Журнал ТЗ № 3 2015 | Измерение объективных характеристик видеооборудования
  бюро находок  
  Где искать        
наши издания
наши анонсы






2015
№ 3
статьи



Журнал ТЗ № 3 2015



Раздел: Стоп-кадр
Тема: CCTV (системы видеонаблюдения)
Автор: Алексей МИХАЙЛОВ, эксперт

Измерение объективных характеристик видеооборудования

Измерение объективных характеристик видеосигнала в видеооборудовании имеет в настоящее время достаточно большое значение. Особенно часто такая необходимость возникает в последнее время, когда реальные технические характеристики начинают смешивать с рекламными ходами и маркетинговыми проектами.
Видеооборудование имеет достаточно большое количество различных характеристик, и все мы их в данной статье не сможем рассмотреть, поэтому давайте поговорим о наиболее часто называемых в технической документации и проспектах характеристиках.
В первую очередь это:
1) Количество кадр./сек. – данная характеристика наиболее проста и чаще всего соответствует действительности, поэтому ее измерять не имеет большого смысла.
2) Чувствительность – чаще всего выражается в люксах, (что почти всегда неправильно по физическому смыслу), поскольку нужно указывать интегральную чувствительность приемника. Однако об этом написано достаточно много (в том числе и автором статьи). Измерять интегральную чувствительность приемника – дело достаточно сложное и трудоемкое, поэтому данная операция возможно только в условиях специализированных лабораторий. Как правило, чувствительность связана с параметром «количество кадр./сек.».
3) Динамический диапазон – характеристика, дающая представление о допустимых диапазонах сцены наблюдения. Обычно измеряется в дБ, а поскольку дБ имеют логарифмическую зависимость, то данный параметр служит для грубой оценки величины.
4) Разрешение в пикселях – не дает точного представления о параметре. 5 Мп матрица может дать меньшее реальное разрешение (способность отображать мелкие детали изображения), чем 3 Мп матрица. Количество пикселов характеризует потенциальную возможность по разрешению, но не факт, что она может быть достигнута в конкретной реализации и в конкретных условиях наблюдения (например, при недостаточном освещении). Данный параметр является справочным, и пользователем не измеряется.
6) Разрешение в ТВЛ (телевизионных линиях) остается наиболее объективной характеристикой оценки качества изображения (причем, с точки зрения автора, этот подход остается верным и для измерения параметров мегапиксельных цифровых видеокамер). Чаще всего проверка осуществляется с помощью различных неподвижно установленных тестовых таблиц. Очень часто такие измерения осуществляются визуально, что накладывает значительный субъективизм при измерениях. В шутку я говорю, что когда я принимаю работу, то обычно не могу разобрать более 300 ТВЛ, а когда сдаю – всегда вижу 500 ТВЛ.
Обычно используют статические тестовые таблицы (рис. 1)

Рис. 1
Статическая тестовая таблица 0249


Однако более объективную картину может дать вращающаяся таблица (рис 2.). Данный метод определения разрешения сложнее по исполнению, но позволяет более корректно оценивать реальные характеристики видеооборудования. Для реализации этого метода необходимо создать диск, вращающийся с известной фиксированной или изменяемой скоростью.

Рис. 2
Динамическая тестовая таблица


Для объективности измерений количество ТВЛ нужно использовать цифровые осциллографы (типа TDS-2024) с возможностью выделения той или иной строки в кадре видеоизображения. При этом необходимо условиться о допустимой глубине модуляции, поскольку с ростом количества ТВЛ падает глубина модуляции (рис. 3). Обычно за точку отсчета принимают 10%-ное значение модуляции.
Часто для визуального увеличения количества ТВЛ стараются обострить переход с черного поля на белое поле, что приводит к появлению шарпинга (размазывание границы перехода (рис. 10–12).

Рис. 3
Штриховые миры с различными ТВЛ (максимальное количество ТВЛ у нижней миры, соответственно, у нее будет и наименьшая глубина модуляции)


Примечание. Глубина модуляции М:
,

Где: Еоб – освещенность объекта, Еф – освещенность фона

Рис. 4
Измерение глубины модуляции с помощью осциллографа


Видимые артефакты и точность цветопередачи определяются визуально (данный вид измерений практически не поддается инструментальному измерению).
8) Соотношение сигнал/шум (одна из основных качественных характеристик видеосигнала). Различают темновой шум и световой (или дробовый) шум.
Примечание: определение дробового шума.
Ввиду статистических флуктуаций количество фотонов, падающих на поверхность заданной площади за заданный промежуток времени, варьируется числом принятых фотонов. Это явление называется световым или дробовым шумом фотонов. Дробовый шум присутствует только при освещении фотоприемника.
Темновой шум – собственный шум устройства. Основная причина возникновения темнового тока – это примеси в кремниевой пластине или повреждение кристаллической решетки кремния. Чем чище кремний, тем меньше темновой ток. На темновой ток оказывают влияние температура элементов камеры (тепловый шум), электромагнитные наводки, как внешние, так и внутренние, от самой камеры и т д. Обычно при увеличении температуры на 6–8 градусов значение темнового тока удваивается.
Соотношение сигнал/шум – основная характеристика практически для любого электронного устройства (видеооборудование не является в этом случае исключением). Основная трудность в определении соотношения сигнал/шум заключается в отсутствии общепринятых методик определения этого соотношения и простых доступных средств измерения. Поэтому подробно остановимся на них.
Автору известно несколько методик таких измерений: с помощью программ imageJ, Adobe Photoshop и с помощью осциллографа с возможностью выбора строки в кадре TDS-2024.
Далее приведем методику измерения, которая предложена сотрудниками компании Basler AG Кристофером Черановски и Михаэлем Швером. Данная методика показалась интересной и, что главное, общедоступной.
В основе этих измерений находится свободно распространяемая программа анализа измерений изображений imageJ (рис. 5–10). Скачать данную программу можно на различных сайтах. Данная программа предназначена в своей основе для исследования изображения в микробиологии, и она обладает гораздо большими возможностями по обработке изображения, чем указано в данной статье.
Соотношение сигнал/шум (далее С/Ш = SNR) в данной программе вычисляется по формуле (1):
SNR = [mean (светлое)-mean (черное)] / StdDev (светлое) (1)
Mean (светлое) – среднее арифметическое значение пикселов сигнала в выделенном белом квадрате (см. рис. 6).
Mean (черное) – среднее арифметическое значение пикселов сигнала в выделенном черном квадрате (см. рис. 7).
StdDev (светлое) – среднеквадратичное отклонение пикселов сигнала в выделенном белом квадрате.
Примечание.
Среднеквадратическое отклонение:

x _ – среднее арифметическое выборки:
xi– i-й элемент выборки; n – объем выборки.

Рис. 5
Построение гистограммы в программе imageJ (комбинация клавиш Ctrl + H)


Рис. 6


Рис. 7

Произведем вычисление:
SNR = [mean (светлое)-mean (черное)] / StdDev (светлое)
SNR = [191,523–57,760]/2,889 = 46,3 (соотношение сигнал/шум маловато, но сколько получилось)


Рис. 8
Построение профиля в программе imageJ (комбинация клавиш Ctrl + K) (ширина пиксела – 1 бит, что позволяет визуально оценивать уровень шума)



Рис. 9
Построение профиля в программе imageJ (комбинация клавиш Ctrl + K) (ширина пиксела – 1 бит, что позволяет визуально оценивать уровень шума)



Рис. 10
Построение профиля c черного поля на белое поле в программе imageJ (комбинация клавиш Ctrl + K) (эффект шарпинга)



Рис. 11
Построение профиля c черного поля на белое поле с помощью осциллографа (эффект шарпинга)



Рис. 12
«Гостированное» значение переходной характеристики с черного поля на белое поле (шарпинг)


Аналогичные измерения можно сделать и с помощью широко известной программы Adobe Photoshop – см. формулу (4) и рис. 13–14.
SNR = [среднее (светлое)-среднее (черное)] / отклонение (светлое) (4)
SNR = [189,39 – 57,26] / 2,93 = 45,01
(полученное значение близко к результатам, полученным в программе imageJ)


Рис. 13



Рис. 14

Измерение соотношения сигнал/шум с помощью осциллографа TDS-2024
1) Зафиксируем переход с черного поля на белое поле или наоборот (рис. 15)


Рис. 15

2) Измерим амплитуду шума на черном поле, см. рис. 16 (в данном случае она составляет 192 mV).


Рис. 16

3) Измерим амплитуду шума на белом поле (рис. 17), в данном случае она составляет 200 mV.


Рис. 17

4) Возьмем наибольшее значение шума из этих двух значений (200 mV), хотя в данных измерениях шумы практически равны.
5) Определим среднеквадратичное значение шума. Исходим из предположения, что наш шум имеет нормальный закон распределения (с большой долей вероятности это предположение соответствует действительности, так как данный шум возникает под действием многих различных факторов, а такие явления описываются нормальным законом распределения).
Тогда среднеквадратичное отклонение ( ) можно определить по правилу .
Примечание. Правило трех сигм ( ) – практически все значения нормально распределенной случайной величины лежат в интервале . Более строго – приблизительно с 0,9973 вероятностью значение нормально распределенной случайной величины лежит в указанном интервале.


Рис. 18
Нормальный закон распределенной случайной величины

Таким образом, разделив амплитудное значение шума (200 mV) на 6 (±3 ϭ), получим среднеквадратичное значение шума.
Ϭ = 200/6 = 33,3…
6) Определим полезный уровень сигнала (см. рис. 19)
Сигнал = 592 – 2 х 33,3 = 525,7
SNR = 525,7/33,3 = 15,8 (крайне малое значение с/ш, хотя иногда при определении чувствительности видеокамер берут с/ш = 1, чем и достигается «исключительная чувствительность» таких видеокамер).



Рис. 19
Определение полезного уровня сигнала


Обработка результатов прямого измерения
При проведении измерений хорошим тоном считается указание погрешности измерений (поскольку мы не можем измерять с абсолютной точностью величины) и доверительный интервал (вероятность истинности наших измеренных величин).
Например, измеряя SNR, получили среднеарифметическое значение 128, окончательный результат мы записали в виде
SNR = (128 ± 14,6), (P = 0,95)
Это означает, что из 100 шансов – 95 за то, что истинное значение SNR заключается в интервале от 113,4 до 142,6.
Для расчета абсолютной ошибки при малом количестве измерений вводится специальный коэффициент, зависящий от надежности P и числа измерений n, называемый коэффициентом Стьюдента t.
Опуская теоретические обоснования его введения, заметим, что

где /_ x– абсолютная ошибка для данной доверительной вероятности; S x<_> – среднеквадратичная ошибка среднего арифметического.
Коэффициенты Стьюдента приведены в табл. 1.

Таблица 1


Примечание. n – количество опытов. Разумеется, существуют таблицы коэффициента Стьюдента для других вероятностей и количество опытов (Р = 0,999 и n = > к бесконечности).


При обработке результатов прямых измерений предлагается следующий порядок операций:
1. Результат каждого измерения запишите в таблицу.
2. Вычислите среднее значение из n измерений.

3. Найдите погрешность отдельного измерения.

4. Вычислите квадраты погрешностей отдельных измерений.

5. Определите среднеквадратичную ошибку среднего арифметического.

6. Задайте значение надежности (обычно берут P = 0,95).
7. Определите коэффициент Стьюдента t для заданной надежности P и числа произведенных измерений n.
8. Найдите доверительный интервал (погрешность измерения).

9. Если величина погрешности результата измерения Δx окажется сравнимой с величиной погрешности прибора δ, то в качестве границы доверительного интервала возьмите

Если одна из ошибок меньше другой в три или более раз, то меньшую отбросьте.
10. Окончательный результат запишите в виде

Наиболее просто производить такие расчеты в Microsoft Office Excel.
Скриншот таких расчетов привожу ниже. Листинг показывает операции, осуществляемые программой в конкретных ячейках.

Примечание. Теоретические основы можно посмотреть: Е. С. Вентцель «Теория вероятностей», «Наука», 1969.

Вывод
Наиболее объективными телевизионными характеристиками видеооборудования являются соотношение сигна/шум и ТВЛ.
Измерение соотношения сигнал/ шум можно осуществлять с помощью программ (например, imageJ, Adobe Photoshop) или с помощью осциллографа с возможностью выбора строки в кадре типа TDS-2024.
При проведении измерений необходимо указывать погрешность измерений и доверительный интервал.


Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru

Рады сообщить нашим читателям, что теперь нашем сайте работает модуль обратной связи. Нам важна ваша оценка наших публикаций! Также вы можете задавать свои вопросы.Наши авторы обязательно ответят на них.
Ждем ваших оценок, вопросов и комментариев!
Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 0  (голосов: 0)
Ваша оценка:

назад
|

Axis представляет сетевой радар для точного обнаружения вторжений в контролируемых зонах
Компания Axis дополняет свой обширный портфель продукции сетевыми радарами. Радарные датчики вторжения не реагируют на многие распространенные сигналы, которые приводят к ложным срабатываниям, и легко устанавливаются и интегрируются в существующие системы.



Новинка от компании IDIS: 5Мп IP-видеокамера DC-T3533HRX
Тенденции развития индустрии IP-видеонаблюдения демонстрируют погоню производителей за увеличением разрешающей способности видеокамер. При этом часто оказывается так, что озвучиваемые цифры в 4, 9, 12 и даже 20 мегапикселей оказываются несопоставимыми с физическими размерами сенсоров, используемых в этих камерах. Поэтому подобные разрешения реализуются лишь на уровне соответствующих цифр в настройках камеры и не приводят к какому-либо улучшению изображения.



IBM меняет представление о передаче и хранении видео. Впервые на All-over-IP 2017!
Сравните ваш взгляд на интеллектуальное видеонаблюдение с мнением руководителей корпорации IBM на 10-м форуме All-over-IP 2017.



Реклама
Подписка на новости
Имя
E-mail
Анти-спам код
Copyright © 2008 —2017 «Технологии защиты».