Автор: Алексей Омельянчук, эксперт
Подавление шумов в цифровых видеосистемах
Шум на экране монитора видеонаблюдения – ужасно неприятная картинка. Понятно, что обещания «улучшить отношение сигнал/шум» или, что почти эквивалентно, «повысить чувствительность видеокамеры» привлекают внимание профессионалов. Конечно, обещания чудес в самих видеокамерах уже не вызывают наивного доверия, все хорошо знают, что побороть шум можно либо, увеличивая размеры объектива и матрицы, либо чем-то жертвуя – разрешением по кадру (размазывание картинки) или разрешением по времени (размазывание быстродвижущихся объектов). Однако сейчас реклама полна заявлений об интеллектуальных системах шумоподавления в цифровых рекордерах или IP-камерах. Словосочетание «цифровая обработка сигнала» пока еще может многих пользователей сбить с толку и заставить поверить в чудеса. В этой статье я решил по возможности рассказать о том, что такое снижение шумов, где оно неизбежно, где оно приемлемо и чем оно грозит пользователю. Во-первых, напомню, что чудес не бывает. Вечный двигатель невозможен. Если в исходной картинке информации мало (она зашумлена), то ее не станет больше после цифровой обработки. Картинка может лишь стать субъективно более приятной глазу. Например, после тщательного цифрового накопления за несколько секунд картинка ночью станет замечательной, цветной, насыщенной. Из нее исчезнут неприятные глазу детали, в том числе, например, быстро пробежавший преступник. Исходное соотношение сигнал/шум определяется исключительно количеством света, собранным на каждый элемент изображения. То есть размерами объектива и приемной матрицы. Чем крупнее ячейка матрицы (чем меньше мегапикселей при равном размере матрицы), тем меньше будет шумов. Шумы объективно существуют. Почти все шумы в видеосигнале обусловлены исключительно физическими законами, например, квантовый (дробовой) шум из-за довольно малого количества фотонов, падающих на каждую ячейку приемной матрицы за время выдержки одного кадра. Второй источник – тепловые шумы – также вполне заметен, и, если вы не намерены охлаждать видеокамеру жидким азотом (или даже жидким гелием, что встречается в научных измерениях), придется смириться с тем, что заметное снижение уровня шумов физически невозможно, предел практически достигнут. Да, разные видеокамеры (одного размера матрицы) в зависимости от технологических особенностей могут отличаться по уровню шумов на 20–30%, но не более того. Так вот, напомню еще раз, что чем больше мегапикселей, тем хуже отношение сигнал/шум. Тепловой шум при этом практически тот же самый, а вот сигнал пропорционален площади одного пикселя и потому катастрофически падает с ростом количества пикселей. Дробовой шум с уменьшением сигнала тоже уменьшается, но не так быстро, как сигнал, так что отношение сигнал/шум с уменьшением геометрического размера пикселя серьезно падает. Более того, современные камеры все как на подбор цветные. Конечно, цветное изображение лучше воспринимается оператором, более информативно, но цветные камеры (если они не профессиональные 3-матричные) имеют два пикселя на месте одного, да еще и с цветным фильтром перед каждым пикселем, потому сигнал с каждого пикселя становится еще в несколько раз меньше. Кроме того, цветовой шум очень неприятно выглядит на экране. Наш глаз нервно реагирует на появление синих и красных крапинок на зеленой кроне дерева. Именно поэтому все цветные камеры, предназначенные для охранного наблюдения, как правило, умеют при ухудшении отношения сигнал/шум переключаться в монохромный режим. Шума намного меньше от этого не становится, но, по крайней мере, он перестает сильно раздражать оператора. Итак, первый момент: не всегда снижение шума (повышение отношения сигнал/шум) – хорошо. Во-вторых, отмечу, что некоторое снижение шумов во всех цифровых системах обязательно делается за счет обрезания спектра сигнала. Кто помнит из институтского курса, при дискретизации (оцифровывании) сигнала есть такая частота найквиста, так вот все компоненты входного сигнала с частотой выше будут лишь мешать, ибо не будут корректно обработаны. Поэтому на входе в аналогово-цифровой преобразователь обязательно стоит фильтр, обрезающий сигнал около частоты найквиста. Чем лучше фильтр, тем лучше будет результат оцифровки. Таким образом, во-первых, обрезаются все высокочастотные шумы (а они наиболее неприятно воспринимаются глазом), а во-вторых, заодно устраняются полезные компоненты сигнала, которые этот преобразователь все равно не смог бы корректно преобразовать в цифровой вид, и они стали бы вредным шумом. Кстати, отсюда следует вывод: поскольку ныне все видеокамеры имеют не аналоговый механизм развертки кадра, а дискретную матрицу, то в случае применения отдельного видеосервера и отдельной видеокамеры (с аналоговым каналом между ними) следует стараться, чтобы разрешение (количество пикселей в кадре) у цифрового преобразователя (рекордера, видеосервера) было выше, чем у самой видеокамеры. Иначе дополнительная высокочастотная компонента видеосигнала от камеры, которая попадет на устройство дискретизации (пролезет через тот самый фильтр, обрезающий на частоте найквиста), окажется лишь дополнительным источником шумов. Еще раз повторю, все блоки дискретизации обязаны иметь соответствующий фильтр на входе. В его отсутствие шумов будет даже больше, чем если бы мы рассматривали сигнал непосредственно на аналоговом мониторе. Если фильтр хороший, он уменьшает количество шумов, неизбежно сглаживая сигнал, т. е. уменьшая и количество полезной информации в нем, уменьшая пространственное горизонтальное разрешение. Обратите внимание, что от этого эффекта вполне свободны видеокамеры с непосредственным подключением приемного сенсора к процессору оцифровки. В таком случае дискретизация происходит уже на приемной матрице, что наиболее безопасно.
Итак, второй момент: все цифровые серверы, кодеры, рекордеры обязательно обрезают частотный спектр видеосигнала и тем самым улучшают сигнал/шум. Обычно чем хуже разрешение цифрового преобразователя, тем лучше будет сигнал/шум. Но смотри пункт первый – это вовсе не значит, что такой рекордер лучше. Третий момент, специфический для цифровых способов компрессии, – внутренне присущее любому алгоритму компрессии свойство уменьшать количество шумов. Действительно, сжатие объема передаваемой информации достигается просто за счет того, что информация, признанная «несущественной», не передается. Все существующие алгоритмы так или иначе выбирают «наиболее существенную информацию», а остальную отбрасывают. Большая часть шумов (визуально наблюдаемых как мерцание, или «снег» на фоне плавных больших объектов) будет отброшена, и субъективно сигнал после сжатия обычно выглядит менее зашумленным. Алгоритмы с межкадровой компрессией (MPEG, H.264 и т. д.) устраняют не только мелкие по размеру детали, но и все быстрые колебания, что также визуально воспринимается как снижение уровня шумов. Однако все это устранение шумов осуществляется ценой потери и некоторой части полезной информации. Многие алгоритмы при высокой степени сжатия могут счесть быстро пробежавшего преступника «несущественной мелочью» и не просто сгладить его (как делают аналоговые системы борьбы с шумами), в результате чего преступник стал бы блеклой размазанной тенью, промелькнувшей по экрану, а устранить его полностью, «восстановив» высококачественное изображение стены здания из предыдущих кадров. К сожалению, довольно трудно объяснить алгоритму компрессии, что вы считаете шумом, а что – полезным сигналом. По крайней мере, я пока не встречал за пределами лабораторных исследований таких алгоритмов сжатия, которые могли бы с учетом перспективы и масштаба, предсказывая размеры предполагаемых целей, определять (как умеют некоторые детекторы движения), что является существенным движением (и, соответственно, должно быть полностью донесено до оператора), а что является несущественным шумом и может быть устранено (например, пролетающие птицы могут исчезнуть совсем, если вы разрешите игнорировать объекты такого размера). Итак, третий момент: все цифровые компрессоры уменьшают количество информации и тем самым уменьшают количество шумов. Чем более жестоко они угробят сигнал, тем меньше будет и шумов. Но смотри пункт первый – не факт, что вы этому обрадуетесь. Четвертый момент – собственно качество алгоритма сжатия. Весьма распространен способ оценки качества сжатия именно методом определения отношения сигнал/шум, причем под словом «шум» в данном случае подразумеваются искажения сигнала, внесенные алгоритмом сжатия. Такие искусственные шумы (иногда некоторые явно видимые проявления таких шумов называют артефактами) нередко возникают, например, на границах больших однородно окрашенных объектов. Плохие алгоритмы порой создают на таких границах радужную окантовку, размытый или продублированный несколько раз край объекта. Хорошие алгоритмы (реально применяющиеся только для создания DVD-дисков художественного качества), наоборот, в таком случае могут сделать более резким край объекта, т. е. вместо плавного перехода в тень объект будет выглядеть несколько плоско, но с острым углом. Это тоже плохо, но не так неприятно глазу, как цветные артефакты. К сожалению, более-менее объективные способы измерить такой внесенный компрессией шум работают не очень хорошо. Разные искажения по-разному воспринимаются глазом, некоторые небольшие по величине отклонения (особенно цветные) воспринимаются как ужасные, а некоторые большие, но плавные искажения кажутся незаметными. Еще хуже то, что для целей охранного видеонаблюдения нас волнует не столько «приятность глазу», сколько возможность рассмотреть предполагаемую цель. В целом этот параметр, хотя и объективный, может не вполне отражать реальную вредность шумов у того или иного устройства. Конечно, если он у одного устройства на 10 или 20 дБ лучше, чем у другого, то, наверное, действительно первое устройство лучше с любой точки зрения. Итак, четвертый момент: понятие сигнал/шум в описании цифрового компрессора может означать не то, насколько он уменьшает шум, а то, насколько он его увеличивает, добавляя собственный. Более того, применение термина «шум» не к случайным помехам, а к искажениям сигнала не вполне отражает тот факт, что искажения бывают разные, и не всегда маленькое искажение лучше большого. В целом, если вы в рекламе цифрового рекордера встретили упоминание о подавлении шумов, то попытайтесь понять: это действительно хорошо, или создатели нового устройства решили представить в качестве достоинства результаты собственной ошибки, или даже просто общепринятое в отрасли решение. А главное – помните, что реально улучшить сигнал/шум можно, только если взять большую видеокамеру и поставить на нее очень большой объектив. Все остальное – способы улучшить визуальное восприятие картинки, все они обычно приводят к ухудшению передачи мелких деталей и быстрых объектов. Если изначально сигнал плохой, этот факт нельзя исправить, можно только замаскировать.
Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru