信号とノイズ比は? 組み込み視覚にどのような影響を与える?

信号とノイズ比 (SNR) の概念を理解したことがあるか分かりません.組み込みビジョンシステムこれらのシステムは,画像とビデオデータを収集し処理し,リアルタイムで洞察と応答を提供するために,高度なカメラとセンサーに依存しており,医療やセキュリティなどの業界で人気があることを知るべきです.信号とノイズ比は,これらのシステムの視覚的正確性,信頼性,パフォーマンスに影響を与える重要な要因です.

信号とノイズ比について まだ困惑しているかもしれません. 聞いたことがあるかもしれませんが,その意味や計算方法,そしてその重要性がわからないでしょう. この記事では,埋め込まれたビジョン (例えば,スマート監視カメラ,自動移動写真,など) の重要性について詳しく説明します.

信号とノイズ比は?

sn比率とは?信号とノイズ比率,または短く snrは,背景ノイズ (望ましくない信号) に関する望ましい信号の強さの定量的な測定値です.snrは,システム内の有用な信号と干渉信号を比較し,さまざまな出力信号を区別し,効率的な出力を実現するために重要です.

信号とノイズ比は通常デシベル (db) で表される.信号とノイズ比の値が高くなるほど出力は向上する.埋め込みビジョンでは,信号はデバイスによって捕獲されたデータであり,システムに処理する必要がある情報を含んでいる可能性があります.ノイズは電磁気干渉,振動など,外部要因である可能性があります.信号に対する

信号とノイズ比の計算は,公式を使用することができます. 結果はデシベルを使用して表現されます:

s/n比式: snr = 20 * log10 (信号幅/ノイズ幅)

信号幅は画像やビデオデータの強度で,騒音幅はデータに影響する騒音の強度である.

組み込み視覚ではなぜ信号とノイズ比が重要なのか?

画像とビデオデータの質と分析結果の正確性と信頼性に直接影響するため,信号とノイズ比は重要です.頭数とオブジェクト認識などのエッジ処理などの埋め込みビジョンアプリケーションに関しては,高いsnrは画像内のノイズ粒子を削減し,より明確な結果を提供するのに有益です.機械学習や人工知能などのアルゴリズムでは,高いsnr低照明カメラモジュール画像品質へのノイズの影響を明確に反映できる.

組み込み視覚データに対する騒音の影響

騒音とは,画像やビデオデータに現れる,歪み,量子騒音,ピクセレーションなど,データにエラーを引き起こすような,望ましくない信号を広く指す.これらの騒音の存在はデータの可視化を軽減し,システムから有用な情報を抽出し処理することを難しくする.また,データのサイズと帯域幅要件を増加させる組み込み視覚におけるノイズとは?

信号とノイズ比のインベテッドビジョンシステムの性能への影響

騒音レベル:低 snr は騒音レベルを増幅し,システムに情報から有用な情報を抽出することが難しくなります.
動力範囲:SNRのレベルは,最も明るい部分と最も暗い部分の比率であるシステムのダイナミック範囲に直接影響します.低いSNRは,異なる明るさとコントラストの区別をシステムに難しくします.
解像度と鋭さ:低SNRはオブジェクト認識が固定されるので,高SNRは画像の解像度と鋭度を向上させ,詳細をより明白にし,エッジ検出アルゴリズムを支援します.

SNRとカメラの特徴の関係は何でしょう?

snrは視覚化だけでは影響しません.それはカメラの多くの特性と密接に関連しています.これらの特性がsnrにどのように影響するか理解することで,よりよい視覚的結果が得られます.

動力範囲:よいダイナミックレンジにより色調が多くなり,異なる明るさレベルでのSNRの向上や,明るい場所と暗い場所の詳細の区別が良くなります

異離感性高ISOは信号を放大し,ノイズを放大し,SNRを低下させ,低ISOは音とノイズ比を向上させ,しかし,曝露のためにより良い光が必要である.

シャッター速度:快速なシャッター速度では動きの模糊が減少しますが,より大きなアペルチャーまたはISOが必要で,これはSNRに影響します. 低照明でシャッター速度が遅ければ,曝露量が増加したためSNRが低下します.

センサーのサイズ:センサーが大きいほどピクセルが大きいほど,より多くの光子が収集され,よりよい信号/ノイズ比のためにより多くの光が捕らえられる.逆に,小さなピクセルがノイズを生み,SNRに影響を与える可能性があります.

画像処理アルゴリズム画像処理アルゴリズムが望ましくないノイズを削減し,画像の詳細を維持しながら snrを向上させることができます

弁の大きさ:オープニングが大きいほど,光量が多く snr比率を向上させる. オープニングが小さいほど,曝露時間が長くなるので,ノイズが増える.

わかった

なぜ曝露時間が SNR に影響するのでしょうか?

曝光時間は,センサーが光をどのくらい受けるかを決定するSNRの重要な要因でもあります. 曝光時間が長くなる場合,捕獲された光子の数が増加し,理論的には信号強度が増加し,信号とノイズ比率が向上します. これは特に高温や長時間曝光時に,より多くの光子および電子ノイズが生成につながる可能性があります

上記から,信号 (信号) は,照射時間中に収集された光子数に比例すると結論付けることができる.後者は,光強度 (i) と照射時間 (t) の積として計算される.

発生光子の強度を考慮すると,光子散乱ノイズ (光子散乱ノイズは,光を離散単位 (すなわち光子) で数えるシステムに固有のノイズの一種) も現れる.光子散乱ノイズによる信号とノイズ比 (snr_shot) は,次の式で与えられる:

曝光時間が長くなるにつれて,収集された光子の数 (n) も増加し,信号 (s) も増加します.信号の平方根 (√s) も増加します.これは分散した粒子のノイズの場合,音とノイズ比は曝光時間の平方根とともに増加することを意味します.

組み込み視覚におけるSNRを改善するためのいくつかの関連提案

音量を減らすか,信号の質を向上させるのが,SNRを向上させるのに有効であると言える.

• 信号強度を最適化するために使用されますが 過剰な最適化を避けることで 音の増幅を防ぐことで 画像の大幅な改善を 妨げられます
• 優れたアーキテクチャデザインを使用することで,より優れた画像性能が得られます.
• 低値の読み込みノイズを持つ高品質の画像センサーはノイズを削減し,SNRを改善します.
• 効果的な熱設計によりセンサーの温度が低下し,熱騒音などの他の種類の騒音も減少します.
• 撮影時間の調整やシャッター速度を最適化して 音量を減らすことで 最高の画像を撮れます

概要すると

信号とノイズ比は,インベテッドビジョンシステムに影響を与える重要な要因であり,画像とビデオデータの質と分析結果の正確性と信頼性に直接影響します. この記事を通して,信号とノイズ比の意味,それに影響する要因,そしてそれをどのように改善するか,インベテッドビジョンアプリケーションを最適化し,より良い結果を達成できるように理解できると願っています.

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