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

Saya tidak tahu sama ada anda pernah memahami konsep nisbah isyarat-ke-haruman (SNR)? Mereka yang telah terdedah kepada sistem penglihatan terbenam sepatutnya mengetahui bahawa sistem ini bergantung pada kamera dan sensor canggih untuk menangkap dan memproses data imej dan video serta memberikan wawasan dan tanggapan secara real-time, menjadikannya popular dalam industri seperti perubatan dan keselamatan. Nisbah isyarat-ke-haruman adalah faktor utama yang boleh mempengaruhi kejituan visual, kebolehpercayaan, dan prestasi sistem ini.

Mungkin anda masih berasa bingung tentang nisbah isyarat-ke-haruman. Walaupun anda telah mendengarnya, anda tidak faham apa maknanya, bagaimana ia dikira, dan mengapa ia penting. Maka dalam artikel ini, kita akan mengetahui lebih lanjut tentang kepentingannya dalam penglihatan terbenam (contohnya, kamera pengawasan pintar, fotografi pembawaan automatik, dll.).

Apa itu Nisbah Isyarat-ke-Haruman?

apa itu nisbah sn?Nisbah Isyarat-ke-Hiruk-pikuk, atau SNR singkatnya, adalah ukuran kuantitatif kekuatan isyarat yang diingini relatif kepada hiruk-pikuk latar belakang (isyarat tidak diingini).snr penting untuk membandingkan isyarat berguna dengan isyarat gangguan dalam satu sistem, membezakan antara pelbagai isyarat output, dan mencapai output yang cekap.

Nisbah isyarat-ke-hiruk-pikuk biasanya dinyatakan dalam desibel (dB).Semakin tinggi nilai nisbah isyarat-ke-hiruk-pikuk, semakin baik outputnya. Dalam penglihatan terbenam, isyarat adalah data yang ditangkap oleh peranti, yang mungkin mengandungi maklumat yang perlu diproses oleh sistem. Hiruk-pikuk boleh menjadi sebarang faktor luaran seperti gangguan elektromagnetik, getaran, dll. Semakin kurang kesan hiruk-pikuk pada isyarat, semakin tinggi SNR, semakin banyak maklumat berguna dalam isyarat, dengan itu meningkatkan kualiti dan kebolehpercayaan data. Sebagai contoh, 90dB lebih baik daripada 50dB.

jadi bagaimana mengira snr? pengiraan nisbah isyarat kepada bunyi boleh menggunakan formula dan keputusan dinyatakan dalam desibel:

formula nisbah s/n: SNR = 20 * log10 (Amplitud Isyarat / Amplitud Bunyi)

Di mana Amplitud Isyarat adalah keamatan imej atau data video dan Amplitud Bunyi adalah keamatan bunyi yang mempengaruhi data.

Mengapa nisbah isyarat kepada bunyi penting dalam penglihatan terbenam?

Nisbah isyarat kepada bunyi penting kerana ia secara langsung mempengaruhi kualiti data imej dan video serta kejituan dan kebolehpercayaan hasil analisis. Apabila datang kepada aplikasi penglihatan terbenam seperti pemprosesan tepi, seperti pengiraan kepala dan pengenalan objek, SNR tinggi memberi faedah dalam mengurangkan zarah bunyi dalam imej dan memberikan hasil yang lebih jelas. Dan dalam algoritma seperti pembelajaran mesin dan keupayaan buatan, SNR tinggi boleh meningkatkan kejituan pemprosesan data dengan berkesan dan mengurangkan ralat. Sementara itu, untuk modul kamera cahaya rendah , ia boleh mencerminkan dengan jelas kesan bunyi pada kualiti imej.

Kesan bunyi pada data penglihatan terbenam

Kekisingan merujuk secara amnya kepada isyarat yang tidak diingini yang muncul dalam data imej atau video, seperti penyeludupan, kekisingan kuantum, pixelasi, dll., yang boleh menyebabkan ralat dalam data. Kehadiran kekisingan ini mengurangkan penglihatan data dan membuatkan sistem lebih sukar untuk mengekstrak dan memproses maklumat berguna daripadanya. Ia juga meningkatkan saiz dan keperluan bandwidth data. Apa itu kekisingan dalam visi terbenam?

Pengaruh Nisbah Isyarat kepada Kekisingan terhadap Prestasi Sistem Visi Terbenam

aras Kebisingan: Nisbah SNR yang rendah memperkuatkan tahap kekisingan, membuatkan sistem lebih sukar untuk mengekstrak maklumat berguna dari maklumat tersebut.
Julat dinamik: Tahap SNR secara langsung mempengaruhi julat dinamik sistem, yang merupakan nisbah antara bahagian paling terang dengan bahagian paling gelap. SNR yang rendah akan membuatkan sistem lebih sukar untuk membezakan antara pelbagai kecerlangan dan kontras.
Resolusi dan Kecerlangan: SNR rendah akan membuat pengenalan objek tersendat, manakala SNR tinggi membantu memperbaiki resolusi dan kecerlangan imej, membuat butiran lebih jelas dan membantu algoritma pengesanan tepi.

Apakah hubungan di antara SNR dan ciri-ciri kamera?

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

Julat dinamik: Julat dinamik yang baik boleh menangkap lebih banyak ton warna, yang baik untuk mendapatkan SNR yang lebih baik pada tahap kecerahan yang berbeza, dan membezakan butiran dengan lebih baik dalam kawasan terang dan gelap.

Ketepatan ISO: ISO tinggi memperkuat isyarat sambil memperkuat bunyi, menurunkan SNR. ISO rendah memberikan nisbah bunyi kepada isyarat yang lebih baik, tetapi memerlukan cahaya yang lebih baik untuk paparan.

Kelajuan penutup: kelajuan rana yang lebih pantas mengurangkan buram gerakan, tetapi memerlukan bukaan yang lebih besar atau ISO, yang mempengaruhi SNR. kelajuan rana yang perlahan dalam cahaya rendah menyebabkan SNR yang lebih rendah disebabkan oleh pendedahan yang bertambah.

Saiz sensor: semakin besar sensor, semakin besar piksel-pikselnya, semakin banyak foton yang dikumpul dan semakin banyak cahaya yang boleh ditangkap untuk nisbah isyarat-ke-noise yang lebih baik. Sebaliknya, piksel kecil mungkin menghasilkan bunyi dera dan mempengaruhi SNR.

Algoritma pemprosesan imej: Algoritma pemprosesan imej lanjutan boleh mengurangkan bunyi dera yang tidak diingini dan meningkatkan SNR sambil mengekalkan butiran imej.

Saiz bukaan: Semakin besar bukaan, semakin banyak cahaya yang ada, membantu meningkatkan nisbah snr. Semakin kecil bukaan, semakin lama masa pendedahan yang diperlukan, yang memperkenalkan lebih banyak bunyi dera.

Mengapa masa pendedahan mempengaruhi SNR?

Masa pendedahan juga merupakan faktor kunci dalam nisbah isyarat-ke-haroi, menentukan seberapa lama pengesan menerima cahaya. Masa pendedahan yang lebih panjang boleh meningkatkan bilangan foton yang tertangkap, secara teori meningkatkan kekuatan isyarat dan memperbaiki nisbah isyarat-ke-haroi. Ini juga boleh menyebabkan terbentuknya lebih banyak hiruk-pikuk fotonik dan elektronik, terutamanya pada suhu tinggi atau semasa pendedahan panjang, yang boleh mengurangkan kualiti imej.

Dari yang di atas, kita boleh menyimpulkan bahawa isyarat (s) adalah berkadar dengan bilangan foton yang dikumpul semasa masa pendedahan, yang terakhir itu dikira sebagai hasil darab intensiti cahaya (I) dan masa pendedahan (t):

Apabila mempertimbangkan intensiti foton insiden, hiruk-pikuk pencereban foton (hiruk-pikuk pencereban foton adalah jenis hiruk-pikuk yang wujud dalam mana-mana sistem yang mengira cahaya dalam unit diskret (iaitu, foton)) juga muncul. Nisbah isyarat-ke-haroi disebabkan oleh hiruk-pikuk pencereban foton (SNR_Shot) diberikan oleh persamaan berikut:

Apabila masa paparan lebih panjang, bilangan foton yang dikumpul (N) juga meningkat, dan begitu juga isyarat (S). Punca kuasa dua bagi isyarat (√S) juga meningkat. Ini bermakna dalam kes geraian serakan, nisbah bunyi kepada gangguan meningkat dengan punca kuasa dua masa paparan.

Beberapa cadangan relevan untuk memperbaiki SNR dalam penglihatan terbenam

Dari perkara di atas, saya boleh katakan bahawa mengurangkan gangguan atau memperbaiki kualiti isyarat boleh berkesan dalam memperbaiki SNR. Untuk ini, kita boleh membuat cadangan optimasi relevan berikut:

• untuk pengoptimuman kekuatan isyarat. Tetapi elakkan pengoptimuman berlebihan untuk mengelakkan pemberian amplifikasi kepada gangguan, yang menyebabkan tiada peningkatan sebenar dalam imej.
• Optimalkan arsitektur kamera ketika membeli atau menyesuaikan kamera. Menggunakan reka bentuk arsitektur yang baik membolehkan prestasi imej yang lebih baik.
• Gunakan sensor berkualiti tinggi. Sensor imej berkualiti tinggi dengan bunyi bacaan rendah boleh mengurangkan gangguan dan memperbaiki SNR.
• Reka bentuk terma yang berkesan menurunkan suhu sensor dan mengurangkan jenis-jenis bunyi lain seperti bunyi terma.
• memoptimumkan tetapan kamera seperti masa paparan dan kelajuan rana untuk mengurangkan bunyi sambil menangkap imej terbaik.

Untuk Merumuskan

Nisbah isyarat-ke-bunyi adalah faktor penting yang mempengaruhi sistem penglihatan terbenam, yang secara langsung mempengaruhi kualiti data imej dan video serta kejituan dan kebolehpercayaan hasil analisis. Kami berharap melalui artikel ini kita dapat lebih memahami makna nisbah isyarat-ke-bunyi, faktor-faktor yang mempengaruhinya, dan bagaimana untuk memperbaikinya supaya kita dapat mengoptimumkan aplikasi penglihatan terbenam kita dan mencapai keputusan yang lebih baik.

Jika anda memerlukan bantuan atau menyesuaikan kamera rendah bunyi dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi penglihatan terbenam anda, jangan ragu-ragu untuk hubungi kami .