Qu'est-ce que le rapport signal/bruit ? Comment cela affecte-t-il la vision embarquée ?

Je ne sais pas si vous avez déjà compris le concept de rapport signal/bruit (SNR) ? Ceux qui ont été exposés àsystèmes de vision embarquéedevraient savoir que ces systèmes reposent sur des caméras et des capteurs avancés pour capturer et traiter les données d'images et de vidéos et fournir des analyses et des réponses en temps réel, ce qui les rend populaires dans des secteurs tels que la santé et la sécurité. Le rapport signal/bruit est un facteur clé qui peut affecter la précision visuelle, la fiabilité et les performances de ces systèmes.

Peut-être que vous êtes encore perplexe quant au rapport signal/bruit. Bien que vous en ayez entendu parler, vous ne comprenez pas ce qu'il signifie, comment il est calculé et pourquoi il est important. Dans cet article, nous verrons donc son importance dans la vision embarquée (par exemple, caméras de surveillance intelligentes, photographie automatique, etc.).

Qu'est-ce que le rapport signal/bruit ?

Qu'est-ce que le rapport signal/bruit ? Le rapport signal/bruit, ou SNR pour faire court, est une mesure quantitative de la force d'un signal souhaité par rapport au bruit de fond (signal indésirable). L'SNR est important pour comparer les signaux utiles avec les signaux interférents dans un système, distinguer entre différents signaux de sortie, et réaliser une sortie efficace.

Le rapport signal/bruit est généralement exprimé en décibels (dB). Plus la valeur du rapport signal/bruit est élevée, meilleure est la sortie. En vision embarquée, le signal est les données capturées par l'appareil, qui peuvent contenir des informations dont le système a besoin pour traiter. Le bruit peut être tout facteur externe tel que l'interférence électromagnétique, les vibrations, etc. Moins le bruit affecte le signal, plus l'SNR est élevé, plus il y a d'informations utiles dans le signal, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité des données. Par exemple, 90 dB est meilleur que 50 dB.

Comment calculer le SNR ? Le calcul du rapport signal/bruit (SNR) peut être effectué à l'aide de la formule et le résultat est exprimé en décibels :

formule du rapport signal/bruit : SNR = 20 * log10 (Amplitude du Signal / Amplitude du Bruit)

Où l'amplitude du signal correspond à l'intensité des données d'image ou vidéo et l'amplitude du bruit correspond à l'intensité du bruit affectant les données.

Pourquoi le rapport signal/bruit est-il important en vision embarquée ?

Le rapport signal/bruit est important car il affecte directement la qualité des données d'image et vidéo ainsi que la précision et la fiabilité des résultats d'analyse. En ce qui concerne les applications de vision embarquée telles que le traitement en périphérie, comme le décompte de personnes et la reconnaissance d'objets, un SNR élevé est bénéfique pour réduire les particules de bruit dans l'image et fournir des résultats plus clairs. Et dans des algorithmes tels que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, un SNR élevé peut améliorer efficacement la précision du traitement des données et réduire les erreurs. En outre, pourmodules caméra à faible lumière, il reflète clairement l'impact du bruit sur la qualité de l'image.

Impact du bruit sur les données de vision embarquée

Le bruit désigne de manière générale des signaux indésirables qui apparaissent dans les données d'image ou de vidéo, tels que la distorsion, le bruit quantique, la pixelisation, etc., pouvant entraîner des erreurs dans les données. La présence de ces bruits réduit la visualisation des données et rend plus difficile pour le système d'extraire et de traiter des informations utiles. Il augmente également les besoins en taille et en bande passante des données.Qu'est-ce que le bruit en vision embarquée ?

Impact du rapport signal/bruit sur les performances du système de vision embarquée

Niveau de bruit :Un faible SNR amplifie le niveau de bruit, rendant plus difficile pour le système d'extraire des informations utiles des données.
Plage dynamique :Le niveau de SNR affecte directement la plage dynamique du système, qui est le rapport entre la partie la plus claire et la partie la plus sombre. Un faible SNR rendra plus difficile pour le système de distinguer entre différentes luminosités et contrastes.
Résolution et netteté : Un faible SNR peut bloquer la reconnaissance d'objets, tandis qu'un SNR élevé aide à améliorer la résolution et la netteté de l'image, rendant les détails plus évidents et aidant les algorithmes de détection de contours.

Quelle est la relation entre le SNR et les caractéristiques de l'appareil photo ?

Le SNR n'affecte pas seulement la visualisation, il est étroitement lié à de nombreuses caractéristiques de l'appareil photo. Comprendre comment ces caractéristiques affectent le SNR peut conduire à de meilleurs résultats visuels.

Plage dynamique :Une bonne plage dynamique peut capturer plus de nuances de couleur, ce qui est bénéfique pour obtenir un meilleur SNR à différents niveaux de luminosité, et distinguer mieux les détails dans les zones claires et sombres.

Sensibilité ISO :Un ISO élevé amplifie le signal tout en amplifiant le bruit, abaissant ainsi le SNR. Un ISO bas offre un meilleur rapport signal/bruit, mais nécessite une meilleure lumière pour l'exposition.

Vitesse d'obturation :les vitesses d'obturation plus rapides réduisent le flou de mouvement, mais nécessitent une ouverture plus grande ou une sensibilité ISO accrue, ce qui affecte le rapport signal/bruit (SNR). Les vitesses d'obturation lentes en faible lumière entraînent un rapport signal/bruit plus faible en raison de l'exposition augmentée.

Taille du capteur :plus le capteur est grand, plus les pixels sont grands, plus de photons sont collectés et plus de lumière peut être capturée pour un meilleur rapport signal/bruit. Au contraire, de petits pixels peuvent générer du bruit et affecter le SNR.

Algorithmes de traitement d'image :Les algorithmes avancés de traitement d'image peuvent réduire le bruit indésirable et améliorer le rapport signal/bruit tout en maintenant les détails de l'image.

Taille de l'ouverture :Plus l'ouverture est grande, plus il y a de lumière, aidant à améliorer le rapport SNR. Plus l'ouverture est petite, plus le temps d'exposition requis est long, ce qui introduit davantage de bruit.

Pourquoi le temps d'exposition affecte-t-il le SNR ?

Le temps d'exposition est également un facteur clé dans le rapport signal/bruit, car il détermine la durée pendant laquelle le capteur reçoit de la lumière. Des temps d'exposition plus longs peuvent augmenter le nombre de photons capturés, augmentant théoriquement la force du signal et améliorant le rapport signal/bruit. Cela peut également entraîner la création de plus de bruit photomique et électronique, en particulier à haute température ou lors d'expositions longues, ce qui peut dégrader la qualité de l'image.

À partir de ce qui précède, nous pouvons conclure que le signal (s) est proportionnel au nombre de photons collectés pendant le temps d'exposition, ce dernier étant calculé comme le produit de l'intensité lumineuse (I) et du temps d'exposition (t) :

Lorsque l'on considère l'intensité des photons incidents, le bruit de diffusion des photons (le bruit de diffusion des photons est un type de bruit inhérent à tout système qui compte la lumière en unités discrètes (c'est-à-dire des photons)) apparaît également. Le rapport signal/bruit dû au bruit de diffusion des photons (SNR_Shot) est donné par l'équation suivante :

Lorsque le temps d'exposition est plus long, le nombre de photons collectés (N) augmente également, ainsi que le signal (S). La racine carrée du signal (√S) augmente également. Cela signifie que dans le cas du bruit de grains dispersés, le rapport signal/bruit augmente avec la racine carrée du temps d'exposition.

Quelques suggestions pertinentes pour améliorer le SNR en vision embarquée

À partir de ce qui précède, je peux dire que réduire le bruit ou améliorer la qualité du signal peut être efficace pour améliorer le SNR. À cet effet, nous pouvons formuler les suggestions d'optimisation suivantes :

• pour l'optimisation de la force du signal. Mais évitez une sur-optimisation pour ne pas amplifier le bruit, ce qui n'améliorerait pas substantiellement l'image.
• Optimisez l'architecture de l'appareil photo lors de son achat ou de sa personnalisation. L'utilisation d'une bonne conception architecturale permet un meilleur rendu des images.
• Utilisez un capteur de haute qualité. Les capteurs d'images de haute qualité avec un faible bruit de lecture peuvent réduire le bruit et améliorer le SNR.
• Une conception thermique efficace réduit la température du capteur et diminue d'autres formes de bruit, telles que le bruit thermique.
• optimise les paramètres de l'appareil photo, tels que le temps d'exposition et la vitesse d'obturation, pour réduire le bruit tout en capturant les meilleures images.

Pour résumer

Le rapport signal/bruit est un facteur important affectant les systèmes de vision embarquée, qui influence directement la qualité des données d'image et de vidéo ainsi que la précision et la fiabilité des résultats d'analyse. Nous espérons que grâce à cet article, nous pouvons mieux comprendre la signification du rapport signal/bruit, les facteurs qui l'influencent et comment l'améliorer afin d'optimiser nos applications de vision embarquée et obtenir de meilleurs résultats.

Si vous avez besoin d'aide ou souhaitez personnaliser une caméra à faible bruit et l'intégrer dans votre application de vision embarquée, n'hésitez pas àContactez-nous.