6 tekijää, jotka vaikuttavat kameran heikkovaloisuuden suorituskykyyn | Kuinka optimoida?

Kuinka suorittaa heikkovaloisuuden kuvaus alueilla, joilla valo-oloja on huonoja? Tämä on suuri haaste, joka on hankaloittanut upotettuja visio-sovelluksia. Hyvän heikkovaloisuuden suorituskyvyn saavuttaminen ei ole helppoa, koska se riippuu useiden tekijöiden vuorovaikutuksesta. Menneisyydessä teknologian rajoituksien takia kuvat, jotka otettiin heikossa valossa, eivät olleet selkeitä ja niissä oli paljon melua ja yksityiskohdien menetyksiä. Sensoreiden ja upotetun visioteknologian kehittymisen myötä heikkovaloisuuden kuvaus tarjoaa nyt hyviä ratkaisuja ja sen voi edes tehdä yöllä.

Tässä artikkelissa tarkastelemme tekijöitä, jotka vaikuttavat heikossa valaistuksessa ja yksittäisiä sovellusalueita, joissa heikkovaloisuuden kuvaus on mukana.

Mitä tarkoitetaan heikkovaloisuuden suorituskyvyllä?

Ennen kuin tarkastelemme tekijöitä, jotka vaikuttavat heikkovaloisuuden suorituskykyyn, meidän täytyy ymmärtää, mitä heikkovaloisuuden suorituskyky tarkoittaa.
Hepojen valaistuksen suorituskyky on kameran kyky tuottaa selvät kuvat hepojen valaistusoloissa säilyttäen kuvan yksityiskohdat ja vähentäen samalla kuvan melua. Tämä suorituskyky on tärkeää näkösovelluksissa, jotka vaativat kuvantamista yön tai hepojen valaistusoloissa. Alla on vertailu kuvantamisesta ilman ja kanssa hepojen valaistukseen soveltuvia laitteita.

Mitkä tekijät vaikuttavat kameran hepojen valaistuksen suorituskykyyn?

On kuusi pääasiallista tekijää, jotka vaikuttavat kameran hepojen valaistuksen suorituskykyyn:

1. Signaali-kohin suhde (SNR)
2. Linsän diafragma
3. Pikselin koko
4. Herkkyys
5. Ympäristövaikutukset
6. Kuvankäsittelyalgoritmit

Tarkastellaan jokaisen tekijän yksityiskohtia alla esitettyjen tiedot lähemmin.

Signaali-kohin suhde (SNR)

Signaali-kohin suhde (SNR) on tärkeä mittari kameran suorituskyvystä, mikä heijastaa signaalin ja kohinan suhdetta kuvassa. Korkea SNR tarkoittaa yleensä, että hepojen valaistusoloissa on vähemmän kohinaa ja kameramoduuli pystyy toimittamaan terävämpiä kuvia. Hepojen valaistukseen suunniteltu kamera pyrkii saavuttamaan korkeampi SNR vähentämällä kohinaa, mikä parantaa kuvanlaatua.

Linsän diafragma

Linssin avoimen koon koko määrää valon määrän, joka osuu aistijalle. Mitä suurempi avoimen koko on, sitä enemmän valoa se saa läpi, ja sitä parempi se on heikossa valaistuksessa. Siksi suurempi avoimen koko suositellaan heikossa valaistuksessa. Kuitenkin kasvattaminen avoimen kokoa voi olla seurauksena vähentyneen syvenpinnan, joten sovelluksissa, joissa on etäisyysvariaatiota, tarvitaan huolellinen suunnittelukatsaus.

Pikselin koko

Pixelit ovat perusyksiköitä, jotka muodostavat kuvan, ja pikselin koko on näiden pikseliyksiköiden fyysiset mitat. Mitä suurempi pikselin koko on, sitä suurempi kykynsä vastaanottaa valoa. Se pystyy kiinnittämään enemmän yksityiskohtia ja vähentämään melua heikossa valaistuksessa. On tärkeää huomata, että pikselinkoon kasvu johtaa vähemmän pixelien mahtumiseen miniatuurikameramoduuli , mikä johtaa resoluution laskuun tai aistijakoon kasvuun.

Herkkyys

Herkkyys on kuvaajon kyvyn mittari muuntaa tulvinvalo sähköiseksi signaaliksi, muuten kuin kuinka hyvin kamera reagoi valoon. Korkean herkkyyden omaava kamera pystyy kiinnittämään enemmän kuva yksityiskohtia heikossa valaistuksessa. Tämä on yksi keskeisimmistä ominaisuuksista heikossa valaistuksessa toimivalla kameralla.

Ympäristövaikutukset

Ympäristön kokonaisvalaisevuus vaikuttaa kameran kykyyn kiinnittää käyttökelpoisia kuvia. Saatavilla olevan valon värisuhde vaikuttaa kameran valkoisen tasapainon ja värionnettomuuden kykyihin. Samalla korkeammat lämpötilat lisäävät kohinaa ja heikentävät heikossa valaistuksessa suoritusta, joten heikossa valaistuksessa toimiville kameroille tarvitaan sopiva lämpötilan hallintaratkaisu.

Kuvankäsittelyalgoritmit

Kameramoduulin kohinanpoistoalgoritmit ovat tehokkaita poistaa epätoivotonta hiukkaa kuvilta ja säilyttää kuva yksityiskohdat heikossa valaistuksessa. HDR kiinnittää laajemman toniarvon ja estää korkeiden valojen leikkaamisen ja varjojen tiivistymisen.

Nämä tekijät ovat keskenään sidoksissa ja vaikuttavat yhdessä kameran tehokkuuteen heikossa valaistuksessa. Esimerkiksi kamerat, joilla on suuria pikselikokoja ja korkea signaali-kohinasuhteet, tarjoavat korkealaatuisia kuvia heikossa valaistuksessa. Samalla lensin diafragman, herkkyyden ja kuvankäsittelyalgoritmien optimointi voi edelleen parantaa kameran toimintaa heikossa valaistuksessa.

Miten optimoida kameran toimintaa heikossa valaistuksessa?

Nyt kun olemme ymmärtäneet yllä mainitut tekijät, jotka vaikuttavat kameran toimintaan heikossa valaistuksessa, voimme toteuttaa kohdennettua optimointia varmistaaksemme, että heikko-valaistuskykyinen kamera toimii mahdollisimman tehokkaasti. Seuraavassa esittelemme lyhyesti muutamia optimointivaihtoehtoja:
Lensaoptimointi: valitse lensi, jolla on suurempi maksimidiafragma ja lisää optinen vakauttaminen, jotta valon kohottaminen tehostetaan maksimaalisesti.
Optimoituja kuvankäsittelyalgoritmeja: Paranna kuvanlaatua heikossa valaistuksessa käyttämällä edistynyttä kohinaohjentamista, dynaamisen kontrastin optimointia ja muita kuvaoptimointitekniikoita.
Ympäristöä koskevat näkökohdat: Arvioi huolellisesti olosuhteet, värilämpötila ja ympäristövalaistuksen voimakkuus varmistaaksesi parhaan mahdollisen kameran suorituksen.

Heikkovalaiseksikkokameroiden soveltaminen modernissa upotetussa visiossa

Heikkovalaiseksikkokamerat ovat nyt laajalti käytössä monissa upotetuissa visio-sovelluksissa. Tässä otamme lyhyen katsauksen joitakin yleisempiä ja suosittuja sovelluksia, jotka perustuvat kameroiden heikkovalaiseen suorituskykyyn.

Älykkään liikennevalvonnan seuranta: Älykkäät liikennejärjestelmät tarvitsevat heikkovalaiseksikkokameramoduleja rekisterinumerojen tunnistamiseen ja liikenteen valvontaan yöllä tai heikossa valaistuksessa, kuten valaistukseltaan riittämättömissä tunnelissä. Vaikka kaikki älykkäät liikennejärjestelmät eivät vaadi heikkovalaiseksikkokameroita, niiden käyttö on silti suositeltavaa.

Teollinen tarkastus: Valmistusteollisuudessa alavalmoskamerat voidaan käyttää automatisoidussa laadun tarkastuksessa varmistaakseen korkeat tuotearvostandardit jopa huonosti valaistuissa työympäristöissä. Sinoseenin yökatseisovittimen tuotteet pystyvät tarjoamaan korkealaatuisia kuvia samalla kun säilyttävät erinomaisen alavalmosuorituskyvyn.

Lentorobotit: Lentorobotit ovat suosittuja sovelluksia nykyään, ja korkealuokkaisen alavalmosovittimen liittämisen lentorobottiin avulla on mahdollista suorittaa yöllinen ilmailukuvantaminen tai muut valvontatehtävät.

Alavalmoratkaisuja Sinoseeniltä

Sinoseenilla tarjolla on laaja valikoima alavalmosovittimia. Viidentoistavuotisen upotetun näkymisen kokemuksen ja erikoisinsinööreiden tiimin avulla voimme toimittaa parhaiten sopivan alavalmosovittimien ratkaisun tarpeisiisi. Tietysti meillä on myös joitakin viiteprojekteja, jotka voit katsoa, jos olet kiinnostunut. Samalla voimme myös muodostaa mukautetun ratkaisun riippuen tarpeistasi varmistaaksesi, että se täyttää odotukset sinulle mahdollisimman hyvin.