Apakah nisbah isyarat ke bunyi?bagaimana ia mempengaruhi penglihatan tertanam?

Saya tidak tahu jika anda pernah memahami konsep nisbah isyarat ke bunyi (SNR)?sistem penglihatan tertanamperlu tahu bahawa sistem ini bergantung pada kamera dan sensor canggih untuk menangkap dan memproses data imej dan video dan memberikan wawasan dan tindak balas masa nyata, menjadikannya popular dalam industri seperti penjagaan kesihatan dan keselamatan. nisbah isyarat ke bising adalah faktor utama yang boleh mempengaruhi ketepatan visual, kebolehpercayaan dan prestasi sistem ini.

mungkin anda masih bingung tentang nisbah isyarat ke bunyi. walaupun anda pernah mendengarnya, anda tidak memahami apa maksudnya, bagaimana ia dikira, dan mengapa ia penting. maka dalam artikel ini, kita akan tahu lebih lanjut mengenai pentingnya dalam penglihatan tertanam (contohnya, kamera pengawasan pintar, fotografi automatik membawa, dll).

Apakah nisbah isyarat ke bunyi?

apakah nisbah sn? nisbah isyarat ke bising, atau snr secara ringkas, adalah ukuran kuantitatif kekuatan isyarat yang dikehendaki berbanding dengan bunyi bising latar belakang (isyarat yang tidak diingini). snr penting untuk membandingkan isyarat berguna dengan isyarat gangguan dalam sistem, membezakan antara pelbagai isyarat output, dan merealisasikan output yang cek

nisbah isyarat ke bising biasanya dinyatakan dalam desibel (db).semakin tinggi nilai nisbah isyarat ke bising, semakin baik output. dalam penglihatan tertanam, isyarat adalah data yang ditangkap oleh peranti, yang mungkin mengandungi maklumat yang perlu diproses oleh sistem. bising boleh menjadi faktor luaran seperti gangguan elektromagnet, getaran, dll. semakin rendah kesan bis

jadi bagaimana untuk mengira snr? perhitungan nisbah isyarat ke bunyi (snr) boleh menggunakan formula dan hasilnya dinyatakan menggunakan desibel:

Rumus nisbah s/n: snr = 20 * log10 (amplitud isyarat / amplitud bunyi)

di mana amplitud isyarat adalah intensiti data imej atau video dan amplitud bunyi adalah intensiti bunyi yang mempengaruhi data.

mengapa nisbah isyarat ke bising penting dalam penglihatan tertanam?

nisbah isyarat ke bising adalah penting kerana ia secara langsung mempengaruhi kualiti data imej dan video dan ketepatan dan kebolehpercayaan hasil analisis. apabila ia datang kepada aplikasi penglihatan tertanam seperti pemprosesan tepi, seperti pengiraan kepala dan pengenalan objek, snr tinggi adalah bermanfaat dalam mengurangkan zarah bunyi bising dalam imej dan memberikan hasil yang lebih jelasModul kamera cahaya rendah, ia dapat mencerminkan dengan jelas kesan bunyi bising pada kualiti gambar.

kesan bunyi bising pada data penglihatan tertanam

bunyi bising merujuk secara meluas kepada isyarat yang tidak diingini yang muncul dalam data imej atau video, seperti penyimpangan, bunyi kuantum, piksel, dll, yang boleh menyebabkan kesilapan dalam data. kehadiran bunyi-bunyi ini mengurangkan visualisasi data dan menjadikannya lebih sukar bagi sistem untuk mengekstrak dan memproses maklumat berguna daripadanya. ia juga meningkatkan saiz danApakah bunyi dalam penglihatan tertanam?

kesan nisbah isyarat ke bising pada prestasi sistem penglihatan tertanam

tahap bunyi:SNR rendah memperkuat tahap bunyi bising, menjadikannya lebih sukar bagi sistem untuk mengekstrak maklumat berguna dari maklumat.
Julat dinamik:paras snr secara langsung mempengaruhi julat dinamik sistem, yang merupakan nisbah antara bahagian paling terang dan paling gelap. snr yang rendah akan menjadikan lebih sukar bagi sistem untuk membezakan antara kecerahan dan kontras yang berbeza.
resolusi dan ketajaman: snr rendah akan membuat pengenalan objek menjadi tersekat yang, sementara snr tinggi membantu meningkatkan resolusi dan ketajaman gambar, menjadikan butiran lebih jelas dan membantu algoritma pengesanan tepi.

Apakah hubungan antara ciri SNR dan kamera?

SNR tidak mempengaruhi visualisasi sahaja, ia berkaitan rapat dengan banyak ciri kamera. Memahami bagaimana ciri-ciri ini mempengaruhi SNR boleh membawa kepada hasil visual yang lebih baik.

Julat dinamik:Julat dinamik yang baik dapat menangkap lebih banyak nada warna, yang baik untuk mendapatkan snr yang lebih baik pada tahap kecerahan yang berbeza, dan lebih membezakan butiran di kawasan terang dan gelap.

Keupayaan iso:iso tinggi menguatkan isyarat sambil menguatkan bunyi bising, menurunkan snr. iso rendah memberikan nisbah bunyi ke bunyi yang lebih baik, tetapi memerlukan cahaya yang lebih baik untuk pendedahan.

kelajuan penutup:Kelajuan penutup yang lebih cepat mengurangkan kabur gerak, tetapi memerlukan bukaan yang lebih besar atau iso, yang mempengaruhi snr. Kelajuan penutup yang lebih perlahan dalam cahaya yang rendah mengakibatkan snr yang lebih rendah kerana peningkatan pendedahan.

saiz sensor:Semakin besar sensor, semakin besar piksel, semakin banyak foton dikumpulkan dan lebih banyak cahaya dapat ditangkap untuk nisbah isyarat ke bunyi yang lebih baik. Sebaliknya, piksel kecil boleh menghasilkan bunyi dan mempengaruhi snr.

Algoritma pemprosesan imej:Algoritma pemprosesan imej maju dapat mengurangkan bunyi yang tidak diingini dan meningkatkan snr sambil mengekalkan butiran imej.

saiz aperture:Semakin besar aperture, semakin banyak cahaya, membantu meningkatkan nisbah snr. Semakin kecil aperture, semakin lama masa pendedahan yang diperlukan, yang memperkenalkan lebih banyak bunyi bising.

Perkhidmatan

Kenapa masa pendedahan mempengaruhi SNR?

masa pendedahan juga merupakan faktor utama dalam snr, menentukan berapa lama sensor menerima cahaya. masa pendedahan yang lebih lama boleh meningkatkan bilangan foton yang ditangkap, secara teori meningkatkan kekuatan isyarat dan meningkatkan nisbah isyarat ke bunyi. ini juga boleh menyebabkan penciptaan lebih banyak bunyi fotonik dan elektronik, terutamanya pada suhu tinggi atau semasa pendedahan yang panjang, yang boleh merosot kuali

Dari yang di atas, kita boleh membuat kesimpulan bahawa isyarat (s) adalah sebanding dengan bilangan foton yang dikumpulkan semasa masa pendedahan, yang terakhir dikira sebagai hasil daripada intensiti cahaya (i) dan masa pendedahan (t):

apabila mempertimbangkan intensiti foton yang berlaku, bunyi sesak foton (suara sesak foton adalah jenis bunyi yang wujud dalam mana-mana sistem yang mengira cahaya dalam unit diskrit (iaitu, foton)) juga muncul. nisbah isyarat ke bunyi yang disebabkan oleh bunyi sesak foton (snr_shot) diberikan oleh persamaan berikut:

apabila masa pendedahan lebih lama, bilangan foton yang dikumpulkan (n) juga meningkat, dan begitu juga isyarat (s). akar kuadrat isyarat (√s) juga meningkat. ini bermakna bahawa dalam kes bunyi butiran yang tersebar, nisbah bunyi ke bunyi meningkat dengan akar kuadrat masa pendedahan.

beberapa cadangan yang relevan untuk meningkatkan snr dalam penglihatan tertanam

Dari yang di atas saya dapat mengatakan bahawa mengurangkan bunyi bising atau meningkatkan kualiti isyarat boleh menjadi berkesan dalam meningkatkan snr. untuk ini kita boleh datang dengan cadangan pengoptimuman yang berkaitan berikut:

• untuk pengoptimuman kekuatan isyarat. tetapi elakkan pengoptimuman berlebihan untuk mengelakkan penguatan bunyi bising, yang mengakibatkan tiada peningkatan yang ketara dalam imej.
• mengoptimumkan seni bina kamera apabila membeli atau menyesuaikan kamera. menggunakan reka bentuk seni bina yang baik membolehkan prestasi pengimejan yang lebih baik.
• menggunakan sensor berkualiti tinggi. sensor imej berkualiti tinggi dengan bunyi bacaan yang rendah dapat mengurangkan bunyi dan meningkatkan snr.
• Reka bentuk terma yang berkesan menurunkan suhu sensor dan mengurangkan bentuk bunyi lain seperti bunyi terma.
• mengoptimumkan tetapan kamera seperti masa pendedahan dan kelajuan rana untuk mengurangkan bunyi semasa menangkap gambar terbaik.

untuk meringkaskan

nisbah isyarat ke bising adalah faktor penting yang mempengaruhi sistem penglihatan tertanam, yang secara langsung mempengaruhi kualiti imej dan data video dan ketepatan dan kebolehpercayaan hasil analisis. kami berharap bahawa melalui artikel ini kita boleh lebih memahami maksud nisbah isyarat ke bising, faktor-faktor yang mempengaruhi, dan bagaimana untuk meningkatkannya supaya kita boleh mengoptimum

jika anda memerlukan bantuan atau menyesuaikan kamera bunyi rendah dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi penglihatan tertanam anda, sila berasa bebas untukHubungi kami- Saya tak boleh.