雪花算法原理_低照度摄像机原理及影响图像效果因素
光電應用專欄
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近些年,超低照度攝像機紛紛涌現出來,成為“平安城市”視頻監控系統炙手可熱的機型之一。為何“超低照度”能夠實現非常好的圖像效果,有哪些實用原理?
影響攝像機圖像效果的幾個重要因素主要包括鏡頭、光圈、圖像傳感器、補光燈等,也正是這些硬件/軟件因素的差異化,才有圖像效果有差別的攝像機。另外圖像的效果還與ISP調優能力、鏡頭搭配合理性有較大關系。
低照度攝像機,主要受鏡頭、圖像傳感器、后端圖像處理技術等因素的影響,是指在光照較暗的情況下(即低照度)仍然可以獲得比較清晰圖像的攝像機。目前安防行業通常將前端攝像機分為四個等級,當最低照度值達到甚至低于0.0001Lux的時候,便達到了“星光級”的超低照度攝像機。
圖像傳感器影響攝像機低照度的,首先是傳感器的選擇。眾所周知,同樣尺寸的圖像傳感器,像素越高,分配到每個像素的感光面積就小,低照效果就越差;
拿200萬像素的高清攝像機來說,如果使用與30萬像素模擬攝像機同樣大小的傳感器,那平均每一個像素的感光面積只有模擬攝像機的1/8,其高清畫質在夜間反而會更加慘不忍睹。
所以,星光級低照度攝像機,一般會采用靶面尺寸較大的成像傳感器:相同像素的攝像機,靶面尺寸越大,每個像素吸收到環境中的光線就會越多;單位面積的進光量,是體現傳感器低照度性能的決定因素。
大光圈鏡頭鏡頭是攝像部件的重要組成部份,它在低照監控應用技術上的作用是為攝像機聚焦被攝目標的光線,這里的低照應用與技術關鍵在于鏡頭的口徑越大其進光量也會越大,也就是鏡頭光圈的增大可有效提升進光量,從而使攝像機獲得理想的低照度效果。
處理芯片低照度環境還會給圖像帶來噪聲,從而圖像的清晰度,這就需要有性能足夠強大的處理芯片,來搭載自動增益、數字降噪等關鍵技術。
自動增益,能夠將低照度下圖像的亮度維持在理想狀況,控制噪聲的大小;數字降噪技術,則能夠過濾噪聲,顯示較為純凈的畫面,看清更多的圖像細節。
強大的處理芯片搭載的關鍵算法,對原始裸數據進行“雕琢”后,才能呈現給用戶最好的圖像效果。
低照度增強算法使用相同的處理芯片,也不一定就能取得同樣的降噪、增益效果。以降噪為例,降噪處理不當,會造成圖像嚴重的霧感、拖影、細節損失等現象。
而對于伽馬數值設置,過高會使畫面的對比度增強、畫面變暗、畫質通透,但會丟失細節;數值設置過低,又會使圖像變亮、細節增加,但是畫質通透度變差。
所以即使基于相同的硬件平臺,產品的最終效果也各有不同,這其中就體現了不同廠家的研發實力。
采用靈敏度高的圖像傳感器及鏡頭這是通過硬件改善的方式來提升攝像機在低照度環境下的夜視效果。
鏡頭作為攝像機的重要組成部分,其是光線進入攝像機的第一道“關卡”,其攝取光線的多少直接決定了成像的清晰度。而通常用“進光量”的大小來衡量鏡頭對光線的攝取能力,鏡頭的進光量可以用F值(光闌系數)表示。
F值=f(鏡頭焦距)/D(鏡頭的有效光圈口徑),它與口徑成反比,與焦距成正比。在焦距相同的條件下,選擇光圈口徑越大的鏡頭,鏡頭進光量就越大,也就是需要選擇F值越小的鏡頭。常見鏡頭的光闌系數有F1.2、F1.4等。
圖像傳感器是光線進入攝像機的第二道“關卡”,從鏡頭透進的光線會在這里轉化成電信號。目前主流的傳感器有CCD和CMOS兩種,CCD的制造工藝較為復雜且技術壟斷在幾個日系廠家手中,成本較高,其在靈敏度及信噪處理等方面的表現優于CMOS,而CMOS則具有低成本、低功耗以及高整合度的特點。
但隨著CMOS技術的不斷發展,CCD和CMOS之間的差距正在逐漸減小,新一代的CMOS已經極大地改善了在靈敏度方面的不足,成為高清攝像機領域的主流,現在市面上的星光級超低照度網絡高清攝像機基本上采用的都是高靈敏度的CMOS傳感器。
另外,傳感器的尺寸大小也會影響其低照度效果,在同樣的光照條件下,尺寸越小,像素越高的攝像機低照度效果越差。
提高幀累積、增益,增加曝光時間這是通過調節攝像機的參數來提升圖像亮度的方法。幀累積或者慢快門功能,可以持續像素中的光電荷轉換,從而延長曝光時間,提升圖像畫面亮度,因此打開慢快門功能時,輸出的圖像不是實時圖像,而是通過犧牲圖像的實時性,來提升低光照場合下的圖像清晰度,只要攝像機的快門慢到4倍以上,在監視器上就可以看到比較明顯的圖像拖影。
但是對于監控而言,重要的恰恰在于清晰、連貫、實時的圖像,因此幀累積慢快門攝像機常常被用于對靜態事物的監視,而不建議用在非靜態應用中。
AGC(AutoGainControl)是將來自圖像傳感器的信號放大到可以使用水準的視頻放大器,其放大量即增益,可自動根據信號電平調整增益幅度,優點是提升了攝像機的動態范圍,缺點是將噪聲一同放大。
因此當夜晚圖像增益提高時,畫面會出現類似“雪花點”的噪點,可以開啟攝像機的3D降噪功能,撫平畫面噪點,使圖像看起來更細膩平滑。
來源:中國安防行業網
投稿請聯系:yaxian.wang@cioe.cn
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