Фото шумовой датчик. Акустический датчик освещения: принцип работы, преимущества и применение — Производство и поставка электростанций, Бензиновые и дизельные генераторы от 1 до 100 кВт. Мини ТЭЦ на базе двигателя Стирлинга.

Как работает акустический датчик освещения. Какие преимущества дает использование акустических датчиков для управления освещением. Где применяются акустические датчики освещения. Как выбрать подходящий акустический датчик для освещения.

Содержание

Что такое акустический датчик освещения и как он работает

Акустический датчик освещения (также называемый шумовым или звуковым датчиком) — это устройство, которое автоматически включает и выключает освещение в помещении при появлении звуков. Принцип его работы основан на реагировании на акустические колебания:

Встроенный микрофон улавливает звуки в помещении
При превышении определенного порога громкости датчик активируется
Подается сигнал на включение освещения
Свет горит заданное время после последнего звукового сигнала
Если новых звуков нет, освещение автоматически выключается

Как правило, акустические датчики реагируют на резкие звуки — хлопки, шаги, кашель, разговор. Уровень чувствительности можно регулировать. Также датчики имеют функцию задержки выключения света на 30-60 секунд после последнего звука.

Преимущества использования акустических датчиков для управления освещением

Установка акустических датчиков для управления освещением имеет ряд существенных преимуществ:

Значительная экономия электроэнергии — свет горит только когда в помещении кто-то есть
Удобство — не нужно искать выключатель в темноте
Бесконтактное управление — гигиенично, нет риска поражения током
Увеличение срока службы ламп за счет сокращения времени работы
Простота установки — не требуется прокладка проводов
Возможность регулировки чувствительности и времени работы

По оценкам экспертов, использование акустических датчиков позволяет снизить расходы на освещение в 10-15 раз по сравнению с обычными выключателями. Это делает их особенно выгодными для применения в местах общего пользования.

Области применения акустических датчиков освещения

Акустические датчики освещения нашли широкое применение в различных сферах:

Подъезды и лестничные клетки жилых домов
Коридоры и холлы общественных зданий
Офисные помещения
Складские комплексы
Паркинги и гаражи
Подвалы и технические помещения
Уборные и санузлы
Подсобные помещения

Особенно эффективно использование акустических датчиков в местах, где люди появляются нерегулярно и на короткое время. В таких помещениях они позволяют обеспечить комфортное освещение и при этом существенно сократить энергопотребление.

Как выбрать акустический датчик освещения

При выборе акустического датчика для управления освещением следует обратить внимание на следующие характеристики:

Напряжение питания — 220В или 12В
Максимальная мощность нагрузки — от 60 до 1000 Вт

Чувствительность микрофона — регулируемая или фиксированная
Задержка выключения — от 5 секунд до 10 минут
Дальность срабатывания — от 5 до 15 метров
Угол обзора — от 120 до 360 градусов
Порог освещенности — наличие сумеречного датчика
Степень защиты — IP20 — IP44

Важно подобрать датчик с характеристиками, соответствующими конкретному помещению и условиям эксплуатации. Для влажных помещений нужна повышенная степень защиты, для больших пространств — увеличенная дальность срабатывания.

Монтаж и настройка акустических датчиков освещения

Установка акустического датчика освещения не требует специальных навыков и может быть выполнена самостоятельно:

Выбрать место установки датчика с хорошей слышимостью
Закрепить корпус на стене или потолке
Подключить провода питания и нагрузки согласно схеме
Отрегулировать чувствительность микрофона
Настроить время задержки выключения
Проверить работу датчика

При настройке важно найти оптимальный баланс между чувствительностью и помехоустойчивостью. Слишком высокая чувствительность приведет к ложным срабатываниям, слишком низкая — к пропуску сигналов. Рекомендуется провести тестирование в разное время суток.

Альтернативные датчики для управления освещением

Помимо акустических, для автоматизации освещения применяются и другие типы датчиков:

Инфракрасные датчики движения — реагируют на тепловое излучение
Микроволновые датчики — используют отражение радиоволн
Ультразвуковые датчики — работают по принципу эхолокации
Фотореле — включают свет при снижении естественной освещенности

У каждого типа есть свои преимущества и недостатки. Акустические датчики выигрывают за счет низкой стоимости, простоты монтажа и настройки. Однако в некоторых случаях более эффективными могут оказаться альтернативные варианты или комбинированные системы.

Перспективы развития технологий управления освещением

Технологии автоматизации освещения постоянно совершенствуются. Основные тенденции развития в этой сфере:

Интеграция датчиков в системы «умного дома»
Использование искусственного интеллекта для анализа паттернов активности
Применение беспроводных технологий для объединения датчиков в сеть
Разработка мультисенсорных устройств с комбинацией разных типов датчиков
Создание самообучающихся систем, адаптирующихся к поведению пользователей

Эксперты прогнозируют, что в ближайшие годы автоматизированные системы управления освещением станут стандартом для большинства зданий. Это позволит существенно повысить энергоэффективность и создать более комфортную среду для людей.

Акустический датчик | Фото шумовой датчик для освещения

Фото шумовой датчик

Использование в подъездах жилых домов фото шумовых датчиков для освещения позволяет снизить расходы на электроэнергию в 10-15раз. Устройства также эффективно работают в местах общего пользования: тамбурах, тех помещениях, в подвалах, туалетах и т.п.

Наименование

Назначение, характеристики

Акустический датчик управления освещением ПОАС-2

Предназначен для автоматического включения и выключения освещения (включает свет при наличии звука) на определенный интервал времени.

Автоматический выключатель ПОАС — 2 предназначен для автоматического включения и выключения освещения (включает свет при наличии звука) на определенный интервал времени.

ПОАС – 2 предназначен для автоматического включения и выключения освещения (включает свет при наличии звука) на определенный интервал времени, также может использоваться в составе систем охранных сигнализаций. Применяется внутри помещений.
Питание – 220 +-30 V~
Максимальная мощность коммутируемой нагрузки – 200 Ватт.
Высокая чувствительность, большая дальность обнаружения
Диаграмма обнаружения 360° х 180 °.
Сумрачный порог включения освещения на уровне 3-6 Люкс.
Время включения освещения – 1 мин.

Снижение расхода электроэнергии достигается:

— За счет выключения светильников при достижения естественного уровня освещения в помещении. Многие датчики имеют настройки включения по уровню освещенности.

— За счет выключения светильника после покидания людьми помещения.

Датчик звука для включения света

Акустический датчик управления освещением выключает свет примерно после 30 секунд с момента последних звуковых сигналов. Благодаря этому обеспечивается свечение лампы во время пребывания людей в помещении.

Шумовые датчики плавно включают освещение в темное время суток, при наличии в помещении резких звуков, таких как хлопок, кашель, звук каблуков и т. п.

Акустический датчик управления освещением: места использования

Данный вид датчиков отлично себя зарекомендовал при освещении мест общего пользования: подъезды жилых многоэтажных домов, тамбуры, общественные туалеты и т.д. В некоторых случаях шумоакустические датчики могут быть использованы в системах охранных сигнализациях. Датчики превосходно работают со всеми современными типами ламп: люминесцентными, светодиодными лампами.

Таким образом, акустические датчики для освещения – это эффективное решение для освещения общественных мест. Купить датчик звука для включения света в Минске можно в магазине STMarket. Также предлагаем большой ассортимент изделий для ЖКХ и датчиков движения.

Фото-акустический датчик

Каталог

Внутреннее освещение 155

Светильники встраиваемые 52

Светодиодные светильники Армстронг 29

Светодиодные светильники Грильято 13

Светильники направленного света, Downlight 17

Потолочные светильники 70

Светильники трековые, карданные 9

Светильники подвесные 38

Светильники для световых линий 28

Светильники настенные 38

Фитосветильники 2

Светильники для чистых помещений 14

Светильники для пожароопасных зон 14

Светильники пылевлагозащищенные 39

Светильники для высоких пролетов 5

Светильники для декоративной подсветки 12

Прожекторы 3

Светильники аварийные 2

Наружное освещение 12

Архитектурная подсветка и декоративная подсветка 16

Прожекторы 3

Аварийное освещение 5

Светильники для светодиодных ламп 29

Для общественных помещений 25

Для производственных помещений 4

Системы управления освещением 21

Системы управления освещением 6

Компоненты систем управления освещением 13

Дополнительная комплектация 28

Система монтажа светильников в линию с помощью профилей 1

Монтажные основания 4

Подвесы 9

Комплекты монтажные 4

Отражатели 2

Решетки 3

Кронштейны 4

Трубки защитные 1

Электронные конвертеры 1

Области применения светильников

Офисно-административное освещение 128

Торговое освещение 43

Промышленное освещение 18

Школьное освещение 28

Специальное освещение 33

Уличное освещение 16

Декоративное освещение 17

Рециркуляторы и облучатели бактерицидные 3

Архив 93

Подбор по параметрам

Область применения:	Школьное Архитектурное Офисное Торговое Промышленное Декоративное Аварийное Специальное Наружное
Источник света:	светодиодная лампа Е14 светодиодная лампа Е27 светодиодная лампа Т8 светодиодный модуль люминесцентная лампа Т8 люминесцентная лампа Т5 кольцевая люминесцентная лампа компактная люминесцентная лампа металлогалогенная лампа натриевая лампа ртутная лампа галогенная лампа лампа накаливания Е27 лампа накаливания Е14
Количество ламп:	1 2 3 4 6
Способ установки:	встраиваемый в потолок типа Армстронг встраиваемый в гипсокартонный потолок встраиваемый в потолок Грильято встраиваемый в реечный потолок встраиваемый в потолок типа GEA встраиваемый в легкий кассетный потолок встраиваемый в стену встраиваемый в грунт потолочный трековый подвесной настенный пристраиваемый консольный мобильный напольный
Конструкция:	одиночный для установки в линию
Степень защиты:	IP20 IP23 IP40 IP40/IP20 IP43 IP44/IP20 IP54 IP54/IP20 IP65 IP65/IP44 IP66 IP67 IP68

Главная

Системы управления освещением

Компоненты систем управления освещением

Фото-акустический датчик (ФАД)

Узнать цену

Описание

Список моделей

Документы, инструкции

Описание

Фото-акустический датчик (ФАД) предназначен для автоматического включения/выключения освещения в темное время суток при появлении/уходе людей. Светильники с датчиком значительно экономят электроэнергию. Светильники с датчиком можно устанавливать в подъездах, на лестничных площадках, в коридорах, туалетных комнатах и т. п. ФАД работает со светодиодными, люминесцентными светильниками, лампами накаливания и галогенными лампами, а также светодиодными модулями. Датчик имеет регулировки чувствительности звука и освещенности, а также времени срабатывания. По умолчанию подстроечные резисторы установлены в среднее положение.
Срок службы датчика — не менее 5 лет.

Наименование	Степень защиты	Напряжение АС 50-60 Гц, В	Мощность нагрузки, Вт	Продолжительность свечения лампы, мин	Минимальная освещенность срабатывания, лк	Диапазон уровня шума для срабатывания, дБ	Габаритные размеры, мм	Масса, кг
ФАД	IP20	176. ..264	0…200	0,25…15	2…100	30…150	41х47х15	0,02

Пример записи светильника с датчиком при заказе: Светильник ДПО22-401-36-20.о 1270х106х95 с ФАД

Возможность изготовления светильников с датчиком уточняется по запросу.

Дата последнего обновления: 06.02.2023

Шум изображения цифровой камеры: понятие и типы

«Шум изображения» — это цифровой эквивалент зернистости пленки для аналоговых камер. В качестве альтернативы, его можно представить как аналог тонкого фонового шипения, которое вы можете услышать из вашей аудиосистемы на полной громкости. Для цифровых изображений этот шум проявляется в виде случайных пятен на гладкой поверхности и может значительно ухудшить качество изображения. Хотя шум часто портит изображение, иногда он желателен, поскольку может придать старомодный зернистый вид, напоминающий ранние фильмы. Некоторый шум также может увеличить кажущуюся резкость изображения. Шум увеличивается с настройкой чувствительности камеры, продолжительностью экспозиции, температурой и даже варьируется в зависимости от модели камеры.

ПОНЯТИЕ: ОТНОШЕНИЕ СИГНАЛА К ШУМУ

Некоторая степень шума всегда присутствует в любом электронном устройстве, которое передает или принимает «сигнал». Для телевизоров этот сигнал представляет собой широковещательные данные, передаваемые по кабелю или принимаемые на антенну; для цифровых камер сигнал — это свет, попадающий на датчик камеры. Несмотря на то, что шум неизбежен, он может стать настолько малым по сравнению с сигналом, что кажется, будто его не существует. Отношение сигнал-шум (SNR) — полезный и универсальный способ сравнения относительных величин сигнала и шума для любой электронной системы; высокие коэффициенты будут иметь очень мало видимого шума, тогда как для низких коэффициентов верно обратное. Последовательность изображений ниже показывает камеру, создающую очень зашумленное изображение слова «сигнал» на гладком фоне. Результирующее изображение показано вместе с увеличенным трехмерным изображением, изображающим сигнал над фоновым шумом.

Изображение выше имеет достаточно высокое соотношение сигнал-шум, чтобы четко отделить информацию изображения от фонового шума. Низкий SNR будет создавать изображение, в котором «сигнал» и шум более сопоставимы, и поэтому их труднее отличить друг от друга.

ТЕРМИНОЛОГИЯ: СКОРОСТЬ ISO

«Настройка ISO» или «чувствительность ISO» камеры — это стандарт, описывающий ее абсолютную чувствительность к свету. Настройки ISO обычно указываются с коэффициентом 2, например, ISO 50, ISO 100 и ISO 200, и могут иметь широкий диапазон значений. Более высокие числа представляют большую чувствительность, а отношение двух чисел ISO представляет их относительную чувствительность, то есть фотография с ISO 200 займет вдвое меньше времени, чтобы достичь того же уровня экспозиции, что и фотография, сделанная с ISO 100 (при прочих равных настройках). Чувствительность ISO аналогична чувствительности ASA для разных пленок, однако одна цифровая камера может снимать изображения с несколькими различными чувствительностью ISO. Это достигается за счет усиления сигнала изображения в камере, однако это также усиливает шум, поэтому более высокие значения ISO будут производить все больше шума.

ТИПЫ ШУМА

Цифровые камеры производят три распространенных типа шума: случайный шум, шум с «фиксированной структурой» и полосатый шум. Три качественных примера ниже показывают ярко выраженные и отдельные случаи для каждого типа шума на обычно гладком сером фоне.

Фиксированный шум
Длинная выдержка
Низкая чувствительность ISO

Случайный шум
Короткая выдержка
Высокая чувствительность ISO

Полосчатый шум
Восприимчивая камера
Яркие тени

Случайный шум характеризуется колебаниями интенсивности и цвета выше и ниже фактической интенсивности изображения. При любой длине выдержки всегда будет некоторый случайный шум, и на него больше всего влияет чувствительность ISO. Характер случайного шума меняется, даже если настройки экспозиции идентичны.

Фиксированный структурный шум включает в себя так называемые «горячие пиксели», которые определяются как таковые, когда интенсивность пикселя намного превышает интенсивность флуктуаций окружающего случайного шума. Шум с фиксированной структурой обычно появляется при очень длительных экспозициях и усиливается при более высоких температурах. Фиксированный шаблонный шум уникален тем, что он показывает почти такое же распределение горячих пикселей, если снимать в одинаковых условиях (температура, продолжительность экспозиции, чувствительность ISO).

Полосовой шум сильно зависит от камеры и представляет собой шум, создаваемый камерой при считывании данных с цифрового датчика. Полосатый шум наиболее заметен при высоких значениях чувствительности ISO и в тенях, а также при чрезмерно ярком изображении. Полосатый шум также может увеличиваться при определенных балансах белого, в зависимости от модели камеры.

Хотя шум с фиксированным шаблоном кажется более неприятным, его обычно легче удалить, поскольку он повторяется. Внутренней электронике камеры просто нужно знать шаблон, и он может вычесть этот шум, чтобы показать истинное изображение. Фиксированный шаблонный шум представляет гораздо меньшую проблему, чем случайный шум в цифровых камерах последнего поколения, однако даже малейшее его количество может отвлекать больше, чем случайный шум.

Менее неприятный случайный шум обычно намного сложнее удалить без ухудшения качества изображения. Компьютерам трудно отличить случайный шум от мелких узоров текстуры, таких как те, что встречаются в грязи или листве, поэтому, если вы удаляете случайный шум, вы часто в конечном итоге удаляете и эти текстуры. Такие программы, как Neat Image и Noise Ninja, могут очень хорошо уменьшать шум, сохраняя при этом реальную информацию об изображении. См. также мой раздел об усреднении изображений, чтобы узнать о другом методе уменьшения шума.

Пожалуйста, перейдите к части 2: «Шум изображения: примеры и характеристики»

Номер страницы: 1 2

Хотите узнать больше? Обсудите эту и другие статьи на наших форумах цифровой фотографии.

Шум изображения — обработка изображений

Содержание

Введение
Проблема с шумом
Типы шума
Временной шум (случайный шум)
Пространственный шум (структурный шум или неоднородный шум)
Цветовой шум в сравнении с интенсивным шумом
Источники шума
Фотонный шум
Шум чтения
Улучшение шума
Как измерить шум?
ISO 15739 СНР
Измерение шума с использованием шаблона мертвых листьев
Стандарты шума (которые мы используем)
ISO 15739 Визуальный шум
EMVA 1288 Неравномерность
Заключение
Ссылки

Введение

Шум на изображении — это наличие артефактов, не связанных с исходным содержимым сцены. Вообще говоря, шум — это статистическая вариация измерения, создаваемая случайным процессом. В изображении шум появляется как артефакт на изображении, который выглядит как зернистая структура, покрывающая изображение.

Шум может иметь различные формы и проявления на изображении и в большинстве случаев является нежелательным или мешающим артефактом, снижающим субъективное качество изображения.

Изображение 1: пример того, как шум может сильно повлиять на качество изображения.
Проблема с шумом
Шум является побочным продуктом нерегулярных колебаний сигнала, сопровождающих передаваемый сигнал. Здесь важно понимать, что эти колебания не являются частью сигнала и вместо этого скрывают намеченную цель.
Таким образом, одной из самых важных задач в визуализации является поиск решения для создания сильного сигнала с минимальным количеством шума рядом с ним. К сожалению, поиск решения часто оказывается серьезной проблемой при визуализации, особенно в условиях слабого освещения, когда сигнал уже слабый. При работе с шумом изображения первым шагом является определение типа шума, с которым вы сталкиваетесь.
Типы шума
В цифровых изображениях мы сталкиваемся с различными типами шума. К сожалению, термины и определения немного отличаются в разных стандартах и публикациях, что затрудняет согласование одного или двух решений. В этой статье мы стараемся охватить наиболее широко используемые определения и решения.
Изображение 2: Временной шум (слева) и пространственный шум (справа).
Временной шум (случайный шум)
Временной шум почти всегда является полностью случайным и возникает из-за различий в генерации цифрового значения из одного пикселя путем преобразования поступающих фотонов в электроны. Кроме того, количество фотонов, попадающих в один пиксель во время экспозиции, будет разным. Эта процедура известна как фотонный дробовой шум.
Если мы наблюдаем один и тот же пиксель на изображении, снятом несколько раз, мы увидим, что этот пиксель колеблется между различными изображениями, как показано на изображении 2. Даже если сцена изображения не меняется, мы все равно увидим изменение в цифровое значение, которое мы получаем от этого конкретного пикселя.
Пространственный шум (структурный шум или неоднородный шум)
Изменения в отдельных пикселях обычно вызывают пространственный шум и поэтому не являются случайными. Этот тип шума часто называют «неоднородностью», поскольку сам термин «шум» подразумевает случайный процесс. В EMVA1288 используется термин «неравномерность», тогда как в ISO 15739использует «фиксированный шаблонный шум».
Пиксели, расположенные рядом друг с другом на датчике, будут отображать различия в своих цифровых значениях, даже если объекты равны. В результате каждый пиксель будет демонстрировать немного отличающееся поведение, что приводит к слегка контрастирующим цифровым значениям.
Имейте в виду, что различия между пикселями также могут быть вызваны временным шумом. Различные формы пространственного шума можно наблюдать только при минимизации временного шума. Этот процесс обычно выполняется путем усреднения сотен изображений, чтобы свести к минимуму случайную составляющую. Оставшееся (усредненное) изображение покажет только пространственный шум.
Одной из форм пространственного шума является неравномерность отклика пикселей (PRNU), небольшое изменение чувствительности каждого пикселя. Dark Signal Non-Uniformity (DSNU) — это еще одна форма, которая имеет небольшую дисперсию между пикселями в их сигнале, или, проще говоря, генерируемом сигнале в отсутствие света.
Изображение 3: Усреднение изображений для уменьшения присутствия шума.
Цветовой шум в сравнении с интенсивным шумом
В предыдущем разделе мы анализировали поведение только отдельных пикселей и их соседей с монохромных сенсоров. Эти датчики будут показывать шум только как изменение интенсивности. Однако датчики цвета будут отображать как шум интенсивности, так и шум цвета.
Цветовой шум создается и усиливается во время генерации информации о цвете. По сути, один пиксель фиксирует только информацию о цвете для определенной полосы светового спектра (например, красного, зеленого или синего). Этот процесс действителен почти для всех типов датчиков.
Цветовой шум связан с процессом, известным как демозаика. По сути, отсутствующая информация о цвете интерполируется из соседнего пикселя, чтобы обеспечить получение красного, зеленого и синего в каждом пикселе. В результате шум отдельного пикселя будет влиять на цветовую информацию соседнего пикселя. В процессе интерполяции шум в этих пикселях будет размазываться.
Типичным сценарием цветового шума при изображении является сильный шум в синем канале и низкий уровень шума в зеленом и красном каналах. Интенсивный шум в синем канале также будет влиять на другие каналы из-за демозаики.
Важно отметить, что человек-наблюдатель гораздо более чувствителен к шуму интенсивности, чем к шуму цвета. Тем не менее, интенсивный цветовой шум все еще может мешать общему качеству изображения.
Источники шума
На изображении существует множество различных источников шума. Для упрощения мы можем различать два основных источника шума: фотонный шум и шум чтения.
Фотонный шум
Фотонный шум относится к шуму самого света. Если представить свет как поток фотонов, то мы увидим, что этот поток не является совершенно постоянным во времени. Для сравнения представьте прибор, измеряющий дождь на небольшой поверхности. Если у нас идет сильный дождь, мы можем точно указать число, которое является средним значением для поверхности за временной интервал. Тем не менее, очень слабый дождь покажет только несколько капель за временной интервал и быстро изменится для различных измерений.
Та же идея, что и в примере с дождем, применима и к фотонному шуму. Отношение сигнал-шум (SNR) равно квадратному корню сигнала фотонного шума. Проще говоря, чем больше у нас фотонов, тем лучше SNR, и наоборот.
Изображение 4: Чем больше у нас сигнала, тем лучше SNR. ¹
Шум считывания
Шум считывания представляет собой совокупность нескольких типов источников шума в процессе считывания датчика. Во многих случаях шум постоянен, поэтому чем ниже уровень сигнала, тем хуже ОСШ. Точно так же, чем меньше количество фотонов, тем ниже SNR.
Когда мы строим отношение SNR к количеству фотонов на пиксель за экспозицию, мы можем разделить SNR на две области:
Ограничение шума считывания: Происходит, когда шум считывания настолько интенсивен, что SNR значительно ниже меньше, чем самое низкое отношение сигнал/шум, возникающее из фотонного дробового шума.
Ограничение фотонного дробового шума: Происходит, когда измеренное отношение сигнал-шум чуть ниже самого высокого отношения сигнал-шум, которого можно достичь с фотонным дробовым шумом.
Улучшение шума
Идеальная камера (без шума считывания и шума квантования) не свободна от шума, но все же будет показывать дробовой шум фотонов. Однако имейте в виду, что чем меньше количество фотонов на пиксель за экспозицию, тем хуже ОСШ.
Чтобы улучшить шум на уровне сенсора, нужно уменьшить шум считывания и увеличить количество фотонов на пиксель за экспозицию. Большие пиксели будут собирать больше фотонов, а более длительное время экспозиции захватывает больше фотонов. Максимальная продолжительность выдержки зависит от приложения, поскольку оно также приводит к размытию изображения в движении. Таким образом, возможности для уменьшения шума ограничены, но во многих случаях обработка сигнала уменьшит шум от сигнала с помощью алгоритмов улучшения изображения и уменьшения шума.
Как измерить шум?
ISO 15739 SNR
Стандарт ISO 15739 описывает процедуру измерения и сообщения SNR камеры. ² В методе используется тестовая мишень на основе ISO 14524, поэтому тестируемая камера может воспроизвести тестовую мишень в контролируемых условиях. ³ См. примеры целей ниже:
Изображение 5: Тестовая таблица OECF TE269 для измерения шума. Изображение 6: Тестовая таблица TE270X для измерения шума.
SNR рассчитывается для каждого фрагмента тестовой мишени и представляет собой функцию отношения SNR к яркости. Чтобы сообщить одно число, следуйте нумерованному подходу.
Извлечение L_ref из OECF
Рассчитать L_SNR
Интерполировать и сообщить SNR для L_SNR
Эталонная яркость (L_ref) — это наименьшая яркость, которая приводит к цифровому значению 245 в одном из трех каналов. Значение 245 допустимо для 8-битных изображений sRGB.
Если у нас есть L_ref, то мы можем легко рассчитать L_SNR как:
L _SNR = 0,13 x L _ref
Откуда берутся 0,13 или 13%? Идея состоит в том, чтобы рассчитать на 18% серой карте, но управление экспозицией камеры не будет подвергать 18% отражения 18% от максимального цифрового значения, поскольку это требует некоторого «запаса» для светлых участков изображения. ISO предполагает запас по высоте 140%, в результате чего получается 13%.
По существу, когда известно L_SNR, соответствующее значение SNR интерполируется из кривой SNR.
Измерение шума с помощью шаблона мертвых листьев
Другим вариантом измерения шума является использование шаблона мертвых листьев4. Этот паттерн состоит из случайного паттерна кругов разного диаметра и цвета, что дает нам неоднородный паттерн. Измерение шума с использованием неоднородного шаблона обеспечит лучшие результаты реальных характеристик шума и, в конечном итоге, приведет к лучшей корреляции взаимодействия с пользователем.
Изображение 7: Пример тестовой таблицы мертвых листьев.
Стандарты шума (которые мы используем)
ISO 15739 Визуальный шум
Хотя значение SNR является хорошо зарекомендовавшим себя показателем для описания производительности сенсора, это не лучший выбор, если вы хотите выразить, сколько шума может видеть человек-наблюдатель.
ISO 15739 использует показатель, называемый визуальным шумом, который гораздо лучше коррелирует с человеческим восприятием шума, чем ОСШ.
Значение визуального шума понять просто: чем выше значение, тем больше шума увидит наблюдатель. Основное различие между SNR и VN заключается в том, что VN взвешивает шум в соответствии с видимостью. Шум, который не виден, не будет учитываться при измерении шума.
Откуда мы знаем, какой шум может/не может видеть человек-наблюдатель?
Мы можем смоделировать реакцию зрительной системы человека на пространственные частоты. По сути, функция контрастной чувствительности (CSF) и предположение об условиях просмотра позволяют нам рассчитать важность различных частей спектра шума. На изображении ниже изображение 1x будет иметь большую часть своего «шума» в области высоких пространственных частот и низкий отклик в CSF. Изображение 4x имеет большую часть своего «шума» на более низких пространственных частотах, и его легко наблюдать в соответствии с CSF. Таким образом, изображение 4x получает гораздо более высокое значение VN, чем 1x.
Изображение 8: 1x, 2x и 4x шум. Шум 4x имеет гораздо более высокое значение визуального шума, чем другие.
EMVA 1288 Неоднородности
EMVA (Европейская ассоциация машинного зрения) 1288 была создана, чтобы помочь покупателю выбрать лучшую камеру или датчик, отвечающий их требованиям. ⁵ Стандарт описывает надлежащую настройку тестирования, процедуру тестирования, алгоритмы и отчеты для тщательного тестирования шума в системе камер.
Тест с использованием этих рекомендаций даст следующие значения шума: неравномерность темнового сигнала (DSNU), соотношение сигнал-шум (SNR), неравномерность отклика пикселей (PRNU), темновой шум и темновой ток.