6 факторов, определяющих производительность камеры при слабом освещении | Как оптимизировать?

Как выполнять съемку при слабом освещении в помещениях с плохим освещением? Это серьезная проблема, с которой сталкиваются встраиваемые системы машинного зрения. Добиться хороших показателей при слабом освещении непросто, потому что на это влияет взаимодействие различных факторов. В прошлом, из-за ограниченных технологий, изображения, сделанные в условиях низкой освещенности, были нечеткими и даже имели много шума и потери деталей. С развитием датчиков и встроенных технологий машинного зрения визуализация при слабом освещении теперь имеет хорошие решения и может быть снята даже ночью.

В этой статье мы рассмотрим факторы, влияющие наПроизводительность при слабом освещениии отдельные области применения, в которых используется съемка при слабом освещении.

Что такое производительность при слабом освещении?

Прежде чем мы рассмотрим факторы, влияющие на производительность при слабом освещении, нам нужно понять, что такое производительность при слабом освещении.
Производительность при слабом освещении — это способность камеры обеспечивать четкое изображение в условиях низкой освещенности, сохраняя детализацию изображения и сводя к минимуму шум на изображении. Эта производительность важна для систем машинного зрения, где требуется визуализация в ночное время или в условиях низкой освещенности. Ниже приведено сравнение изображений с устройствами, способными работать в условиях низкой освещенности, и без них.

Какие факторы влияют на производительность камеры при слабом освещении?

Существует шесть основных факторов, влияющих на производительность камеры при слабом освещении:

1. Отношение сигнал/шум (SNR)
2. Диафрагма объектива
3. Размер пикселя
4. Чувствительность
5. Факторы окружающей среды
6. Алгоритмы обработки изображений

Давайте подробнее рассмотрим специфику каждого фактора ниже.

Отношение сигнал/шум (SNR)

Отношение сигнал/шум (SNR)является важным показателем производительности камеры, отражающим отношение сигнала к шуму на изображении. Высокое отношение сигнал/шум обычно означает, что в условиях низкой освещенности уровень шума меньше, а модуль камеры способен выдавать более четкие изображения. Камера при слабом освещении предназначена для достижения более высокого отношения сигнал/шум за счет минимизации шума, тем самым улучшая качество изображения.

Диафрагма объектива

Размер диафрагмы объектива определяет количество света, попадающего на сенсор. Чем больше диафрагма, тем больше света в нее попадает, и тем лучше она подходит для съемки в условиях недостаточной освещенности. Именно поэтому в условиях низкой освещенности рекомендуется использовать большую диафрагму. Однако увеличенная диафрагма может сопровождаться уменьшением глубины резкости, поэтому для приложений с изменениями расстояния требуется тщательный проработка конструкции.

Размер в пикселях

Пиксели — это основные единицы, из которых состоит изображение, а размер пикселя — это физические размеры этих единиц измерения в пикселях. Чем больше размер пикселя, тем больше его способность принимать свет. Он способен захватывать больше деталей и снижать шум в условиях низкой освещенности. Важно отметить, что увеличение размера пикселя приведет к тому, что меньшее количество пикселей сможет быть размещено с помощью методаМодуль миниатюрной камеры, приводящий к снижению разрешения или увеличению размера сенсора.

Чувствительность

Чувствительность — это показатель способности датчика изображения преобразовывать падающий свет в электрический сигнал, другими словами, насколько хорошо камера реагирует на свет. Камера с высокой чувствительностью способна захватывать больше деталей изображения в условиях низкой освещенности. Это одна из основных особенностей камеры при слабом освещении.

Факторы окружающей среды

Общая яркость окружающей среды влияет на способность камеры захватывать пригодные для использования изображения. Цветовая температура доступного света влияет на баланс белого и возможности цветопередачи камеры. В то же время более высокие температуры увеличивают уровень шума и снижают производительность при слабом освещении, поэтому для камер с низкой освещенностью требуется подходящее решение для управления температурой.

Алгоритмы обработки изображений

Алгоритмы шумоподавления модуля камеры эффективны для удаления нежелательной зернистости с изображений и сохранения деталей изображения при слабом освещении. HDR захватывает более широкий диапазон тонов и предотвращает обрезку светлых участков и сжатие теней.

Эти факторы взаимосвязаны и работают вместе, влияя на эффективность камеры в условиях низкой освещенности. Например, камеры с большими размерами пикселей и высоким соотношением сигнал/шум обеспечивают высококачественное изображение в условиях низкой освещенности. Между тем, оптимизация диафрагмы объектива, чувствительности и алгоритмов обработки изображений может еще больше повысить производительность камеры в условиях низкой освещенности.

Как оптимизировать работу камеры при слабом освещении?

Теперь, когда мы поняли соответствующие факторы, влияющие на производительность камеры при слабом освещении, мы можем провести целевую оптимизацию, чтобы убедиться, что камера при слабом освещении воспроизводит максимальную производительность. Ниже приведено краткое введение в несколько вариантов оптимизации:
Оптимизация объектива:Выберите объектив с большей максимальной диафрагмой и добавьте оптическую стабилизацию, чтобы максимально сфокусировать свет.
Оптимизированные алгоритмы обработки изображений:Улучшите качество изображения в условиях низкой освещенности с помощью усовершенствованных методов шумоподавления, оптимизации динамического диапазона и других методов оптимизации изображений.
Экологические соображения:Тщательно оценивайте условия, цветовую температуру и температуру окружающего освещения, чтобы обеспечить оптимальную производительность камеры.

Применение модулей камер для съемки при слабом освещении в современных встраиваемых системах машинного зрения

Камеры для съемки при слабом освещении в настоящее время широко используются в различных встраиваемых системах машинного зрения. Здесь мы кратко рассмотрим некоторые из наиболее распространенных и популярных приложений, основанных на производительности камер при слабом освещении.

Интеллектуальный мониторинг транспорта:Интеллектуальные транспортные системы должны использовать модули камер для идентификации номерных знаков и мониторинга дорожного движения в ночное время или в местах с низкой освещенностью, таких как туннели с недостаточным освещением. Хотя не все интеллектуальные транспортные системы требуют камер при слабом освещении, они все же рекомендуются.

Промышленный инспектирование:В обрабатывающей промышленности камеры при слабом освещении могут использоваться для автоматизированного контроля качества, чтобы обеспечить высокие стандарты продукции даже в условиях плохого освещения. Модули камер ночного видения Sinoseen способны обеспечить высокое качество изображения, сохраняя при этом максимальную производительность при слабом освещении.

Дронов:Дроны сегодня являются популярным приложением, и, установив на дрон высокопроизводительный модуль камеры для съемки при слабом освещении, можно выполнять ночную аэрофотосъемку или другие задачи наблюдения.

Решения для слабого освещения от SInoseen

В компании SInoseen мы предлагаем широкий ассортимент модулей камер для съемки при слабом освещении. Благодаря пятнадцатилетнему опыту работы со встраиваемыми системами машинного зрения и команде специализированных инженеров мы можем предоставить наиболее подходящее решение для камер при слабом освещении, отвечающее вашим потребностям. Конечно, у нас есть и некоторые референсные кейсы, если вам интересно, можете перейти к просмотру. В то же время мы также можемНастройка решенияв соответствии с вашими потребностями, чтобы он в полной мере соответствовал вашим ожиданиям.