В предыдущих материалах мы уже касались вопроса качества изображения, как самого важного фактора видеонаблюдения. И рассматривая два важнейших параметра видеокамеры - разрешение и чувствительность понятно, что высокое разрешение или детальность изображения будет обеспечиваться только при достаточной освещенности, по крайней мере более чем на порядок превышающей  ее чувствительность. Но к сожалению, не всегда освещенность достаточна. Зачастую при низкой освещенности камера как минимум вынужденно увеличивает усиление (АРУ). Здесь мы не учитываем методы увеличения чувствительности связанные с накоплением по времени и площади матрицы, когда заметно снижается разрешение и динамика изображения. Да и эти функции включаются, когда возможности АРУ уже исчерпаны. Более того, именно эта система включает эти функции.

С первого взгляда АРУ существенно улучшает возможности наблюдения, причем по началу кажется, что не происходит ни какого ухудшения картинки. Этот эффект показан на фото 1.

Фото 1

Такая картина наблюдается, пока отношение сигнал шум превышает значения сильной заметности  его на изображении.  Этот эффект хорошо демонстрирует фото 2  на котором  имитированы различные отношения сигнал/шум телевизионного изображения тестовой таблицы.

Фото 2

Достаточно высокое усиление абсолютно неизбежно в камерах видеонаблюдения. Ведь для охраны лучше увидеть плохо, чем никак. Особенно если идет речь об обнаружении объекта. Как то, при тестировании инфракрасных прожекторов, мне пришлось наблюдать, как на границе дальности подсветки человек появлялся как "щумовой" силуэт и только при движении. Обнаруживался только по изменению шума в силуэте фигуры. И как только он останавливался, так вся фигура сливалась с шумом фона (осеннее поле).

Современные телекамеры предлагают различные  технологии шумоподавления, которые основаны на цифровой спектральной фильтрации, которая в конечном итоге эквивалентна сужению спектра сигнала или некоторому накоплению неподвижных или малоподвижных фрагментов, а фактически незначительному снижению четкости или разрешения. Это различные алгоритмы от DNR, SDNR до широко распространенного сейчас алгоритма 2DNR (2D-DNR). На фото 3 представлен довольно сильный эффект шумоподавления SDNR, но видно, что изображение несколько размыто и в кадре нет движения, иначе изображение было бы сильно смазано.

Фото 3  

На фото 4 представлен результат работы более совершенной системы 2DNR (2D-DNR). На первый взгляд гашение шума даже менее эффективено. Отчасти эта технология этим и "знаменита".

Фото 4  

Более совершенный алгоритм, основанный на пространственной фильтрации изображения, когда хорошо сглаживаются малоподвижные фрагменты, а быстро изменяющиеся границы или мелкие детали остаются динамичными, но несколько зашумленными. На фото 5 видно, что лопасти мельницы как бы несколько "рассыпаны шумом"  Так работает алгоритм 3DNR (3D-DNR).  

Фото 5

Чура Николай Иосифович
Технический консультант ООО "Фирма "ВидеоСКАН
Источник: psj.ru