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| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）今天可能不像 20 年前那樣是一個討論點。 實現高信噪比曾經被視為一項艱鉅的任務，如今已成為許多應用的標準，而不是特殊功能，特別是在基於攝影機和成像的裝置中。
然而，對許多人來說，這個術語仍然是一個謎。 雖然許多人聽說過它，但我們中沒有多少人瞭解它的含義，它是如何測量的，或者為什麼它在攝影機和嵌入式視覺應用中很重要。
在本報導中，我們揭開了信噪比的概念、它的計算方式，及其在新時代嵌入式視覺應用中的重要性，如智慧監控攝影機、遠端患者監測系統、自動結賬攝影機、智慧標牌攝影機等。
什麼事信噪比？
信噪比（SNR）測量所需訊號相對於背景噪音的強度，背景噪音是一種不需要的訊號。SNR 必須區分各種輸出訊號，以實現高效輸出。
信噪比通常以分貝表示。 信噪比值越高，輸出越好。 原因是在高信噪比輸出中，有用的資訊（訊號）比不需要的資料（噪音）更多。 例如，100 分貝的信噪比 70 分貝更好。
如何計算信噪比
計算信噪比可能因裝置而異。 然而，如果信噪值是分位的，那麼信噪比是由所需信差中的噪音量減去的。
因此，SNR=S-N，其中 S 是訊號量，N 是噪音等級。
透過一個例子來說明這一點，想像一下你的裝置正在接收 -50 dBm（每毫瓦分貝）的訊號，噪音電平為 -70 dBm。 然後，信噪比可以計算為：
信噪比 = -50 - (-70) = 20分貝
另一種計算信噪比的方法，是取記錄的訊號，與總均值平方噪音之間的線性比，如下表所示，稱為線性信噪比。
嵌入式攝影機中信噪比的重要性
攝影機中的信噪比，表示影像中的訊號品質。 許多嵌入式視覺應用都需要高信噪比，特別是那些涉及基於邊緣的處理的應用，其中 AI/ML 演算法必須分析，已處理的影像才能做出智慧決策。 這是因為此類智慧人工智慧攝影機中的影象輸出，需要為人數統計（在監控系統中）、人口統計分析（在智慧看板中）、作物檢測（在農業機器人、車輛和無人機中）、物體辨識（在自主購物系統、機器人中）、樣本分析（醫學顯微鏡、診斷裝置）等功能，提供必要的細節。
在低照攝影機模組中，高信噪比也是必要的，與在正常照明條件下執行的攝影機相比，噪音水準會對影像品質產生更顯著和明顯的影響。
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探索 SNR 與其他攝影機功能之間的關係
SNR 與其他攝影機功能相關，如畫素大小、感測器功能、影像品質等。 為了實現最佳影像品質和更高的信噪比，瞭解這些攝影機功能之間的關係很重要。 讓我們來看看各種攝影機屬性，如何影響信噪比。
感測器尺寸：較大的感測器通常捕獲更多的光線，從而產生更高的信噪比。 更大的感測器也意味著更大的畫素，它可以收集更多的光子，從而促進更好的信噪比。 相比之下，小畫素可能具有更高的噪音可能性，對信噪比產生負面影響。
光圈尺寸：更寬的光圈讓更多的光線進入，有助於提高信噪比。 較小的光圈可能需要更長的曝光時間，這可能會帶來更多的噪音。 在下一節的報導中，了解更多關於信噪比和曝光，如何相互影響的細節 —— 瞭解曝光時間如何影響信噪比
ISO 靈敏度：更高的 ISO 設定會放大訊號，但也會放大噪音，從而降低信噪比。 較低的 ISO 設定通常會導致更好的 SNR，但它們需要更多的光線才能正常曝光。
影像處理演算法：高階降噪演算法，可以在不影響影像細節的情況下，透過減少不需要的噪音來增強 SNR。
快門速度：更快的快門速度可以減少運動模糊，但需要更寬的光圈或更高的ISO，影響信噪比。 由於曝光時間的增加，在弱光條件下，快門速度較慢會導致信噪比降低。 在下一節報導中，了解更多關於信噪比和曝光，如何相互影響影像的細節 ⋯⋯
瞭解曝光時間如何影響信噪比
動態範圍：具有良好動態範圍的攝影機，可以捕捉廣泛的色調，有助於在高光和陰影中實現更好的信噪比。 有限的動態範圍，可能會導致明亮或黑暗區域的細節丟失。
瞭解曝光時間如何影響信噪比
信噪比和曝光時間之間關係的基本原理，可以透過光子統計來理解。 也就是說，訊號（S）與曝光時間內收集的光子數量成正比，光子數量計算為光強度（I）和曝光時間（t）的乘積。
在考慮入射光子強度時，光子散粒噪音（光子散粒噪音是任何以離散單位（即光子）計數的系統固有的一種噪音）也需要考慮。光子散粒噪音所造成的訊號噪音比 (SNR_Shot) 定義為：
當曝光時間更長時，收集的光子數量（N）也會增加，因此訊號（S）也會增加。 因此，訊號的平方根（√S）也會增加。 這意味著，在拍攝噪音的背景下，信噪比作為曝光時間的平方根而提高。
選擇更長的曝光時間的一個權衡是，它收集了更多的光子，因此，由於拍攝噪音，信噪比更好。 然而，長時間的曝光也會增加引入電子噪音的可能性，並可能導致熱噪音等問題。 因此，應為給定場景選擇平衡這些因素的最佳曝光時間和攝影機設定。
提高嵌入式視覺裝置信噪比的實際步驟
有時，為了實現高信噪比，有一種最大化增益以提高訊號強度的傾向。 但這會導致訊號和噪音的飆升。 你會注意到 SNR 值沒有重大變化 —— 這意味著你的成像輸出，可能會獲得更好的對比度，但它將繼續面臨相同的品質問題。
因此，在高信噪比應用（如顯微鏡）中佈署嵌入式攝影機時，需要遵循某些實際步驟，以確保更好的輸出品質（噪音更小）。 因此，人們需要使用正確的建築設計來建構/客製化/佈署攝影機，並使用高品質的感測器。 此外，透過適當散熱，來降低感測器的溫度也可以有所幫助。
低噪音攝影機配有低讀取噪音影像感測器。 但在大多數情況下 —— 你還需要確保主動冷卻。 它將有助於管理影像感測器中的其他噪聲源。 然而，這可能會增加解決方案的總體成本。
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