ဆိုင်ယာမှန်ပမာဏအချို့က ဘာလဲ။ ဒါဟာ အစုံထည့်သွင်းရေးကိရိယာတွင်ဘာလို့ရောက်လဲ

ဆိုင်ယာမှန်ပမာဏအချို့ (SNR) ဆိုတဲ့ concept ကို သင့်ဟာ အစားထိုးခဲ့တာလား မသိဘူး။ အဲဒါကို အတိုင်းအတာတွေနဲ့ ဆိုင်တဲ့သူတွေကအစုံထည့်သွင်းရေးစနစ်များသင့်အား ဒီစနစ်တွေဟာ ရုပ်မြင်သံကြားချက်များနှင့် ဆိုင်သော ဒေတာကို ဖမ်းယူနှင့် အက်ချုပ်ရန် အထူးလက်မှတ်များနှင့် ဆိုင်သော ကာမရာများကို အသုံးပြုကြောင်း၊ တကယ်တမ်းဖြစ်ပွားနေသော အချက်အလက်များနှင့် အဖြေများကို ပေးပို့ပြီး အားလုံးကို ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်စေရန် အကျိုးသက်ရောက်သည်။ ဆိုင်သော လက်မှတ်နှင့် အရာဝတ္တုများကို မှန်ကန်စွာ အက်ချုပ်ရန် အရေးကြီးသော အချက်တစ်ခုက signal-to-noise ratio ဖြစ်သည်။

သင့်သည် ဆိုင်သော လက်မှတ်နှင့် အရာဝတ္တုကို တစ်ခါတစ်ရံတွင် မသိမီ ဖြစ်နိုင်သည်။ သင့်သည် အဲဒါက ဘာလဲ၊ ဘယ်လိုတွက်ချက်လဲ၊ ဘာကြောင့်အရေးကြီးလဲဆိုတာကို မသိပါက၊ ဒီဆောင်းပါးမှာ embedded vision (ဥပမာ: အိုင်နှင့် အားလုံးကို လေ့လာနိုင်ပါသည်။ ဥပမာ- အိုင်နှင့် အားလုံးကို လေ့လာနိုင်ပါသည်။)

ဆိုင်သော လက်မှတ်နှင့် အရာဝတ္တု ဆိုတာ ဘာလဲ?

sn ratio ဆိုသည်မှာဘာလဲ?Signal-to-Noise Ratio သို့မဟုတ် SNR သည်နောက်ခံအသံ (မလိုအပ်သောအသံ) နှင့်ယှဉ်၍လိုချင်သောအသံ၏အားကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။

အချက်ပြမှုနှင့်အသံအချိုးကို ပုံမှန်အားဖြင့် ဒီစီဘယ်လ် (dB) ဖြင့် ဖော်ပြသည်။ အချက်ပြမှုနှင့်အသံအချိုး၏ တန်ဖိုး ပိုမြင့်လေ၊ ထုတ်လွှတ်မှု ပိုကောင်းလေပါ။ Embedded vision မှာ အချက်ပြမှုက စနစ်က ပြုပြင်ဖို့လိုတဲ့ အချက်အလက်တွေ ပါဝင်နိုင်တဲ့ ကိရိယာက ဖမ်းယူထားတဲ့ ဒေတာပါ။ ဆူညံသံသည် လျှပ်စစ်သံလိုက်အနှောက်အယှက်၊ တုန်ခါမှု စသည်တို့ကဲ့သို့ ပြင်ပ အကြောင်းရင်းတစ်ခုခုဖြစ်နိုင်သည်။ ဆူညံသံ၏ အချက်ပြမှုအပေါ် သက်ရောက်မှု ပိုနည်းလေ၊ SNR ပိုမြင့်လေ၊ အချက်ပြမှုတွင် ပိုမိုအသုံးဝင်သော အချက်အလက်များရှိလေ၊ ထို့ကြောင့် ဒေတာ၏ အရ ဥပမာ 90dB က 50dB ထက် ပိုကောင်းပါတယ်။

ဒါကြောင့် snr ကို ဘယ်လိုတွက်ချက်မလဲ။ ဆိုင်ရာအချက်နှင့်အသားအစားအချိုးအစား(SNR) ကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် တွက်ချက်နိုင်ပြီး အဖြေကို decibels ဖြင့် ဖော်ပြထားသည်:

s/n အချိုးဖော်မြူလာ: SNR = 20 * log10 (သင်္ကေတ အမြင့် / အသံအမြင့်)

Where Signal Amplitude သည် ပုံများ သို့မဟုတ် ဗီဒီယိုဒေတာ၏ intensity ဖြစ်ပြီး Noise Amplitude သည် ဒေတာကို သက်ရောက်သည့် noise ၏ intensity ဖြစ်သည်။

embedded vision တွင် signal-to-noise ratio က ဘာကြောင့် အရေးကြီးလဲ?

signal-to-noise ratio သည် ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာ၏ quality နှင့် analysis results ၏ accuracy နှင့် reliability ကို မြှင့်တင်သည်။ edge processing အတွက် embedded vision applications အဖြစ်၊ head counting နှင့် object recognition အတွက် high SNR သည် ပုံတွင်ရှိသော noise particles ကို လျော့နည်းစေရန် အကျိုးပြုသည်။ machine learning နှင့် artificial intelligence အတွင်း algorithm များတွင် high SNR သည် data processing ၏ accuracy ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး error ကို လျော့နည်းစေသည်။ အပြင်၊low-light camera modulesပုံရိပ် quality တွင် noise ၏ သက်ရောက်မှုကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ပြပေးနိုင်သည်။

noise က embedded vision data တွင် ဘာလုပ်လဲ

Noise ဆိုတာက image သို့မဟုတ် video data ထဲမှာပေါ်လာတဲ့ unwanted signals ကို အငြိမ်းစားပြီး distortion, quantum noise, pixelation စသဖြင့် ဒါတွေက data ထဲမှာ error တွေဖြစ်စေနိုင်ပါတယ်။ ဒီ noise တွေရှိတာက data ကို visualization လုပ်ချင်းကြီးကြီးလျော့ချပြီး system က useful information တွေကို extract နဲ့ process လုပ်ဖို့ကျွန်းစေပါတယ်။ ဒါပေမယ့် data ရဲ့ size နဲ့ bandwidth requirements ကိုလည်းတိုးတက်စေပါတယ်။Embedded vision မှာ noise ဆိုတာဘာလဲ?

Signal to Noise Ratio ရဲ့အကျိုးသက်ရောက်မှု embedded vision system performance ပေါ်မှာ

Noise အဆင့်:Low SNR က noise အဆင့်ကိုတိုးတက်စေပြီး system က information ထဲမှာ useful information တွေကို extract လုပ်ဖို့ကျွန်းစေပါတယ်။
Dynamic Range:SNR အဆင့်က system ရဲ့ dynamic range ကိုလျှော့ချပြီး brightest နဲ့ darkest portion တွေရဲ့အချိုးအစားကိုရှိပါတယ်။ Low SNR က system က brightness နဲ့ contrast တွေကိုတိုင်းတာဖို့ကျွန်းစေပါတယ်။
ရေးဖွဲ့နှင့် တိုင်းတမ်း: SNR အနည်းငယ်မှာ ပစ္စည်းအက်ချိန်တွေကို သိမ်းဆည်းလို့ရနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် SNR မြင့်မားလျှင် ပုံတွေရဲ့ ရေးဖွဲ့နှင့် တိုင်းတမ်းကို ပိုကောင်းစေပြီး အသေးစိတ်တွေကို ပိုတွေ့ရှိလာစေပြီး edge detection algorithm တွေကို ကူညီပါတယ်။

SNR နှင့် က্যামရာ characteristics တွေရဲ့ ဆက်စပ်မှုက ဘာလဲ?

SNR ဟာ visualization တစ်ခုကိုသာ သက်ရောက်ပြီး၊ ကျွန်တော်တို့ camera ရဲ့ characteristics တွေနဲ့ ကြိုးစားပြီး ဆက်စပ်ထားပါတယ်။ ဒီ characteristics တွေက SNR ကို ဘယ်လိုသက်ရောက်လဲဆိုတာ သိရင် ပိုကောင်းတဲ့ မျှဝေမှုရလာပါမယ်။

Dynamic Range:dynamic range ကောင်းမားတဲ့ အရာက color tones တွေကို ပိုများစွာ capture လို့ရပြီး၊ ဒါက SNR ကို များများလောက်တဲ့ လင်းမှုအဆင့်တွေမှာ ပိုကောင်းစေပြီး light နှင့် dark တွင် details ကို ပိုကောင်းစေပါတယ်။

ISO Sensitivity:ISO မြင့်မားလျှင် signal ကို noise နဲ့တူတူ amplify လို့ SNR ကို လျော့ပါတယ်။ ISO နိမ့်မားလျှင် sound to noise ratio က ပိုကောင်းလာပြီး exposure အတွက် ပိုကောင်းတဲ့ လင်းမှုလိုအပ်ပါတယ်။

Shutter speed:ပိတ်မှုအလျင်မြင့်မားသည် လှည့်ချက်မှန်ကန်မှုကို ရှေ့ဆောင်ပေးသည်၊ ဒါပေမယ့် အပိတ်မှု ကြီးမားသော ဖွင့်မှု သို့မဟုတ် ISO လိုအပ်ပြီး ထိုသည် SNR ကို သက်ရောက်သည်။ အလင်းနည်းသော အချိန်များတွင် ပိတ်မှုအလျင်နိမ့်မားသည် ပိတ်မှုအချိန်များကြောင့် SNR ကို နည်းပါးစေသည်။

အော်ကျူးအရွယ်အစား:အော်ကျူးအရွယ်အစားကြီးလျှင် ပิกเซลများကိုလည်း ကြီးမားစေပြီး ပိုမိုသော ဖိုတွန်များကို ဝယ်ယူနိုင်ပြီး ပိုမိုသော အလင်းကို မျှော်လင့်ပေးနိုင်သည်။ ထို့အနှောင်း အလျော့ပိုမိုသော ပစ္စည်းများသည် အသံုးမျှော်မှုကို ဖြစ်စေပြီး SNR ကို သက်ရောက်နိုင်သည်။

ပုံရိပ်အက်ခ်ျာများ:ပိုမိုရှုံးမားသော ပုံရိပ်အက်ခ်ျာများသည် မလိုအပ်သော အသံုးမျှော်မှုကို လျှော့ချပြီး SNR ကို ပိုမိုကောင်းစေနိုင်ပြီး ပုံရိပ်အသေးစိတ်ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်သည်။

ဖွင့်မှုအရွယ်အစား:ဖွင့်မှုကြီးလျှင် အလင်းပိုမိုရှိပြီး snr အချိုးအစားကို ပိုမိုကောင်းစေနိုင်သည်။ ဖွင့်မှုနည်းလျှင် လိုအပ်သော ပိတ်မှုအချိန်ကို ရှည်ချောင်းစေပြီး အသံုးမျှော်မှုကို ပိုမိုစေနိုင်သည်။

ပိတ်မှုအချိန်က SNR ကို ဘယ်လိုသက်ရောက်သလဲ?

အလင်းခံအချိန်လည်း SNR တွင် အကြီးအကျယ်ရှိသော ပုံစံတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ 若要ဘယ်အရှည်မျှစွာ ဆိုင်းချိန်ကို အလင်းလောက်လောက်ခံယူနိုင်မည်ဟု ဆုံးဖြတ်သည်။ အလင်းခံအချိန်ကို ရှည်လျားလာသည့်အခါ ဖိုတွန်များကို ပိုမိုသိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး သီးသန့်အားဖြင့် လုံးဝလုံခြုံရေးနှင့်အတူ လုံးဝလုံခြုံရေးအချိုးအစားကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် အမြင့်အားဖြင့် အပူချိန်များတွင် သို့မဟုတ် ရှည်လျားသော အလင်းခံအချိန်အတွင်း ပိုမိုသော ဖိုတွန်နှင့်အီလက်ထရွန်နိုင်သော အသွားအလာအမျိုးအစားများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ပြီး ဒါက ပုံမှန်အရည်အချင်းကို ဆိုးရွားစေနိုင်သည်။

အထက်ပါအရာများမှ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုံးဝလုံခြုံရေး (s) သည် အလင်းခံအချိန်အတွင်း ပိုင်းခြားသော ဖိုတွန်အရေအတွက်နှင့် အလျော်လျော်ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်ဟု ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်၊ နောက်ဆုံးအရာကို အလင်းအင်တင်စီ (I) နှင့် အလင်းခံအချိန် (t) ၏ ထုတ်ကုန်အဖြစ် တွက်ချက်သည်။

ဖိုတွန်အရေအတွက်ကို ခံယူရေးအတွက်၊ ဖိုတွန်အခြေခံအသွားအလာအမျိုးအစား (ဖိုတွန်အခြေခံအသွားအလာအမျိုးအစားသည် အလင်းကို ပိုင်းခြားသော ယူနစ်များတွင် တွေ့ရှိသော စနစ်တစ်ခုတွင် အသွားအလာအမျိုးအစားတစ်မျိုးဖြစ်သည်) လည်း ပေါ်ပေါက်လာသည်။ ဖိုတွန်အခြေခံအသွားအလာအမျိုးအစားကြောင့် လုံးဝလုံခြုံရေးအချိုးအစား (SNR_Shot) သည် အောက်ပါညီမျှခြင်းဖြင့် ပေးထားသည်:

အာရုံစိတ်ချထားခြင်း၏ အချိန်က ပိုများလာသည့်အခါ၊ ဆောင်းဖွဲ့များ (N) ကို ပိုများစွာ ယူဆောင်ခြင်းဖြင့် လည်းကောင်း၊ လုံးလုံး (S) လည်း ပိုများလာသည်။ လုံးလုံး၏ စတုဂံ အမှန် (√S) လည်း ပိုများလာသည်။ ဒီတော့ ပိုက်ဆံများ၏ အသံကို အာရုံစိတ်ချထားခြင်း၏ အချိန်၏ စတုဂံအားဖြင့် ပိုများလာသည်။

အပ်ဒင်းဗျူးရှင်းမှာ အသံ/အာရုံစိတ်ချထားခြင်းကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်ရန် အခြေခံသော အကြံပြုချက်များ

ထိုအထဲမှ ကျွန်တော်တို့သည် အာရုံစိတ်ချထားခြင်း၏ အသံကို လျော့ချခြင်း သို့မဟုတ် လုံးလုံး၏ အရည်အချင်းအဆိုင်းကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် အသံ/အာရုံစိတ်ချထားခြင်းကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ဒီအတွက် ကျွန်တော်တို့သည် အောက်ပါအတိုင်း အခြေခံသော အကြံပြုချက်များကို ပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်-

• လုံးလုံး၏ အားဖြင့် ပြင်ဆင်ခြင်း။ ဒါပေမယ့် အသံကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် အာရုံစိတ်ချထားခြင်းကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်နိုင်သည်။
• ကင်မရာကို ဝယ်ယူသည့်အခါ သို့မဟုတ် ပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် ကင်မရာ၏ အဆင့်အတန်းကို ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ ကောင်းသော ဒီဇိုင်းဖြင့် ပိုများစွာ ကင်မရာ၏ အလုပ်ဆောင်မှုကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။
• ကောင်းသော ဆောင်းခြင်းကို အသုံးပြုပါ။ ကောင်းသော ဆောင်းခြင်းများသည် အလျော့ ဖတ်ခြင်းအားဖြင့် အသံကို လျော့ချနိုင်ပြီး အသံ/အာရုံစိတ်ချထားခြင်းကို ပိုများစွာ ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။
• ထိရောက်တဲ့ အပူပိုင်းဒီဇိုင်းက အာရုံခံကိရိယာ အပူချိန်ကို လျှော့ချပြီး အပူပိုင်းအသံလို အခြားအသံတွေကို လျော့စေပါတယ်။
• အကောင်းဆုံးပုံတွေကို ရိုက်ယူရင်း ဆူညံသံကို လျှော့ချဖို့ ဓာတ်ပုံထုတ်ချိန်နဲ့ ပြတ်တောက်ချိန်လို ကင်မရာရဲ့ ညှိနှိုင်းမှုတွေကို အကောင်းဆုံး လုပ်ပေးပါတယ်။

အကျဉ်းချုပ်ရန်

အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံမှုအချိုးသည် Embedded Vision စနစ်များကို သက်ရောက်သည့် အရေးပါသော အကြောင်းရင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယိုဒေတာ အရည်အသွေးနှင့် ဆန်းစစ်မှုရလဒ်များ၏ တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်မှုအပေါ် တိုက်ရိုက် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဒီဆောင်းပါးကနေပြီး အချက်ပြမှု-အသံအချိုးရဲ့ အဓိပ္ပါယ်၊ ဒါကို သက်ရောက်တဲ့ အကြောင်းရင်းတွေနဲ့ ဒါကို ဘယ်လိုတိုးတက်အောင် လုပ်နိုင်လဲဆိုတာ ပိုကောင်းကောင်းနားလည်နိုင်မယ်လို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။ ဒီတော့ ကျွန်မတို့ရဲ့ Embedded Vision Applications တွေကို Optimize လုပ်ပြီး ပိုကောင်းတဲ့ ရလဒ်တွေရနိုင်မှာပါ။

အကူအညီလိုရင် (သို့) ဆူညံသံနိမ့်ကင်မရာကို ကိုယ်ကြိုက်လုပ်ပြီး သင့်ရဲ့ Embedded Vision Application ထဲမှာ ပေါင်းစပ်ရင်ကျွန်ုပ်တို့အား ဆက်သွယ်ပါ.