Качественное изображение с камер видеонаблюдения, является результатом работы ни одного десятка функций. Шумоподавление - одна из важнейших функций в этом списке. Метод шумоподавления называется DNR (Digital Noise Reduction — Цифровое понижение шума).
Камера во время своей работы постоянно улавливает на себя шумы. Они могут исходить от электромагнитных волн, которые дают токи рядом расположенных электронных схем непосредственно в самой камере. Так же они могут появиться от слабого освещения наблюдаемого объекта. В итоге шумы наслаиваются на сигнал, и мы видим нечеткую и размытую картинку.
Отношение сигнал / шум – величина отношения мощности сигнала к мощности шума, обычно измеряется в децибелах дБ. Чем выше значение данной величины, тем картинка лучше. К примеру, если измерительный прибор показывает 40дБ – значит что шумов очень много, и картинка будет сильно рябить. Если же отношение сигнал / шум будет порядка 65-70 дБ, значит мощность сигнала преобладает и качество изображения будет отличным.
Можно выделить основные виды шума, которые чаще встречаются.
1. «Соль и перец» (Salt and pepper noise)
На картинке появляются в хаотичном порядке то белые, то черные пиксели, никак не связанные цветом с соседними пикселями. Они выглядят, как рассыпанные крупинки соли и перца от сюда и название. Данный вид шума может проявляться от перегревания матрицы.
2. Импульсный (Impulse noise)
Когда камера выдает картинку с пикселями только одного белого цвета, то такой шум называется импульсным.
3. Гауссов (Gaussian noise)
Когда на изображении появляются колебания интенсивности, распределенные по нормальному закону, то шум называют Гауссовым.
Есть два типа алгоритмов, которые применяются при недостаточном освещении - 2D DNR и 3D DNR.
2D DNR в свою очередь разделяют на шумоподавления:
1. Пространственное – имеется ввиду устранение шумов на одном кадре, игнорируя другие. Происходит сравнение нескольких соседних пикселей, определяется «шумный» пиксель и ему назначается цвет одного из соседей. Именно потому, что этот метод игнорирует другие кадры - не происходит адаптации к движению. В итоге, когда начинается движение – границы объектов и детали смазываются.
2. Временное
А. Адаптивный фильтр – в этом методе сравниваются пиксели, расположенные на соседних кадрах. Их позиция относительно кадров одинаковая (на том же самом месте). В этом методе учитывается временной фактор, но не учитывается фактор движения объекта.
Б. Компенсационный фильтр – здесь...
Это интересно
+1
|
|||
Комментарии временно отключены