Что такое соотношение сигнал-шум?Как оно влияет на встроенное зрение?

Я не знаю, понимали ли вы когда-либо концепцию соотношения сигнал/шум (SNR)? Те, кто сталкивался с встроенными системами зрения должны знать, что эти системы зависят от продвинутых камер и датчиков для захвата и обработки изображений и видео данных, предоставляя оперативные аналитику и реакции, что делает их популярными в таких отраслях, как здравоохранение и безопасность. Соотношение сигнал/шум является ключевым фактором, который может влиять на визуальную точность, надежность и производительность этих систем.

Возможно, вы все еще путаетесь в понимании соотношения сигнал/шум. Хотя вы могли о нем слышать, вы не понимаете, что это значит, как его рассчитывают и почему это важно. Тогда в этой статье мы подробнее узнаем о его значении в встроенных системах зрения (например, умных камер наблюдения, автоматической фотографии и т.д.).

Что такое соотношение сигнал/шум?

Что такое соотношение сигнал/шум? Соотношение сигнала к уровню шума, или SNR в сокращении, это количественная мера силы желаемого сигнала относительно фонового шума (нежелательного сигнала). SNR важен для сравнения полезных сигналов с помехами в системе, различения между различными выходными сигналами и достижения эффективного выхода.

Соотношение сигнал/шум обычно выражается в децибелах (дБ). Чем выше значение отношения сигнала к шуму, тем лучше выход. В встраиваемом зрении сигнал — это данные, захваченные устройством, которые могут содержать информацию, которую системе нужно обработать. Шумом может быть любой внешний фактор, например электромагнитные помехи, вибрации и т.д. Чем меньше влияние шума на сигнал, тем выше SNR, тем больше полезной информации в сигнале, что улучшает качество и надежность данных. Например, 90 дБ лучше, чем 50 дБ.

так как рассчитать соотношение сигнал/шум? Расчет соотношения сигнал/шум (SNR) можно выполнить по формуле, а результат выражается в децибелах:

формула соотношения сигнал/шум: SNR = 20 * log10 (Амплитуда сигнала / Амплитуда шума)

Где Амплитуда Сигнала — это интенсивность изображения или видеоданных, а Амплитуда Шума — это интенсивность шума, влияющего на данные.

Почему соотношение сигнал/шум важно в встраиваемом компьютерном зрении?

Соотношение сигнал/шум важно, потому что оно напрямую влияет на качество изображений и видеоданных, а также на точность и надежность результатов анализа. При использовании встраиваемого зрения для обработки на краю, например, подсчета людей и распознавания объектов, высокое значение SNR помогает уменьшить шумовые частицы на изображении и обеспечивает более четкие результаты. В алгоритмах, таких как машинное обучение и искусственный интеллект, высокое значение SNR может эффективно повысить точность обработки данных и снизить ошибки. Также для камерных модулей при низкой освещенности , это ясно отражает влияние шума на качество изображения.

Влияние шума на данные встраиваемого компьютерного зрения

Шум в широком смысле относится к нежелательным сигналам, которые появляются в изображениях или видеоданных, например, искажениям, квантовому шуму, пикселизации и т.д., что может привести к ошибкам в данных. Присутствие этих шумов ухудшает визуализацию данных и затрудняет для системы извлечение и обработку полезной информации. Также это увеличивает размер данных и требования к пропускной способности. Что такое шум в встраиваемой компьютерной зрении?

Влияние соотношения сигнал/шум на производительность систем встраиваемой компьютерной зрению

Уровень шума: Низкое соотношение сигнал/шум усиливает уровень шума, что делает более сложным для системы извлечение полезной информации из данных.
Динамический диапазон: Уровень соотношения сигнал/шум напрямую влияет на динамический диапазон системы, который является отношением между самой светлой и самой темной частью. Низкое соотношение сигнал/шум сделает более трудным для системы различать разные уровни яркости и контраста.
Разрешение и четкость: низкое соотношение сигнал/шум (SNR) может заставить распознавание объектов застрять, тогда как высокое SNR помогает улучшить разрешение и четкость изображения, делая детали более заметными и помогая алгоритмам обнаружения границ.

Какова связь между SNR и характеристиками камеры?

SNR не влияет только на визуализацию, он тесно связан со многими характеристиками камеры. Понимание того, как эти характеристики влияют на SNR, может привести к лучшим визуальным результатам.

Динамический диапазон: Хороший динамический диапазон может захватывать больше оттенков цвета, что полезно для достижения лучшего соотношения сигнал/шум на разных уровнях яркости и лучшего различения деталей в светлых и темных областях.

Чувствительность ISO: Высокое значение ISO усиливает сигнал, одновременно усиливая шум, снижая SNR. Низкое значение ISO обеспечивает лучшее соотношение сигнал/шум, но требует лучшего освещения для экспозиции.

скорость затвора: более высокие скорости затвора уменьшают размытие движения, но требуют更大的 диафрагмы или ISO, что влияет на соотношение сигнал/шум. Медленные скорости затвора при низкой освещенности приводят к более низкому соотношению сигнал/шум из-за увеличенной экспозиции.

Размер датчика: чем больше датчик, тем больше размер пикселей, больше фотонов собирается и больше света может быть захвачено для лучшего соотношения сигнал/шум. Наоборот, маленькие пиксели могут создавать шум и влиять на соотношение сигнал/шум.

Алгоритмы обработки изображений: Современные алгоритмы обработки изображений могут уменьшить нежелательный шум и улучшить соотношение сигнал/шум, сохраняя детали изображения.

Размер диафрагмы: Чем больше диафрагма, тем больше света поступает, помогая улучшить соотношение сигнал/шум. Чем меньше диафрагма, тем дольше требуется время экспозиции, что вводит больше шума.

Почему время экспозиции влияет на соотношение сигнал/шум?

Время экспозиции также является ключевым фактором в соотношении сигнал/шум, определяя, как долго датчик получает свет. Более длительные времена экспозиции могут увеличить количество захваченных фотонов, теоретически усиливая сигнал и улучшая соотношение сигнал/шум. Это также может привести к созданию большего количества фотонного и электронного шума, особенно при высоких температурах или во время длительных экспозиций, что может ухудшить качество изображения.

Из вышеизложенного можно заключить, что сигнал (s) пропорционален количеству фотонов, собранных за время экспозиции, последнее вычисляется как произведение интенсивности света (I) и времени экспозиции (t):

При рассмотрении интенсивности падающих фотонов появляется также шум от рассеяния фотонов (шум от рассеяния фотонов — это тип шума, присущий любой системе, которая подсчитывает свет в дискретных единицах (то есть фотоны)). Соотношение сигнал/шум из-за шума от рассеяния фотонов (SNR_Shot) определяется следующим уравнением:

Когда время экспозиции больше, увеличивается и количество собранных фотонов (N), а следовательно, и сигнал (S). Квадратный корень из сигнала (√S) также возрастает. Это означает, что в случае рассеянного зернистого шума соотношение сигнал/шум увеличивается пропорционально квадратному корню времени экспозиции.

Некоторые актуальные предложения по улучшению С/Ш в встроенной визуальной системе

Из вышеизложенного можно заключить, что снижение уровня шума или улучшение качества сигнала могут быть эффективными способами повышения С/Ш. Для этого мы можем предложить следующие релевантные оптимизационные рекомендации:

• для оптимизации силы сигнала. Но избегайте чрезмерной оптимизации, чтобы не усиливать шум, что может не привести к существенному улучшению изображения.
• Оптимизируйте конструкцию камеры при её покупке или настройке. Использование хорошего архитектурного дизайна позволяет добиться лучшей производительности съемки.
• Используйте высококачественный датчик. Датчики с низким уровнем шума чтения могут снизить шум и повысить С/Ш.
• Эффективное тепловое проектирование снижает температуру датчика и уменьшает другие виды шума, такие как термический шум.
• оптимизирует настройки камеры, такие как время экспозиции и скорость затвора, для снижения шума при съемке лучших изображений.

Подводя итоги

Соотношение сигнал/шум является важным фактором, влияющим на встроенные системы зрения, что непосредственно сказывается на качестве изображений и видеоданных, а также на точности и надежности результатов анализа. Мы надеемся, что с помощью этой статьи мы сможем лучше понять значение соотношения сигнал/шум, факторы, влияющие на него, и способы его улучшения, чтобы оптимизировать наши встроенные приложения для компьютерного зрения и добиться лучших результатов.

Если вам нужна помощь в создании или интеграции камеры с низким уровнем шума в ваше встроенное приложение для компьютерного зрения, пожалуйста, не стесняйтесь СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ .