အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံသံအချိုးက ဘာလဲ။ ၎င်းဟာ ထည့်သွင်းထားတဲ့ အမြင်ကို ဘယ်လို သက်ရောက်လဲ။

signal-to-noise ratio (SNR) ဆိုတဲ့ သဘောကို သင်နားလည်ဖူးလားမသိဘူး။Embedded Vision စနစ်များဒီစနစ်တွေဟာ ပုံနဲ့ ဗီဒီယို ဒေတာကို ဖမ်းယူ၊ စီမံခန့်ခွဲဖို့နဲ့ အချိန်နဲ့တပြေးညီ အမြင်နဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေ ပေးဖို့ အဆင့်မြင့် ကင်မရာတွေနဲ့ အာရုံခံကိရိယာတွေကို အားကိုးပြီး ကျန်းမာရေးနဲ့ လုံခြုံရေးလို လုပ်ငန်းတွေမှာ လူကြိုက်များလာတာ သိသင့်ပါတယ်။ အချက်ပြမှု-အသံ နှိုင်းယှဉ်မှုဟာ ဒီစနစ်တွေရဲ့

signal-to-noise ratio ကို နားမလည်သေးပါဘူး။ ဒါကို ကြားဖူးပေမဲ့ ဘာကိုဆိုလိုတာ၊ ဘယ်လို တွက်ချက်တာ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာ နားမလည်ဘူး။ ဒီဆောင်းပါးမှာ Embedded Vision မှာ (ဥပမာ၊ စမတ် စောင့်ကြည့်ရေးကင်မရာတွေ၊ အလိုအလျောက်ယူဆောင်တဲ့ ဓာတ်ပုံပညာ စတာ)

အချက်ပြမှု-အသံ နှိုင်းယှဉ်မှု ဘယ်လောက်လဲ။

sn ratio ဆိုသည်မှာဘာလဲ? signal-to-noise ratio သို့မဟုတ် snr ဆိုသည်မှာ background noise (မလိုအပ်သော signal) နှင့်ယှဉ်၍ လိုချင်သော signal ၏အားကို တိုင်းတာသည့် ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

signal-to-noise ratio ကို decibel (db) ဖြင့် ဖော်ပြလေ့ရှိသည်။ signal-to-noise ratio ၏တန်ဖိုးသည် ပိုမြင့်လေ၊ output ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ embedded vision တွင်၊ signal သည် device မှဖမ်းယူထားသောဒေတာဖြစ်ပြီး၊ စနစ်ကပြုပြင်ရန်လိုအပ်သောအချက်အလက်ကိုပါဝင်နိုင်သည်။ noise သည် လျှပ်စစ်သံလိုက်အ

snr ကို ဘယ်လို တွက်ရမလဲ ဆိုတော့ signal to noise ratio ကို တွက်ချက်ဖို့ နမူနာကို သုံးလို့ရပြီး ရလဒ်ကို decibel တွေနဲ့ ဖော်ပြပါတယ်။

s/n ratio ပုံသေနည်း: snr = 20 * log10 (အသိပေးမှုအသံ / ဆူညံသံအသံ)

signal amplitude သည် ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဒေတာ၏ ပြင်းထန်မှုဖြစ်ပြီး noise amplitude သည် ဒေတာကို သက်ရောက်သော ဆူညံမှု၏ ပြင်းထန်မှုဖြစ်သည်။

embedded vision မှာ အချက်ပြမှု-အသံ နှိုင်းယှဉ်မှုဟာ ဘာကြောင့် အရေးကြီးတာလဲ။

signal-to-noise ratio သည် ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာအရည်အသွေးနှင့် ဆန်းစစ်မှုရလဒ်များ၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်မှုအပေါ် တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည့်အတွက် အရေးကြီးသည်။ ခေါင်းရေတွက်ခြင်းနှင့် အရာဝတ္ထုမှတ်သားခြင်းကဲ့သို့သော အနားပြင်ပြင်ပြင်စီမံခန့်ခွဲမှုကဲ့သို့သော Embedded Vision application များတွင် snအလင်းနည်း ကင်မရာမော်ဂျူးများImage quality ကို ထိခိုက်စေတဲ့ ဆူညံသံကို ရှင်းလင်းစွာ ဖော်ပြနိုင်ပါတယ်။

အသံရဲ့ သက်ရောက်မှု embedded vision data ပေါ်မှာ

noise သည် ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဒေတာများတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော မလိုအပ်သော အချက်ပြမှုများကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဥပမာ ပုံပျက်ခြင်း၊ ကွမ်တမ်အသံ၊ ပီကယ်လ်ခြင်း စသည်တို့သည် ဒေတာများတွင် အမှားများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤအသံများ၏ တည်ရှိမှုသည် ဒေတာများ၏ မြင်ကွင်းကို လျော့နည်းဗီဒီယိုထဲမှာ အသံဆိုတာ ဘာလဲ

embedded vision system performance ပေါ်တွင် signal to noise ratio ၏ သက်ရောက်မှု

ဆူညံသံ အဆင့်:နိမ့်တဲ့ snr က ဆူညံသံကို မြှင့်တင်ပေးပြီး စနစ်အတွက် သတင်းအချက်အလက်ကနေ အသုံးဝင်တဲ့ အချက်အလက်တွေကို ထုတ်ယူဖို့ ပိုခက်ခဲစေပါတယ်။
လှုပ်ရှားမှုအကွာအဝေး:snr အဆင့်ဟာ စနစ်ရဲ့ ဒိုင်နမိတ် ကွင်းဆက်ကို တိုက်ရိုက် သက်ရောက်မှုရှိပါတယ်၊ ဒါက အလင်းဆုံးနဲ့ အမှောင်ဆုံး အပိုင်းကြားက အချိုးပါ။ နိမ့်တဲ့ snr က စနစ်အတွက် မတူညီတဲ့ အလင်းနဲ့ ဝိရောဓိတွေကို ခွဲခြားဖို့ ပိုခက်စေမှာပါ။
resolution နှင့် sharpness: snr နိမ့်သည် object recognition ကို ပိတ်မိစေမည်ဖြစ်ပြီး snr မြင့်သည်ပုံ၏ resolution နှင့် sharpness ကိုတိုးတက်စေရန်ကူညီပြီး အသေးစိတ်များကိုပို၍ထင်ရှားစေပြီး Edge Detection algorithms များကိုကူညီသည်။

SNR နဲ့ ကင်မရာလက္ခဏာတွေကြားက ဆက်စပ်မှုက ဘာလဲ။

snr သည် မြင်ကွင်းကို သက်ရောက်မှုရှိသည်မဟုတ်ဘဲ ကင်မရာ၏ လက္ခဏာများစွာနှင့် နီးစပ်စွာ ဆက်စပ်နေသည်။

လှုပ်ရှားမှုအကွာအဝေး:ကောင်းမွန်တဲ့ လှုပ်ရှားမှုအကွာအဝေးက အရောင်အသံတွေကို ပိုသိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ဒါက အလင်းရောင် အဆင့်အမျိုးမျိုးမှာ ပိုကောင်းတဲ့ snr ရဖို့ ကောင်းပြီး အလင်းနဲ့ အမှောင် နေရာတွေမှာ အသေးစိတ်တွေကို ပိုကောင်းမွန်စွာ ခွဲခြားနိုင်တာပါ။

iso အာရုံခံနိုင်မှု:ISO မြင့်သည် ဆူညံသံကို မြှင့်တင်ပေးလျက် အချက်ပြမှုကို မြှင့်တင်ပေးလျက် snr ကို လျှော့ချပေးသည်။ ISO နိမ့်သည် အသံနှင့် ဆူညံသံ အချိုးအစား ပိုကောင်းစေသော်လည်း အလင်းရောင် ပိုကောင်းရန် လိုအပ်သည်။

ပြတ်တောက်မှုနှုန်း:ပိုမြန်တဲ့ ပြတ်စက်နှုန်းတွေက motion blur ကို လျော့စေပေမဲ့ snr ကို သက်ရောက်တဲ့ ပိုကြီးတဲ့ ပွင့်ပေါက် (သို့) iso ကို လိုအပ်ပါတယ်။ အလင်းနည်းတဲ့ နေရာမှာ ပိုနှေးတဲ့ ပြတ်စက်နှုန်းက ထိတွေ့မှု တိုးလာတာကြောင့် snr ပိုနိမ့်စေပါတယ်။

အာရုံခံကိရိယာအရွယ်အစား:အာရုံခံကိရိယာ ပိုကြီးလေ၊ pixel တွေ ပိုကြီးလေ၊ ပိုများတဲ့ ဖိုတွန်တွေ စုစည်းလာပြီး ပိုကောင်းတဲ့ signal-to-noise ratio အတွက် အလင်းကို ပိုသိမ်းယူနိုင်လေပါ။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့ pixel သေးသေးလေးတွေက ဆူညံသံကို ဖန်တီးပြီး snr ကို သက်ရောက်စေနိုင်ပါတယ်။

ပုံပြင်ပြင်ဆင်ရေး အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်များအဆင့်မြင့် ပုံပြင်ထုတ်လုပ်ရေး အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တွေက မလိုအပ်တဲ့ ဆူညံသံကို လျှော့ချပြီး ပုံရိပ် အသေးစိတ်ကို ထိန်းသိမ်းရင်း snr ကို တိုးတက်စေနိုင်ပါတယ်။

ပွင့်လင်းမှု အရွယ်အစား:အဖုံးက ပိုကြီးလေ၊ အလင်းက ပိုများလေ၊ snr ratio ကို တိုးတက်အောင် ကူညီပေးလေပါ။ အဖုံးက ပိုသေးလေ၊ အလင်းရောင်ပြဖို့ အချိန်ပိုကြာလေ၊ ဒါက ပိုများတဲ့ ဆူညံသံကို မိတ်ဆက်ပေးတယ်။

အင်း

SNR ကို ထိခိုက်စေတဲ့ ဓာတ်ခွဲချိန်က ဘာ့ကြောင့်လဲ။

ဓာတ်ခွဲချိန်သည် snr တွင်လည်း အဓိကအချက်ဖြစ်၍ အာရုံခံကိရိယာသည် အလင်းကို ဘယ်လောက်ကြာကြာ လက်ခံနိုင်သည်ကို သတ်မှတ်ပေးသည်။ ပိုကြာကြာ ဓာတ်ခွဲချိန်သည် ဖမ်းယူထားသော ဖိုတွန်အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပြီး သီအိုရီအရ အချက်ပြအားကို တိုးမြှင့်ကာ အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှုအ

အထက်ပါအချက်များမှ ပြသချက် (များ) သည် ဓာတ်ရောင်ခြည်ချိန်အတွင်း စုစည်းရသည့် ဖိုတွန်အရေအတွက်နှင့် အချိုးကျကြောင်း၊ နောက်ဆုံးတွင် အလင်းပြင်းအား (i) နှင့် ဓာတ်ရောင်ခြည်ချိန် (t) ၏ ပွားမှုအဖြစ် တွက်ချက်ထားကြောင်း ကောက်ချက်နိုင်ပါသည်။

incident photon intensity ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားတဲ့အခါ photon scattering noise (photon scattering noise) ကိုလည်း တွေ့ရပါတယ် (photon scattering noise) ဆိုတာက အလင်းကို သီးခြားယူနစ်တွေ (ဥပမာ photon) နဲ့ ရေတွက်တဲ့ စနစ်တိုင်းမှာရှိတဲ့ ဆူညံသံမျိုးပါ) photon scattering noise ကြောင့် ဖြစ်

ဓာတ်ခွဲချိန်ပိုကြာလာရင် စုဆောင်းထားတဲ့ ဖိုတွန်အရေအတွက် (n) လည်းတိုးလာပြီး အချက်ပြမှု (s) လည်းတိုးလာပါတယ်။ အချက်ပြမှု (√s) ရဲ့ စတုရန်းအမြစ်လည်းတိုးလာပါတယ်။ ဆိုလိုတာက ဖြန့်ဝေထားတဲ့ အစေ့အညစ်အကြေးရဲ့ကိစ္စမှာ အသံနဲ့အညစ်အကြေးအချ

Embedded Vision တွင် NNR တိုးတက်စေရန် သက်ဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များ

အထက်ပါအချက်များမှ သိရသည်မှာ ဆူညံသံကို လျှော့ချခြင်း သို့မဟုတ် အချက်ပြမှု အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် SNR ကို မြှင့်တင်ရာတွင် ထိရောက်မှုရှိနိုင်ကြောင်း ဖြစ်ပါသည်။

• အချက်ပြအားကို အကောင်းမွန်ဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ပေးရန်ပါ။ ဒါပေမဲ့ ဆူညံသံကို မတိုးပွားစေရန် အပိုအကောင်းမွန်ဆုံးဖြစ်အောင် ရှောင်ရှားပါ။
• ကင်မရာဝယ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် ပြုပြင်ပြောင်းလဲရာတွင် ကင်မရာ၏ ဗိသုကာကို အကောင်းဆုံးပြုပြင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
• အရည်အသွေးမြင့် ဓာတ်ပုံအာရုံခံကိရိယာများဖြင့် အသံကို လျှော့ချနိုင်ပြီး snr ကို တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။
• ထိရောက်တဲ့ အပူပိုင်းဒီဇိုင်းက အာရုံခံကိရိယာ အပူချိန်ကို လျှော့ချပြီး အပူပိုင်းအသံလို အခြားအသံတွေကို လျှော့ချပေးပါတယ်။
• အကောင်းဆုံးပုံတွေကို ရိုက်ယူရင်း ဆူညံသံကို လျှော့ချဖို့ ဓာတ်ပုံထုတ်ချိန်နဲ့ ပြတ်တောက်ချိန်လို ကင်မရာရဲ့ ညှိနှိုင်းမှုတွေကို အကောင်းဆုံး လုပ်ပေးပါတယ်။

အကျဉ်းချုပ်ပြောရရင်

signal-to-noise ratio သည် embedded vision system များကို သက်ရောက်စေသော အရေးပါသော အကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာ အရည်အသွေးနှင့် ဆန်းစစ်မှုရလဒ်များ၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်မှုအပေါ် တိုက်ရိုက် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဤဆောင်းပါးမှတစ်ဆင့် signal-to-noise ratio ၏ အဓိ

အကယ်၍ အကူအညီလိုပါက (သို့) ဆူညံသံနိမ့်ကင်မရာကို ကိုယ်ကြိုက်လုပ်ပြီး သင့်ရဲ့ Embedded Vision application ထဲမှာ ပေါင်းစပ်နိုင်ပါကကျွန်တော်တို့နဲ့ ဆက်သွယ်ပါ။.