Mikä on signaali-melu-suhde?Miten se vaikuttaa sisäänrakennettuun näkemiseen?

En tiedä, oletko koskaan ymmärtänyt signaali-kohinasuhteen (SNR) käsitteen? Ne, jotka ovat altistuneet upotettujen visiijohtojen järjestelmiin pitäisi tietää, että näissä järjestelmien avulla edistyneet kamerat ja anturit kiinnittävät ja käsittelevät kuva- ja videodataa sekä tarjoavat reaaliaikaisia havaintoja ja vastauksia, mikä tekee niistä suosittuja terveydenhuollossa ja turvallisuudessa olevissa teollisuudenaloissa. Signaali-kohinasuhde on avainasemassa vaikuttava tekijä, joka voi vaikuttaa näiden järjestelmien visuaaliseen tarkkuuteen, luotettavuuteen ja suorituskykyyn.

Saatattaa vielä olla sekaannut signaali-kohinasuhteesta. Vaikka olet kuullut siitä, ettei sinun tarvitse ymmärtää mitä se tarkoittaa, miten sitä lasketaan ja miksi se on tärkeää. Tässä artikkelissa perehdyimme sen merkitykseen upotetuissa visiojärjestelmissä (esimerkiksi älykkään valvontakameroiden, automaattisten kuvauksen ylikuulumisen jne.).

Mitä tarkoittaa signaali-kohinasuhde?

Mitä tarkoittaa sn suhde? Signaali-kohinasuhde, tai SNR lyhyesti, on mitta signaalin voimakkuuden suhteessa taustakohinaan (ei-toivottu signaali). SNR on tärkeää hyödyllisten signaalien vertailussa häiriösignaalien kanssa järjestelmässä, erilaisten tulossignaalien erottamisessa ja tehokkaan tuloksen saavuttamisessa.

Signaali-kohinasuhde ilmaistaan yleensä desibeleissä (dB). Mitä suurempi signaali-kohinasuhde on, sitä parempi tulos. Upotetussa visiossa signaali on laitteen kiinni ottaama data, joka voi sisältää systeemin käsiteltävän informaation. Kohina voi olla mikä tahansa ulkoinen tekijä, kuten elektromagnetinen häiriö, värinnyt ja niin edelleen. Mitä vähemmän kohina vaikuttaa signaaliin, sitä korkeampi SNR on, mitä enemmän hyödyllistä informaatiota signaalissa on, mikä parantaa datan laatua ja luotettavuutta. Esimerkiksi 90dB on parempaa kuin 50dB.

joten kuinka laskea snr? signaali-koiseussuhteen (SNR) laskeminen voidaan tehdä kaavalla ja tulos ilmaistaan desibeleinä:

S/n-suhteen kaava: SNR = 20 * log10 (signaalin ja melun amplituutti)

Jossa Signaaliamplitudi on kuvan tai videodatan intensiteetti ja Kohinan amplitudi on kohinan intensiteetti, joka vaikuttaa dataan.

Miksi signaali-koiseussuhteella on merkitystä upotetussa visiossa?

Signaali-koiseussuhteella on merkitystä, koska se vaikuttaa suoraan kuvan ja videodatan laatuun sekä analyysitulosten tarkkuuteen ja luotettavuuteen. Kun kyseessä ovat upotetut visio-sovellukset, kuten reunankäsittely, mukaan lukien henkilömäärän laskeminen ja objektin tunnistaminen, korkea SNR on hyödyllistä kohinapartikkelien vähentämisessä kuvassa ja selkeämpien tulosten tarjoamisessa. Ja koneoppimisen ja tekoälyn kaltaisissa algoritmeissa korkea SNR voi tehokkaasti parantaa datan käsittelyn tarkkuutta ja vähentää virheitä. Samalla heikkovaloisuuden kameramoduulit , se voi selvästi heijastaa kohinan vaikutusta kuvalaatuun.

Kohinan vaikutus upotetun visiodatan

Kohina viittaa laajasti epätoivottuihin signaaleihin, jotka esiintyvät kuvadataissa tai videodataissa, kuten vääristymät, kvanttokohina, pikselointi jne., jotka voivat johtaa dataan liittyviin virheisiin. Nämä kohinat vähentävät datan visualisointia ja tekevät sen vaikeammaksi järjestelmälle käsitellä ja hakea hyödyllistä tietoa siitä. Se lisää myös datan kokoa ja kaistanleveyden vaatimuksia. Mitä tarkoittaa kohina upotetussa visiossa?

Signaali-kohinasuhteen (SNR) vaikutus upotetun visiojärjestelmän suorituskykyyn

Äänitaso: Matala SNR suureuttaa kohinan tasoa, mikä tekee tiedon hakemisen informaatiossa vaikeammaksi järjestelmälle.
Dynaaminen ala: SNR:n taso vaikuttaa suoraan järjestelmän dynaamiseen alueeseen, joka on suhde valoisimman ja hämärimmän osan välillä. Matala SNR tekee erottelun eri valoisuuksien ja kontrastien väliltä vaikeammaksi järjestelmälle.
Resoluutio ja terävyys: Matala SNR estää kohteen tunnistamisen, kun taas korkea SNR parantaa kuvan resoluutiota ja terävyyttä, tekee yksityiskohdat ilmeisemmiksi ja auttaa reunan havaitsemisessa käyttämällä algoritmeja.

Mikä on SNR:n ja kameran ominaisuuksien välinen suhde?

SNR ei vaikuta vain visualisointiin, se on tiiviissä yhteydessä moniin kameran ominaisuuksiin. Ymmärtäminen siitä, miten nämä ominaisuudet vaikuttavat SNR:hen, voi johtaa parempiin visuaalisiin tuloksiin.

Dynaaminen ala: Hyvä dynaaminen alue kykenee kiinnittämään enemmän värin sävynäytteitä, mikä on hyödyllistä saadakseen parempi SNR eri kirkkausasteilla ja erottelemaan yksityiskohdat valoisissa ja tummmissa alueissa paremmin.

ISO-herkkyyden: Korkea ISO suurentaa signaalia samalla kun se suurentaa myös melua, alentamalla SNR:ää. Matala ISO antaa paremman äänen suhteen meliin, mutta vaatii paremman valon kalttia kuvausta varten.

sulkijan nopeus: nopeampi sulkusnopeus vähentää liikemärkkyymät, mutta se vaatii suuremman avoimen tai korkeamman ISO:n, mikä vaikuttaa SNR:ään. hidastetut sulkusnopeudet heikossa valossa johtavat alhaisempaan SNR:ään kasvaneen kalttisuuden takia.

anturin koko: mitä suurempi aistin, sitä suuremmat pikselit ovat, mitä enemmän fotonit kerätään ja mitä enemmän valoa voidaan kiinnittää parempaan signaalikohina-suhteeseen. Pienet pikselit saattavat puolestaan tuottaa kohinaa ja vaikuttaa SNR:ään.

Kuvankäsittelyalgoritmit: Edistykselliset kuvankäsittelyalgoritmit voivat vähentää epätoivottua kohinaa ja parantaa SNR:ää samalla kun säilytetään kuvan yksityiskohdat.

Avoimen koko: Mitä suurempi avo, sitä enemmän valoa on, mikä auttaa parantamaan snr-suhdetta. Mitä pienempi avo, sitä pidempi kalttisuusaika vaaditaan, mikä lisää kohinaa.

Miksi kalttisuusaika vaikuttaa SNR:ään?

Lauantaisa aika on myös avainasemassa SNR:ssä, määrittämällä kuinka kauan anturi saa valoa. Pitemmät lauantaisa ajat voivat lisätä fotonien määrää, mikä teoreettisesti vahvistaa signaalin voimakkuutta ja parantaa signaali-kohin suhdetta. Tämä voi myös johtaa enemmän fotonikokinaan ja elektroniseen kohinaan, erityisesti korkeissa lämpötiloissa tai pitkissä lauantaisaajoissa, mikä voi heikentää kuvanlaatua.

Yllä olevasta voidaan päätellä, että signaali (s) on suoraan verrannollinen fotonien määrään, jotka kerätään lauantaisaajan aikana, joka lasketaan valon intensiteetin (I) ja lauantaisaajan (t) tulona:

Kun otetaan huomioon osuvan fotonien intensiteetti, ilmenee myös fotonikohtaista kohinaa (fotonikohtainen kohina on tyyppiä kohinaa, joka on ominaista jokaiselle järjestelmälle, joka laskee valoa diskreeteissä yksiköissä (eli fotonit)). Fotonikohtaista kohinaa aiheuttama signaali-kohina suhde (SNR_Shot) annetaan seuraavalla yhtälöllä:

Kun altistusaika on pidempi, kasvaa myös kerättyjen fotonien määrä (N) sekä signaali (S). Signaalin neliöjuuri (√S) kasvaa myös. Tämä tarkoittaa, että hajautettua hiukkaseffectiä koskevassa tapauksessa äänentoiseen suhde kasvaa altistusajan neliöjuuren mukaisesti.

Joitakin relevantteja ehdotuksia SNR:n parantamiseksi upotetussa visiossa

Yllä mainitusta voidaan päätellä, että kohinan vähentäminen tai signaalin laadun parantaminen voi olla tehokasta SNR:n parantamisessa. Tähän voimme esittää seuraavia relevantteja optimointiehdotuksia:

• signaalin vahvuuden optimointiin. Vältä kuitenkin liiallista optimointia, jotta ei käytetä kohinaa, mikä ei johtaisi merkittävään kuvaan liittyvään parannukseen.
• Optimoi kameran rakennetta ostettaessa tai mukautettaessa kameraa. Hyvästi suunniteltu arkkitehtuuri mahdollistaa paremman kuvan tuotannon.
• Käytä korkealaatuisia aistintuja. Korkealaatuiset kuvaaistimet alhaisella lukukohinalla vähentävät kohinaa ja parantavat SNR:ää.
• Tehokas lämpötilasuunnittelu alentaa aistimen lämpötilaa ja vähentää muita melun muotoja, kuten lämpömelua.
• optimoi kamerasettingit, kuten altistusaika ja suljetusnopeus, jotta melua vähennetään samalla kun pyritään saamaan parhaat kuvat.

Yhteenvetona

Signaali-kohin suhde on tärkeä tekijä, joka vaikuttaa upotettuihin visiojärjestelmiin ja joka vaikuttaa suoraan kuva- ja videodatan laatuun sekä analyysitulosten tarkkuuteen ja luotettavuuteen. Toivomme, että tämän artikkelin kautta voimme ymmärtää paremmin signaali-kohin suhdetta, sen vaikuttavia tekijöitä ja miten sitä voidaan parantaa, jotta voimme optimoida upotetut visiojärjestelmämme ja saavuttaa parempia tuloksia.

Jos tarvitset apua tai haluat mukautettuja matalameluisia kameeroita ja integroida ne upotettuun visiojärjestelmääsi, ota meihin iloisesti yhteyttä. Ota yhteyttä .