Ano ang ratio ng signal-to-noise?paano ito nakakaapekto sa naka-embed na paningin?

Hindi ko alam kung naiintindihan mo ang konsepto ng signal-to-noise ratio (SNR)? Ang mga taong nahalubilo sa embedded vision systems ay dapat malaman na ang mga sistema na ito ay nakabase sa advanced na mga kamera at sensor upang ihanda at iproseso ang datos ng imahe at video at magbigay ng real-time na insights at tugon, na nagiging popular sa mga industriya tulad ng healthcare at security. Ang signal-to-noise ratio ay isang pangunahing factor na maaaring mag-apekto sa visual na katumpakan, reliwablidad at pagganap ng mga sistema na ito.

Baka pa rin kang naiimbita tungkol sa signal-to-noise ratio. Kahit naririnig mo na ito, hindi mo maintindihan ang kahulugan nito, kung paano ito kinokompyuta, at bakit mahalaga ito. Sa artikulong ito, babasahin natin ang mas marami tungkol sa kanyang kahalagahan sa embedded vision (hal., smart surveillance cameras, automatic carry-over photography, etc.).

Ano ang Signal-to-Noise Ratio?

ano ang sn ratio? Ang Signal-to-Noise Ratio, o SNR sa maikling pag-uulat, ay isang sukat na kuantitatibo ng lakas ng isang inaasahang signal kumpara sa bulag ng panoob (hindi inaasahang signal). Mahalaga ang SNR sa pagsusuri ng mga gamit na signal kasama ng mga nagiging halaman na signal sa isang sistema, pagpapahiya sa pagitan ng iba't ibang output signals, at pagkilala ng epektibong output.

Ipinapahayag karaniwang ang signal-to-noise ratio sa decibels (dB). Ang mas mataas ang halaga ng signal to noise ratio, ang mas mabuting output. Sa embedded vision, ang signal ay ang datos na tinangkap ng aparato, na maaaring maglaman ng impormasyon na kailangan ng sistema upang iproseso. Ang bulag ay maaaring anumang panlabas na kadahilan tulad ng elektromagnetikong interferensya, pagtutugtog, etc. Ang mas maliit ang epekto ng bulag sa signal, ang mas mataas ang SNR, ang higit na gamit na impormasyon ay nasa signal, kaya ito ay nagpapabuti sa kalidad at relihiyon ng datos. Halimbawa, mas mabuti ang 90dB kaysa sa 50dB.

kaya paano mag-compute ng SNR? Ang pagkuha ng signal to noise ratio (SNR) ay maaaring gamitin ang formula at ang resulta ay ipinapahayag gamit ang mga decibel:

ang formula ng ratio ng s/n: SNR = 20 * log10 (Signal Amplitude / Noise Amplitude)

Kung saan ang Signal Amplitude ay ang intensidad ng imahe o video data at ang Noise Amplitude ay ang intensidad ng ruido na nakakaapekto sa data.

Bakit mahalaga ang signal-to-noise ratio sa embedded vision?

Ang signal-to-noise ratio ay mahalaga dahil ito'y direkta nakaapekto sa kalidad ng imahe at video data at sa katumpakan at kabit ng mga resulta ng analisis. Sa mga aplikasyon ng embedded vision tulad ng edge processing, tulad ng pagsusuri ng bilang ng mga ulo at pagkilala ng bagay, mabuti ang mataas na SNR sa pagbabawas ng mga noise particles sa imahe at pagbibigay ng mas malinaw na resulta. At sa mga algoritmo tulad ng machine learning at artificial intelligence, maaaring makabawas ng mabuting pamamaraan ang mataas na SNR sa pagproseso ng data at mabawasan ang mga error. Habang para sa low-light camera modules , maaari itong malinaw na ipakita ang epekto ng ruido sa kalidad ng imahe.

Epekto ng ruido sa embedded vision data

Ang noise ay umuukol nang pangkalahatan sa mga hindi inaasahang senyal na maaaring magpakita sa datos ng imahe o bidyo, tulad ng pagdistorsyon, quantum noise, pixelation, atbp., na maaaring humatol sa mga error sa datos. Ang presensya ng mga noise na ito ay bumabawas sa pagnanakaw ng datos at nagiging hirap para sa sistema na ekstrahin at iproseso ang gamit na impormasyon mula dito. Ito rin ay nagpapalaki ng sukat at bandwidth requirements ng datos. Ano ang noise sa embedded vision?

Epekto ng Signal to Noise Ratio sa Pagganap ng Sistema ng Embedded Vision

Antas ng Buluhan: Isang mababang SNR ay nagpapalaki ng antas ng noise, na gumagawa ito ng hirap para sa sistema na ekstrahin ang gamit na impormasyon mula sa impormasyon.
Kabuuang saklaw: Ang antas ng SNR ay direktang nakakaapekto sa dynamic range ng sistema, na angkop sa ratio sa pagitan ng pinakamaliwanag hanggang sa pinakamadilim na bahagi. Isang mababang SNR ay gagawin itong mas mahirap para sa sistema na ipag-uunawa ang pagkakaiba sa pagitan ng iba't ibang liwanag at kontraste.
Resolusyon at Katuparan: Mababang SNR ay magiging sanhi ng pagdudulog sa pagkilala ng bagay na, samantalang mataas na SNR ay tumutulong upang mapabuti ang resolusyon at katuparan ng larawan, pagsasaobis ng mga detalye at tumutulong sa mga algoritmo ng pagpapakita ng edge.

Ano ang relasyon sa pagitan ng SNR at mga characteristics ng kamera?

Hindi lamang ang SNR ang nakakaapekto sa visualisasyon, ito ay malapit na ugnay sa maraming characteristics ng kamera. Pag-unawa kung paano ang mga ito nakakaapekto sa SNR ay maaaring humatol sa mas mahusay na mga resulta ng larawan.

Kabuuang saklaw: Mabuting dynamic range ay maaaring hikayatin ang mga tono ng kulay, na mabuti para makakuha ng mas mahusay na SNR sa iba't ibang antas ng liwanag, at mas maayos na pag-uugnay ng mga detalye sa mga sikat at madilim na lugar.

ISO Sensitivity: Matataas na ISO ay nagpapalaki ng signal habang nagpapalaki ng ruido, bumababa sa SNR. Mababang ISO ay nagbibigay ng mas mahusay na ratio ng tunog sa ruido, ngunit kailangan ng mas magandang ilaw para sa eksposura.

Bilis ng shutter: ang mas mabilis na bilis ng shutter ay nakakabawas sa motion blur, ngunit kailangan ng mas malaking aperture o ISO, na nakakaapekto sa SNR. Ang mas mabagal na bilis ng shutter sa mababang liwanag ay nagiging sanhi ng mas mababang SNR dahil sa napakahaba ng pagsisiyasat.

Laki ng sensor: habang higit na malalaki ang sensor, higit na malalaki ang mga pixel, higit na maraming photons ang natutubos at higit na maraming liwanag ang ma-capture para sa mas magandang signal-to-noise ratio. Sa kabila nito, maliit na mga pixel ay maaaring mag-ipon ng ruido at maiapektuhan ang SNR.

Mga algoritmo sa pagproseso ng imahe: Ang advanced na mga algoritmo sa pagproseso ng imahe ay maaaring bawasan ang hindi inaasahang ruido at mapabuti ang SNR habang pinapanatili ang detalye ng imahe.

Laki ng aperture: Habang higit na malalaki ang aperture, higit na maraming liwanag, na tumutulong upang mapabuti ang ratio ng snr. Kung mas maliit ang aperture, mas mahaba ang kinakailangang oras ng pagsisiyasat, na ipinapakita ng higit na ruido.

Bakit nakakaapekto ang oras ng pagsisiyasat sa SNR?

Ang oras ng pagsisiyasat ay isa din sa pangunahing bahagi sa SNR, na nagpapasiya kung gaano katagal ang sensoy maaaring tumanggap ng liwanag. Mas mahabang mga oras ng pagsisiyasat ay maaaring magdulot ng pagtaas sa bilang ng mga photon na tinangkap, teoretikong nagpapataas sa lakas ng signal at nagpapabuti sa ratio ng signal-sa-noise. Maaari itong humantong sa pagbubuo ng higit pang photonic at elektroniko na ruido, lalo na sa mataas na temperatura o sa mga mahabang pagsisiyasat, na maaaring masira ang kalidad ng imahe.

Mula sa nabanggit sa itaas, maaari nating i-kwenta na ang signal (s) ay proporsional sa bilang ng mga photon na tinanggap habang nagaganap ang pagsisiyasat, na kinakalkula bilang produkto ng intensidad ng liwanag (I) at ang oras ng pagsisiyasat (t):

Kapag pinag-uusapan ang intensidad ng mga insidente na photon, makikita rin ang ruido ng paghambing ng photon (photon scattering noise ay isang uri ng ruido na kasapi sa anumang sistema na bibilang ang liwanag sa diskretong yunit (hal., photons)). Ang ratio ng signal-sa-noise dahil sa ruido ng paghambing ng photon (SNR_Shot) ay ibinibigay ng sumusunod na ekwasyon:

Kapag ang oras ng pagsisiyasat ay mas mahaba, dumadagdag din ang bilang ng mga photon na tinangkilik (N), at ang signal (S) naman. Ang puno ng signal (√S) ay dumadagdag din. Ito ay nagpapakita na sa kaso ng scattered grain noise, ang ratio ng tunog sa noise ay dumadagdag kasama ang puno ng oras ng pagsisiyasat.

Ilan sa mga tugon na maaaring makatulong upang mapabuti ang SNR sa embedded vision

Mula sa itaas, maari kong sabihin na pagbabawas ng noise o pagpipitas ng kalidad ng signal ay epektibo upang mapabuti ang SNR. Para dito, maaari naming ipresentahin ang mga sumusunod na tugon para sa optimisasyon:

• para sa optimisasyon ng lakas ng signal. Ngunit iwasan ang sobrang optimisasyon upang hindi amplipikahin ang ruido, na magiging sanhi ng walang malaking pag-unlad sa larawan.
• Optimize ang arkitektura ng kamera sa panahon ng pagbili o pag-customize ng kamera. Gamit ang isang mabuting disenyo ng arkitektura ay nagbibigay-daan sa mas mabuting paggamit ng kamera.
• Gumamit ng mataas na kalidad na sensor. Ang mataas na kalidad na sensors na may mababang readout noise ay maaaring bawasan ang ruido at mapabuti ang SNR.
• Epektibong disenyo ng termal ay nagbaba sa temperatura ng sensor at nagbabawas sa iba pang uri ng ruido tulad ng ruido ng init.
• nag-optimiza ng mga setting ng kamera tulad ng panahon ng pagsisiyasat at bilis ng shutter upang bawasan ang ruido habang sinusunod ang pinakamainit na imahe.

Para Isummarize

Ang ratio ng signal-sa-ruido ay isang mahalagang factor na nakakaapekto sa mga sistema ng embedded vision, na direkta nang umaapekto sa kalidad ng datos ng imahe at video at sa katumpakan at relihiyosidad ng mga resulta ng analisis. Inaasahan namin na sa pamamagitan ng artikulong ito, maaari nating mas maintindihan ang kahulugan ng ratio ng signal-sa-ruido, ang mga factor na nakakaapekto sa kanila, at kung paano maiimprove ito upang ma-optimize ang aming mga aplikasyon ng embedded vision at makamit ang mas magandang resulta.

Kung kailangan mo ng tulong o pasadyang isasakatuparan ang isang kamera na may mababang ruido at ipagkamit ito sa iyong aplikasyon ng embedded vision, huwag magpahiyang kONTAKTAN NAMIN .