Содержание
В ходе эксплуатации камер внутреннего или наружного видеонаблюдения возникают помехи, которые снижают качество изображения. Вследствие этого какие-то детали могут остаться незамеченными. Особенно это касается объектов с усиленным режимом охраны и мест с большим количеством техники, создающей помехи.
Помимо стороннего оборудования (станков, электроприборов, кабелей, антенн и т. д.), помехи и искажения вызываются и самой камерой, в которой происходит постоянное течение электрического тока. Функция 3DNR (3D-DNR) предназначена для уменьшения искажений до приемлемого уровня или их полного устранения.
В зависимости от вызывающих их причин помехи бывают нескольких видов:
Импульсные, которые визуально отображаются в виде точек белого цвета. Их можно представить в виде одной дельта-функции.
Помехи в виде пятен белого или серого цвета. Представляют собой 2 дельта-функции.
Гауссовы шумы, вызывающие снижение четкости картинки, изменение цветности. Обычно причина их появления связана с токами внутри самой видеокамеры.
Особенности и преимущества технологии
Использование технология 3DNR — способ уменьшить сторонние шумы. Она основана на сравнении отдельных кадров друг с другом. В автоматическом режиме проверяются объекты на снимках и различия в их расположении, величине и других параметрах.
Система сама анализирует их и отличает естественные процессы (перемещение человека, увеличение размера авто при его приближении и другие) от вызванных помехами (цветные точки, рябь). Сторонние детали в таких случаях удаляются, картинка приводится к максимально корректному виду.
Раньше повсеместно использовалась методика DNR — первая версия, предназначенная для выделения наиболее грубых ошибок. Однако она могла работать лишь с элементами, приближенными к камере. Все, что вдали, воспринималось в качестве фона и обработке не подвергалось. Нередко бывали случаи, когда система проводила анализ неверно и только ухудшала качество изображения.
В 3-DNR все ошибки были исправлены, и теперь она является незаменимым помощником каждого оператора видеонаблюдения. Ее преимущества:
удается обработать все объекты на картинке;
значительно повышается четкость изображения, снижается «зернистость»;
уменьшается размер кадра — экономится дисковое пространство для хранения;
улучшается видимость в условиях недостаточного освещения;
детектор движения начинает работать более эффективно.
Область применения 3DNR
Каждый специалист в области видеонаблюдения знает, что это 3-DNR. Об этой технологии полезно услышать и владельцам всех объектов, где она может быть использована:
объекты с большой территорией;
подъезды жилых домов, иные места со слабым освещением;
объекты с особым режимом охраны.
Что значит 3-DNR для организации видеонаблюдения у вас на предприятии, дома или в ином месте?
В первую очередь, это возможность контролировать обстановку при любых условиях — ночью, во время грозы, при наличии иных помех. Камера слежения с этой опцией способна прослужить не один год. Достаточно правильно выбрать место установки и правильно настроить систему. Поручить это желательно специалисту, способному предоставить гарантии качества выполнения работ.
Полное название 3DNR на английском языке звучит, как 3D adaptive Noise Reduction Filter. Это технология, которая позволяет подавлять шумы в изображении, появляющиеся при слабом освещении.
При создании систем передачи видеосигнала (например, системы видеонаблюдения и т.д.), особо остро становится вопрос о технологии фильтрации шума изображения. Таким образом, шумоподавление является важным элементом функционирования системы, поскольку присутствие разных шумов на изображении искажает и ухудшает картинку, а также мешает обрабатывать сигнал после записи. Для цифрового видеосигнала, шум является особенно неприемлемым, поскольку в дальнейшем оно подвергается сильному сжатию.
Разновидности шумоподавления
Сегодня существует два вида подавления шумов на изображении:
1. Двумерное шумоподавление 2DNR, которое в свою очередь делится на: временное и пространственное.
2. Трехмерное шумоподавление 3 DNR.
2DNR метод
Пространственный фильтр, который используется для подавления шумов, проводит анализ изображения и видеосигнала только в пространственной области. При этом зачастую он игнорирует информацию, касающуюся временного направления.
С помощью временных фильтров происходит анализ пикселей изображения только во временном направлении. Тогда как временное шумоподавление может применять компенсационный метод фильтрации или адаптивный метод фильтрации. Если же используется адаптивный метод фильтрации, то в этом случае исследуются пиксели, которые находятся в одной и той же позиции в разных кадрах изображения. При компенсационном методе фильтрации, анализируется траектория движения групп пикселей. Во время анализа используются фактические данные, которые были получены при оценке движения.
Недостатки 2DNR фильтра
При обработке видеосигнала детали изображения расплываются, становятся нечеткими. Тогда как 3DNR фильтр подавления шумов изображения объединяет все преимущества, которые есть в пространственном и временном фильтрах. А также у него нет таких недостатков, которые есть в 2DNR.
Использование 3DNR в камерах
Когда в камерах используется 3DNR технология шумоподавления изображения, то происходит уменьшение аддитивного влияния гауссовского шума. При этом, данная технология анализирует большое количество последовательных кадров видеоизображения, используя временную фильтрацию.
Представленный метод позволяет определить уровень различия между пикселями в предшествующих кадрах и текущем кадре. Кроме этого, он устанавливает вектор движения, используемый для движения в данном кадре, а также схожее движение пикселя, который компенсируется в отфильтрованном кадре. После этого, 3DNR метод оценивает другие искажения, которые касаются пикселя в определенном кадре. В конечном счете, 3DNR фильтр определяет результат из среднего количества пикселей в текущем кадре, учитывая пиксели последующего кадра, а также итоги определения и оценки движения, оценку шума, компенсацию движения.
Таким образом, мы видим, что с помощью данного метода пользователь получает высококачественное изображение видеосигнала даже, если в месте съемки будет слабое освещение.
Технология видеошумоподавления DNR.
Электронные компоненты камеры постоянно собирают шумы, которые возникают от взаимодействия протекающих в ней токов с другими электромагнитными полями, а также просто как наводки от соседних электронных схем. Эти шумы могут налагаться на сигнал и проявляться на изображении в виде тонкой сеточки, "снега" или размытости. Чем ниже освещенность, тем больше величина шумов относительно полезного сигнала.
В системах передачи видеосигнала, к которым относятся так же и системы видеонаблюдения, особое место уделяется алгоритмам фильтрации шума. Шумоподавление имеет решающее значение для общего функционирования системы, так как наличие шумов в видеосигнале не только ухудшает качество изображения, но также влияет и на последующие процессы обработки сигналов. Шум особенно вреден для цифрового видео, которое подвергается сжатию и последующей декомпрессии.
Убрать шумы из видеосигнала можно путем его цифровой обработки по методу DNR (Digital Noise Reduction — цифровое понижение шума). Результатом его дальнейшего развития стали технологии 2D и 3D DNR. Они позволяют еще эффективнее отфильтровывать шумы, даже в условиях плохой освещенности.
Типы шумов.
Среди всех типов шумов, которые мешают камере нормально работать, обычно выделяют несколько основных.
Один из них — шумы "соль и перец". Они называются так из-за того, что величина, добавляемая к яркости пикселя, принимает в этом случае лишь два значения. Распределение таких шумов по величинам — две дельта-функции. Следовательно, эти шумы проявляются как белые и серые пятна на изображении, отчего и происходит их название. Такие шумы возникают, когда ПЗС-матрица перегрета, либо из-за появления частиц пыли внутри камеры. Артефакты на изображении носят случайный характер и не связаны по цвету с соседними пикселями — изображение словно засыпано крупинками.
Если в распределении шумов по величинам — не две дельта-функции, а одна, то картинка покрывается лишь белыми точками. Эти шумы называют импульсными. Иногда два этих вида шумов рассматривают как один.
Еще один распространенный вид шумов в камере — гауссовы. Их распределение по величинам описывается кривой Гаусса. Они возникают из-за паразитных токов через электрические компоненты камеры. При этом пиксели слегка меняют окраску, и она отличается от оригинального цвета объектов. Получается случайное распределение артефактов, из-за которого все в кадре кажется нечетким и расплывчатым.
Способы шумоподавления.
В настоящее время способы шумоподавления можно разделить на три типа: «традиционная DNR», двумерное 2D DNR, (которое в свою очередь делится на пространственное и временное) и трёхмерное 3D DNR шумоподавление.
«Традиционная» DNR.
В основе традиционной технологии DNR лежит временной анализ видеосигнала. Алгоритм работы DNR состоит в сравнении одного кадра с другим и устранении тех крошечных особенностей отдельного кадра, которые выбиваются из правильного течения видеоряда. Иными словами, данным методом выявляются те пиксели, которые изменяются от кадра к кадру без какой-либо причины. Смысл этого преобразования состоит в том, что за счет смешивания кадров общий уровень шума в изображении снижается.
В целом традиционная DNR устраняет лишь шумы и нежелательные данные, найденные в ближней части сцены. Обработку с целью устранения видимых шумов проходят только объекты, находящиеся вблизи от камеры, а все, что принадлежит фону, остается необработанным.
Метод 2D DNR.
Пространственный фильтр шумоподавления анализирует изображение только в пространственной области, игнорируя информацию во временном направлении. Временные фильтры подавления шумов анализируют пиксели только во временном направлении. Временное шумоподавление может использовать адаптивный или компенсационный методы.
При адаптивном методе анализируется пиксели, находящиеся в одной и той же позиции в разных кадрах. Компенсационный метод основан на анализе траектории движения, опираясь на фактические данные, полученные по результатам оценки движения. У метода 2D DNR есть недостаток — при обработке сигнала детали изображения становятся расплывчатыми.
Метод 3D DNR.
Технология 3D DNR – это шаг вперед в развитии DNR и 2D DNR. При ее использовании не только выполняется традиционное понижение шумов за счет сравнения кадров, но снижаются пространственные шумы.
Пространственное снижение шумов состоит в сравнении пикселей с соседними пикселями и нахождении нежелательных шумов в пределах одного кадра. При этом происходит обработка всего кадра в целом и удаление цифровых артефактов и зернистости, а также увеличивается четкость и резкость картинки. Вся сцена обрабатывается так, что каждая часть изображения становится четкой и свободной от шумов.
Основная задача DNR – получение изображения без видеошумов в условиях недостаточной освещенности. В свою очередь создан более сложный, но и более эффективный алгоритм 3D-DNR . В отличии от предыдущих версий DNR обработка каждого кадра происходит не один раз, а несколько, что позволяет получить кадр более высокого качества. Также хотелось бы уточнить, что при уменьшении шумов снижается размер файла в архиве (при записи). Экономия может составить до 40% при использовании алгоритма JPEG и до 70% в алгоритме MPEG.
Метод 3D DNR объединяет преимущества временных фильтров с пространственными фильтрами, но при этом лишён присущих им недостатков.
При 3D DNR шумоподавлении применяется метод уменьшения аддитивного влияния гауссовского шума, анализирующий множество последовательных кадров видео с помощью временной фильтрации.
Метод определяет степень различия между пикселями в текущем кадре и пикселями в предшествующем кадре.Он также определяет вектор движения, который показателен для движения пикселя в текущем кадре, и аналогичное движение компенсируемого пикселя в фильтрованном кадре.
Затем метод оценивает искажение, затрагивающее пиксель в текущем кадре.В итоге фильтр рассчитывает результат по усредненному «весу» пикселей в текущем кадре с учетом пикселей второго кадра, учитывая результаты обнаружения и оценки движения, компенсации движения и оценку шума.
Благодаря этому методу можно получить качественное изображение видеосигнала при неблагоприятных условиях освещенности.