Verbesserung des SNR im Bereich Embedded Vision

Aus dem oben Gesagten kann ich ableiten, dass die Reduzierung des Rauschens oder die Verbesserung der Signalqualität zur Verbesserung des SNR beitragen kann. Hierfür können wir mit folgenden relevanten Optimierungsvorschlägen aufwarten:

• zur Optimierung der Signalstärke. Vermeiden Sie jedoch eine Überoptimierung, um zu verhindern, dass das Rauschen verstärkt wird, was zu keiner wesentlichen Verbesserung des Bildes führt.
• Optimieren Sie die Architektur der Kamera beim Kauf oder bei der Anpassung der Kamera. Die Verwendung eines guten architektonischen Designs ermöglicht eine bessere Abbildungsleistung.
• Verwenden Sie einen hochwertigen Sensor. Hochwertige Bildsensoren mit geringem Ausleserauschen können das Rauschen reduzieren und das Signal-Rauschen verbessern.
• Ein effektives thermisches Design senkt die Sensortemperatur und reduziert andere Formen von Geräuschen, wie z. B. thermisches Rauschen.
• Optimiert Kameraeinstellungen wie Belichtungszeit und Verschlusszeit, um das Rauschen zu reduzieren und gleichzeitig die besten Bilder aufzunehmen.

Zusammenfassend

Das Signal-Rausch-Verhältnis ist ein wichtiger Faktor, der sich auf Embedded-Vision-Systeme auswirkt und sich direkt auf die Qualität von Bild- und Videodaten sowie auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse auswirkt. Wir hoffen, dass wir durch diesen Artikel die Bedeutung des Signal-Rausch-Verhältnisses, die Faktoren, die es beeinflussen, und wie wir es verbessern können, besser verstehen können, damit wir unsere Embedded-Vision-Anwendungen optimieren und bessere Ergebnisse erzielen können.

Wenn Sie Hilfe benötigen oder eine rauscharme Kamera anpassen und in Ihre Embedded-Vision-Anwendung integrieren möchten, wenden Sie sich bitte ankontaktieren Sie uns.