Šta je odnos signala na šum? Kako utiče na ugrađeno videonazorstvo?

Ne znam da li ste ikada razumeli koncept signala-u-šum omjer (SNR)? Oni koji su bili izloženi ugrađenim vidnim sistemima trebalo bi da znaju da ovi sistemi zavise od naprednih kamera i senzora za snimanje i obradu sličnih i videopodataka te pružanje stvarno vremenskih uvidi i odgovora, čime postaju popularni u industrijama poput zdravstva i sigurnosti. Omjer signala i šuma je ključni faktor koji može uticati na vizuelnu tačnost, pouzdanost i performanse ovih sistema.

Možda ste još uvijek zbunjeni odnosno šta je omjer signala i šuma. Iako ste o tome čuli, ne razumete što to znači, kako se računa i zašto je važan. Tada ćemo u ovom članku saznati više o njegovoj važnosti u ugrađenom vidu (npr., pametne kamere nadzora, automatsko preuzimanje fotografija itd.).

Šta je omjer signala i šuma?

šta je odnos S/N? Odnos signala na šum, ili kratica SNR, jeste kvantitativna merenja jačine željenog signala u odnosu na pozadinski šum (neželjeni signal). SNR je važan za usporedbu korisnih signala sa interferirajućim signalima u sistemu, razlikovanje između različitih izlaznih signala i ostvarivanje efikasnog izlaza.

Odnos signala na šum obično se izražava decibelima (dB). Što je veća vrednost odnosa signala na šum, bolji je izlaz. U ugrađenoj viziji, signal je podatak koji uređaj uhvati, a može sadržati informacije koje sistem treba da procesira. Šum mogu biti bilo koji spoljni faktori kao što su elektromagnetski zaklon, vibracije itd. Čim manje uticaja šuma ima na signal, veći je SNR, više korisne informacije je u signalu, čime se poboljšava kvalitet i pouzdanost podataka. Na primer, 90dB je bolje od 50dB.

pa kako izračunati SNR? Izračun odnosa signala na šum (SNR) može se izvesti pomoću formule, a rezultat se izražava u decibelima:

s/n odnos formula: SNR = 20 * log10 (Amplituda Signala / Amplituda Šuma)

Gde je Amplituda signala intenzitet slike ili video podataka, a Amplituda šuma intenzitet šuma koji utiče na podatke.

Zašto je odnos signala na šum važan u ugrađenoj viziji?

Odnos signala na šum je važan zato što direktno utiče na kvalitet slika i videa podataka i na tačnost i pouzdanost rezultata analize. Kada je riječ o aplikacijama ugrađene vizije, kao što su obrada na ivici, kao što su brojanje lica i prepoznavanje objekata, visok SNR je koristan za smanjenje šumovitih čestica na slici i pružanje jasnijih rezultata. I u algoritmima poput mašinskog učenja i umetne inteligencije, visok SNR može efikasno poboljšati tačnost obrade podataka i smanjiti greške. U isto vreme, za kamere sa niskim osvetljenjem , može jasno reflektovati uticaj šuma na kvalitet slike.

Uticaj šuma na podatke u ugrađenoj viziji

Šum se široko odnosi na neželjene signale koji se pojavljuju u podacima slika ili videa, kao što su deformacije, kvantni šum, pikselacija itd., što može dovesti do grešaka u podacima. Prisutnost ovih šuma smanjuje vizualizaciju podataka i čini ih teže za sistem da izvuče i obrađuje korisne informacije iz njih. Takođe povećava zahtevnosti veličine i propusnosti podataka. Šta je šum u ugrađenoj viziji?

Uticanje odnosa signala na šum na performanse sistema ugrađene vizije

Nivo šuma: Niski SNR pojačava nivo šuma, čime se sistemu čini teže da izvuče korisne informacije iz informacija.
Dinamički opseg: Nivo SNR direktno utiče na dinamički opseg sistema, koji je omjer između najjačeg i najslabijeg dela. Niski SNR će sistemu činiti teže da razlikuje između različitih osvetljenja i kontrasta.
Rezolucija i oštrina: Niska SNR će uzrokovati da prepoznavanje objekata bude zaključeno, dok visoka SNR pomaže u poboljšanju rezolucije i oštrine slike, čime se detalji čine jačim i pomažu algoritmima za detekciju ivica.

Kakav je odnos između SNR i karakteristika kamere?

SNR ne utiče samo na vizualizaciju, već je blisko povezan sa mnogim karakteristikama kamere. Razumevanje kako ove karakteristike utiču na SNR može dovesti do boljih vizuelnih rezultata.

Dinamički opseg: Dobar dinamički opseg može da uhvati više bojnih tonskala, što je dobro za dobijanje bolje SNR na različitim nivoima svetlosti i bolje razlikovanje detalja u svetlim i tamnim područjima.

ISO osetljivost: Visoka ISO pojačava signal dok istovremeno pojačava i šum, smanjujući SNR. Niska ISO daje bolji odnos signala prema šumu, ali zahteva bolje osvetljenje za ekspoziciju.

Brzina zatvarača: brži obturatorski brzini smanjuju motorno raščvrstljivost, ali zahtevaju veći otvor ili ISO, što utiče na odnos signala i šuma. spore obturatorske brzine u tamnoj svetlosti dovode do nižeg odnosa signala i šuma zbog povećane ekspozicije.

Veličina senzora: što je senzor veći, pikseli su veći, više fotona se sakuplja i više svetlosti može biti uhvaćeno za bolji odnos signala i šuma. S druge strane, mali pikseli mogu da generišu šum i da utiču na odnos signala i šuma.

Algoritmi za obradu slika: Napredne algoritme za obradu slika mogu smanjiti neželjeni šum i poboljšati odnos signala i šuma prilikom čuvanja detalja slike.

Veličina otvora: Što je otvor veći, više svetlosti postoji, pomagajući da se poboljša odnos signala i šuma. Što je otvor manji, duže vreme ekspozicije je potrebno, što uvozi više šuma.

Zašto vreme ekspozicije utiče na odnos signala i šuma?

Vreme ekspozicije je takođe ključni faktor u odnosu signala na šum, određujući koliko dugo senzor prima svetlost. Duža vremena ekspozicije mogu povećati broj uhvaćenih fotona, teoretski povećavajući snagu signala i poboljšavajući odnos signala na šum. To takođe može dovesti do stvaranja veće fotonske i elektronske buke, posebno pri visokim temperaturama ili tijekom dugih ekspozicija, što može oštećiti kvalitetu slike.

Iz navedenog možemo zaključiti da je signal (s) proporcionalan broju fotona sakupljenih tijekom vremena ekspozicije, a posljednje se izračunava kao proizvod intenziteta svetlosti (I) i vremena ekspozicije (t):

Kada razmatramo intensitet incidennih fotona, pojavljuje se i buka zračenja fotonima (buka zračenja fotonima je vrsta buke koja je uzrokovana bilo kom sistemu koji računa svetlost u diskretnim jedinicama (odnosno, fotonima)). Odnos signala na šum zbog buke zračenja fotonima (SNR_Shot) dat je sljedećom jednačinom:

Kada je vreme ekspozicije duže, povećava se i broj fotona koji su prikupljeni (N), kao i signal (S). Koji koren signala (√S) takođe raste. To znači da u slučaju šumovitog buke od rasutih čestica, omjer signala i šuma raste sa kvadratnim korenom vremena ekspozicije.

Neke relevantne preporuke za poboljšanje SNR u ugrađenoj viziji

Iz navedenog mogu reći da smanjivanje šuma ili poboljšanje kvaliteta signala može biti efektivno za poboljšanje SNR. Za to možemo dati sledeće relevantne optimizacione preporuke:

• za optimizaciju snage signala. Ali izbegavajte prekomernu optimizaciju kako biste spriječili pojačavanje šuma, što neće donijeti značajan napredak u slici.
• Optimizujte arhitekturu kamere prilikom nabave ili prilagođavanja kamere. Korišćenjem dobre arhitekture omogućuje se bolji performanse snimanja.
• Koristite visokokvalitetni senzor. Senzori visoke kvalitete sa niskim šumom čitanja mogu smanjiti šum i poboljšati omjer signala i šuma.
• Efikasni termički dizajn smanjuje temperaturu senzora i smanjuje druge oblike šuma, kao što je termički šum.
• optimizuje podešavanja kamere, kao što su vreme ekspozicije i brzina zatvarača, kako bi se smanjio šum prilikom snimanja najboljih slika.

Da bi se sažimalo

Odnos signala na šum je važan faktor koji utiče na ugrađene videjske sisteme, a izravno utiče na kvalitet podataka o slikama i video zapisa, te na tačnost i pouzdanost rezultata analize. Nadamo se da će ovim člankom bolje razumeti značenje odnosa signala na šum, faktore koji ga utiču i kako ga poboljšati kako bismo optimizovali naše ugrađene videjske aplikacije i postigli bolje rezultate.

Ako vam je potrebna pomoć ili prilagođavanje kamere sa niskim nivoom šuma i integracija u vašu ugrađenu videjsku aplikaciju, slobodno nam se obratite. kONTAKTIRAJTE NAS .