cookieOptions = {...}; ‧ 高清監控攝影機圖像模糊 技術原因分析 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2015年4月16日 星期四

作者:58監控網

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隨著安防行業的持續高速發展,技術也日新月異,不斷衍生的新技術或從其它行業引入的技術,都對安防從業者帶來挑戰,尤其是高清監控。如今,監控攝已經越來越智能化、數位化、資訊化,然而,圖像模糊,對於監控,尤其高清監控攝仍是一個硬傷。

清晰、通透的畫質能讓人賞心悅目,逼真的色澤還能提升監控人員的心緒,但現實是,圖像模糊不清的情況卻常有發生,而最為惱人的事是面對模糊圖像,監控人員卻丈二和尚摸不著頭腦,不知如何擺弄。

造成圖像模糊的原因多種多樣,有設備自身原因,也有環境因素,只要一個環節處理不當,圖像模糊就在所難免。

高清监控摄像机图像模糊

只有瞭解了它真實的原因,問題才能迎刃而解。本文將對一系列問題進行簡單的闡述。

光源環境
環境的光照狀況,決定了機成像的好壞。為解決光照問題,通常可以通過環境補光來提升監控場景的照度,從而提升圖像畫質。補光辦法常會有如下二類:
外部加裝輔助可見光源:使用可見光照明技術難度低,安裝及應用快捷,這是類比監控常用的辦法,在其它技術尚未成熟的情況下,採用加裝輔助可見光照明,是最為直接也是最行之有效的方法;在數位高清監控的今天,在較多的監控場所,仍沿用此最直接最為有效的辦法,如煤礦井下等;

增設非可見光源:現在常用到的非可見輔助光源有兩種,一是紅外光,隨著紅外發光技術的成熟,尤其是紅外LED技術的成熟,使得應用於攝影監控更加方便,使用壽命更長,從而可讓攝影機不受環境照度影響,實現24小時不間斷監控;二是鐳射,與紅外光一樣,都是直接安裝於攝影機上的主動式光源,但鐳射的聚焦性更好,成像距離也比較遠。

電影探照燈圖片 33 - w_movie_film_art_1013.jpg
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環境光照情況是萬變的,不同地點、不同時間都會不一樣,要實現高清成像就必須營造一個有利於成像的環境,光照不足時須為其提供輔助光源;同時還要處理好攝影機與環境的關係,如選擇恰當安裝位置以避免逆光等。

鏡頭本身
無論是可見光還是不可見光,補光僅是成像環節中的一部分,若要實現高品質圖像呈現,還需從攝影機自身來提升。攝影機清晰成像實際上是各個元器件協調合作的結果,任一部分的不足或缺失都會對成像品質造成極大的影響。

鏡頭清晰度如果與攝影機不匹配,畫質就達不到預期的效果。傍晚、夜間。當鏡頭難以獲得足夠的光線,會造成圖像畫面模糊,噪點增多,對運動物體的抓拍有拖尾等。因此,夜間監控攝影機採用大口徑鏡頭是較好的選擇,以便在低光照環境下,大口徑鏡頭能獲取較多的光線,有助於提升圖像清晰度


一體機採用自動聚焦鏡頭,如果製作技術不夠精良,自動聚焦也容易出現偏差,造成失焦模糊。球面鏡頭的圖像清晰度大大下降,這是低端項目中普遍存在的現狀。遇大霧粉塵等特殊鏡頭採用近紅外濾色片、鍍膜技術及電子圖像增強技術,將會大幅提升監控距離及圖像清晰度。

高感光元件
如果將鏡頭比作人的眼睛,那麼感光元件就是人眼的視網膜,所有光線在其上被映射轉換成電子圖像,再經攝影機後端處理形成直觀的圖像影像流。

CCD vs CMOS, Fact and Fiction
感測器像素數的多少,關乎到圖像畫質的清晰度。圖像模糊很大一部分是由於影像源清晰度不夠造成的,比如CIFQCIF等,像素低,再經AD/DA處理後,會損失部分資訊,圖像清晰度自然會更低。

在高清需求下,感光元件正向著高清化發展,現在,130萬、200萬像素感測器已經成為主流,300萬、400萬、500萬、800萬甚至更高的像素產品也不鮮見,它們能提供更高清的畫質,為高清呈現提供了良好影像源。

感測器的安裝技術對清晰成像也有著緊密聯繫,在應用中,常發現這樣一些問題,由於感測器安裝不平衡,所呈現的畫面一側的清晰度很高,而另一側卻顯現模糊不清,這種情況,要解決圖像模糊問題,就只有更換攝影機或讓廠家調整感測器的安裝位置了。

晶片處理能力
晶片是攝影機的核心部件,攝影機感測器在將光圖像轉換成電子圖像後,都須在DSP處理後才從後端發射出去,其承載了影像處理與分析、編解碼壓縮等大量工作,如果是智慧設備,還會嵌入大量的智慧分析演算法,進入高清監控時代,其作用更為凸顯。

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現在晶片不但要處理高清影像流,還要對高清資料進行分析,無形中又增加了運算量,在龐大的資料處理面前,晶片的性能常會顯得捉襟見肘。

數位化的發展最主要就是攝影機晶片性能的提升,從而實現各種影像處理應用,比如可處理高清、高幀率傳輸的影像流,或處理更加複雜的圖像。努力提升晶片的處理能力,使其在模糊圖像的檢測,及處理上發揮出更大的作用。

圖像傳輸
選擇何種介質和設備,傳送圖像和其它控制信號,將直接關係到監控系統的品質和可靠性。一般來說,距離在二、三百米以內,並且無環境干擾、佈線空間大的場所,可以考慮使用常規的影像同軸電纜;當傳輸距離在56百米以上及12公里以內,或環境干擾大、佈線要求緊湊的場所,可考慮使用網路用超五類雙絞線;如距離更遠時,光纖就是必然的選擇了。

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而光纖轉換器為監控系統提供了靈活的傳輸和組網方式,信號品質好、穩定性高。而尤以非壓縮數位圖像光纖轉換器效果最好,非壓縮數位圖像光纖轉換器能提供很好的圖像傳輸效果(信噪比大於60dB,微分相位失真小於,微分增益失真小於2%),達到了廣播級的傳輸品質,並且圖像傳輸是全即時的。

傳輸頻寬較窄,而傳輸的資料流程又比較大時,造成資料無法順暢傳輸,顯示器畫面中的圖像即表現出馬賽克、畫面停止、畫面跳躍等,如果是由此原因造成圖像模糊,那只能或提升傳輸頻寬,或降低監控圖像解析度和幀率。

顯示端匹配問題
受解析度的限制,顯示的圖像效果也會不一樣。如果攝影機輸出的圖像解析度,大於顯示器的解析,度或顯示裝置銳度不夠、動態範圍較差等,都有可能出現圖像被截屏(960H解析度的圖像,如果沒有相應解析度的顯示器,所用顯示器的畫面為被切除後的圖像)、畫面不清晰(標清顯示器是無法將高清圖像的細節呈現的)、圖像變形等現象,其中畫面不清晰和變形最為常見,此種情況下,最佳的解決方案就是更換相應解析度的顯示裝置。


從攝影機成像到實現高清顯示,是一個綜合作用的過程,各步驟間需協同合作才能實現圖像的優化,每一個部件都是關鍵,缺一不可。因此,一個好的攝影機,首先要確保自身硬體是優良的,這樣才能從信號源頭上降低圖像的模糊程度。

儘管目前從攝影機到傳輸,再到顯示裝置,仍不能滿足人們對高畫質呈現的要求,我們對於圖像清晰度的追求是無極限的,因此不能說已"解決"了圖像模糊的問題,而只能說是"改善",只有更好,沒有最好。因此,硬體的改進仍須孜孜不倦地進行。

軟體處理
硬體是的,軟體是的,硬體管道行不通,可以通過軟體來實現模糊圖像的優化應用,這已經成為模糊影像處理的重要手段。通過軟體來處理模糊圖像,演算法種類很多,實現的方式也很多,一些硬體無法處理的問題或可以在軟體中得到修正。

通過軟體修復,可將模糊的圖像還原正常,將場景形態準確還原。軟體處理的應用已經成為優化監控圖像的重要手段,並且日益發揮出重要的作用,隨著智慧分析應用的普及,演算法對圖像資訊的精確度要求越來越高,圖像優化技術也將由此得到進一步推動。

編解碼演算法
對於編碼問題,當前的研究方向還是如何利用H.264或更加先進的H.265編碼演算法,從而在保證畫質的情況下,更大地降低碼流。當前在廣電IPTV領域,已經有些私有壓縮演算法可以達到300Kbps支援全動感D1畫面,2Mbps支援1080P全動感畫面。如果能夠將其借鑒到監控領域,那麼壓縮演算法應該在保證畫面品質的情況下,還可以降低一倍,從而達到1Mbps高清畫質水準。

Codec H.265 es el doble de eficiente que el códec de vídeo H.264
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在當前的數位圖像技術的背景下,編碼技術是影響圖像品質的瓶頸之一,如果出現一種壓縮比高、圖像損失小的編碼演算法,當然會一定程度上解決因為壓縮導致的圖像模糊問題,不過要實現這種演算法,通常需要更高的運算代價,所以還需要硬體技術的更新來滿足這樣的演算法。

在安防應用中,如何找到更加優化的壓縮演算法是當前的緊迫要務,編解碼壓縮演算法的演進過於緩慢,與高速發展的安防行業相比,遠遠不能滿足需求,各廠家為都在原有編解碼壓縮演算法的基礎上附加一些優化演算法來滿足市場競爭力的需求。

智慧分析尚不足
如果監控系統龐大,監控點多,模糊圖像的檢測及處理光靠人力是無法完成的,早在數年前,國內就有部分廠家投入到大型監控應用中的圖像檢測及處理應用,通過系統的自動檢測,減少人力的投入,並且使檢測精度大為提高。

Intelligent video analysis DVS 2

目前,影像品質診斷系統,能夠對影像圖像出現的模糊、雜訊、亮度異常和視頻丟失等低質影像,以及常見攝影機故障問題進行診斷,能有效預防因硬體或環境等問題,導致的圖像品質低下所帶來的損失,並自動生成檢測報告,提供及時且精准的維護資訊,第一時間從根源上解決圖像模糊的問題。

高清監控是基於硬體實現的,歸根結底,要處理好圖像的清晰度,最終還是要提升攝影機的硬體處理能力。

隨著監控的發展,光靠分析與處理模糊圖像,是不足以應對日益頻繁的畫質問題的,解決此問題的關鍵有賴於智慧分析技術的發展,只有通過智慧分析技術自行檢測及處理,才是解決圖像模糊的最終途徑。

但目前智慧分析技術僅能做到模糊圖像檢測和簡單的優化處理。智慧化是監控發展的必然,因此,模糊圖像的智慧化處理還有待行業的共同推動與發展。

                                                                                                                                                                                                                            

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