Технология видеошумоподавления DNR

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.