Mikä on signaali-kohinasuhde?Miten se vaikuttaa sulautettuun visioon?

En tiedä, oletko koskaan ymmärtänyt signaali-kohinasuhteen (SNR) käsitettä? Ne, jotka ovat altistuneetSulautetut näköjärjestelmätpitäisi tietää, että nämä järjestelmät luottavat kehittyneisiin kameroihin ja antureihin kuva- ja videotietojen sieppaamiseksi ja käsittelemiseksi sekä reaaliaikaisten oivallusten ja vastausten tarjoamiseksi, mikä tekee niistä suosittuja terveydenhuollon ja turvallisuuden kaltaisilla aloilla. Signaali-kohinasuhde on keskeinen tekijä, joka voi vaikuttaa näiden järjestelmien visuaaliseen tarkkuuteen, luotettavuuteen ja suorituskykyyn.

Ehkä olet edelleen hämmentynyt signaali-kohinasuhteesta. Vaikka olet kuullut siitä, et ymmärrä mitä se tarkoittaa, miten se lasketaan ja miksi se on tärkeä. Sitten tässä artikkelissa opimme lisää sen merkityksestä sulautetussa visiossa (esim. älykkäät valvontakamerat, automaattinen siirtovalokuvaus jne.).

Mikä on signaali-kohinasuhde?

Mikä on SN-suhde? Signaali-kohinasuhde tai lyhyesti SNR on kvantitatiivinen mitta halutun signaalin voimakkuudesta suhteessa taustameluun (ei-toivottu signaali).snr on tärkeä verrattaessa hyödyllisiä signaaleja häiritseviin signaaleihin järjestelmässä, erottamalla eri lähtösignaalit ja toteuttamalla tehokas lähtö.

Signaali-kohinasuhde ilmaistaan yleensä desibeleinä (dB). Mitä suurempi signaali-kohinasuhteen arvo, sitä parempi lähtö. Sulautetussa visiossa signaali on laitteen sieppaamaa dataa, joka voi sisältää tietoa, jota järjestelmän on käsiteltävä. Melu voi olla mikä tahansa ulkoinen tekijä, kuten sähkömagneettiset häiriöt, tärinä jne. Mitä pienempi kohinan vaikutus signaaliin, sitä korkeampi SNR, sitä enemmän hyödyllistä tietoa signaalissa on, mikä parantaa tietojen laatua ja luotettavuutta. Esimerkiksi 90dB on parempi kuin 50dB.

Joten miten lasketaan SNR?signaali-kohinasuhteen (SNR) laskeminen voidaan käyttää kaavaa ja tulos ilmaistaan desibeleinä:

s / n-suhteen kaava:  SNR = 20 * log10 (signaalin amplitudi / kohinan amplitudi)

Missä signaalin amplitudi on kuva- tai videodatan voimakkuus ja kohinan amplitudi on dataan vaikuttavan kohinan voimakkuus.

Miksi signaali-kohinasuhde on tärkeä sulautetussa näössä?

Signaali-kohinasuhde on tärkeä, koska se vaikuttaa suoraan kuva- ja videodatan laatuun sekä analyysitulosten tarkkuuteen ja luotettavuuteen. Kun on kyse sulautetuista näkösovelluksista, kuten reunakäsittelystä, kuten pään laskemisesta ja kohteen tunnistamisesta, korkea SNR on hyödyllinen kuvan kohinahiukkasten vähentämisessä ja selkeämpien tulosten antamisessa. Ja algoritmeissa, kuten koneoppimisessa ja tekoälyssä, korkea SNR voi tehokkaasti parantaa tietojenkäsittelyn tarkkuutta ja vähentää virheitä. Sillä välinhämärässä kameramoduulit, se voi heijastaa selvästi kohinan vaikutusta kuvanlaatuun.

Melun vaikutus sulautettuihin näkötietoihin

Kohina viittaa laajasti kuva- tai videodatassa esiintyviin ei-toivottuihin signaaleihin, kuten vääristymiin, kvanttikohinaan, pikselöitymiseen jne., Jotka voivat johtaa virheisiin tiedoissa. Näiden äänien läsnäolo vähentää tietojen visualisointia ja vaikeuttaa järjestelmän poimimista ja käsittelyä hyödyllisistä tiedoista. Se lisää myös tietojen koko- ja kaistanleveysvaatimuksia.Mikä on melu sulautetussa näössä?

Signaali-kohinasuhteen vaikutus sulautetun näköjärjestelmän suorituskykyyn

Melutaso:Matala SNR vahvistaa melutasoa, jolloin järjestelmän on vaikeampi poimia hyödyllistä tietoa tiedoista.
Dynaaminen alue:SNR: n taso vaikuttaa suoraan järjestelmän dynaamiseen alueeseen, joka on kirkkaimman ja pimeimmän osan suhde. Matala SNR vaikeuttaa järjestelmän erottamista eri kirkkaudesta ja kontrasteista.
Tarkkuus ja terävyys: Matala SNR saa kohteen tunnistuksen jumittumaan, mikä samalla kun korkea SNR auttaa parantamaan kuvan tarkkuutta ja terävyyttä, mikä tekee yksityiskohdista ilmeisempiä ja auttaa reunatunnistusalgoritmeja.

Mikä on SNR: n ja kameran ominaisuuksien välinen suhde?

SNR ei vaikuta pelkästään visualisointiin, vaan se liittyy läheisesti moniin kameran ominaisuuksiin. Ymmärtäminen, miten nämä ominaisuudet vaikuttavat SNR: ään, voi johtaa parempiin visuaalisiin tuloksiin.

Dynaaminen alue:Hyvä dynaaminen alue voi kaapata enemmän värisävyjä, mikä on hyvä saada parempi SNR eri kirkkaustasoilla ja erottaa paremmin yksityiskohdat vaaleilla ja tummilla alueilla.

ISO-herkkyys:Suuri ISO vahvistaa signaalia samalla kun vahvistaa kohinaa ja alentaa SNR: ää. alhainen ISO antaa paremman ääni-kohinasuhteen, mutta vaatii parempaa valoa altistumiseen.

Valotusaika:Nopeammat suljinajat vähentävät liikkeen epäterävyyttä, mutta vaativat suuremman aukon tai ISO:n, mikä vaikuttaa SNR:ään. Hitaammat suljinajat heikossa valaistuksessa johtavat pienempään SNR: ään lisääntyneen valotuksen vuoksi.

Anturin koko:Mitä suurempi anturi, sitä suurempia pikselit ovat, sitä enemmän fotoneja kerätään ja enemmän valoa voidaan kaapata paremman signaali-kohinasuhteen saavuttamiseksi. Päinvastoin, pienet pikselit voivat aiheuttaa kohinaa ja vaikuttaa SNR: ään.

Kuvankäsittelyalgoritmit:Edistyneet kuvankäsittelyalgoritmit voivat vähentää ei-toivottua kohinaa ja parantaa SNR: ää säilyttäen kuvan yksityiskohdat.

Aukon koko:Mitä suurempi aukko, sitä enemmän valoa on, mikä auttaa parantamaan snr-suhdetta. Mitä pienempi aukko, sitä pidempi valotusaika tarvitaan, mikä lisää melua.

Miksi valotusaika vaikuttaa SNR: ään?

Valotusaika on myös keskeinen tekijä SNR: ssä, joka määrittää, kuinka kauan anturi vastaanottaa valoa. Pidemmät valotusajat voivat lisätä kaapattujen fotonien määrää, mikä teoriassa lisää signaalin voimakkuutta ja parantaa signaali-kohinasuhdetta. Tämä voi myös johtaa fotonisen ja elektronisen kohinan lisääntymiseen, erityisesti korkeissa lämpötiloissa tai pitkien valotusten aikana, mikä voi heikentää kuvanlaatua.

Edellä esitetystä voidaan päätellä, että signaali (t) on verrannollinen valotusaikana kerättyjen fotonien lukumäärään, jälkimmäinen lasketaan valon voimakkuuden (I) ja valotusajan (t) tulona:

Kun tarkastellaan tulevien fotonien voimakkuutta, esiintyy myös fotonien sirontakohinaa (fotonien sirontakohina on kohinatyyppi, joka on luontainen mille tahansa järjestelmälle, joka laskee valoa erillisissä yksiköissä (eli fotoneissa)). Fotonien sirontakohinasta (SNR_Shot) johtuva signaali-kohinasuhde saadaan seuraavasta yhtälöstä:

Kun valotusaika on pidempi, myös kerättyjen fotonien määrä (N) kasvaa, samoin signaali (S). Myös signaalin neliöjuuri (√S) kasvaa. Tämä tarkoittaa, että hajallaan olevan rakeisen kohinan tapauksessa äänen ja kohinan suhde kasvaa valotusajan neliöjuuren myötä.

Joitakin asiaankuuluvia ehdotuksia SNR: n parantamiseksi sulautetussa näössä

Edellä esitetystä voin kertoa, että kohinan vähentäminen tai signaalin laadun parantaminen voi olla tehokasta SNR: n parantamisessa. Tätä varten voimme keksiä seuraavat asiaankuuluvat optimointiehdotukset:

• signaalin voimakkuuden optimointiin. Vältä kuitenkin liiallista optimointia kohinan vahvistumisen estämiseksi, jolloin kuva ei parane merkittävästi.
• Optimoi kameran arkkitehtuuri, kun ostat tai mukautat kameraa. Hyvän arkkitehtonisen suunnittelun käyttö mahdollistaa paremman kuvantamissuorituskyvyn.
• Käytä korkealaatuista anturia. Laadukkaat kuva-anturit, joilla on alhainen lukukohina, voivat vähentää kohinaa ja parantaa SNR: ää.
• Tehokas lämpösuunnittelu alentaa anturin lämpötilaa ja vähentää muita melumuotoja, kuten lämpömelua.
• Optimoi kameran asetukset, kuten valotusajan ja suljinajan, melun vähentämiseksi ja parhaiden kuvien ottamiseksi.

Yhteenvetona

Signaali-kohinasuhde on tärkeä sulautettuihin näköjärjestelmiin vaikuttava tekijä, joka vaikuttaa suoraan kuva- ja videodatan laatuun sekä analyysitulosten tarkkuuteen ja luotettavuuteen. Toivomme, että tämän artikkelin avulla voimme ymmärtää paremmin signaali-kohinasuhteen merkityksen, siihen vaikuttavat tekijät ja kuinka parantaa sitä, jotta voimme optimoida sulautetut näkösovelluksemme ja saavuttaa parempia tuloksia.

Jos tarvitset apua tai mukautat hiljaista kameraa ja integroit sen sulautettuun näkösovellukseen, voit vapaastiOta yhteyttä.