TI如何在低照度视频采集突破的?

2013-02-13 17:11:41 安锐通市场部 4642
TI如何在低照视频采集突破的?

TI如何在低照视频采集突破的?





    照片:左侧是市面上一款以低照度著称的相机。照度是0.02,已是人眼不能识别的亮度(照片来源:TI)。

TI(德州仪器)推出了达芬奇 DM385视频处理器,可通过使用独特的低照技术,提供高质量视频解决方案[1]。



    业界通常做法

安锐通的负责TI视频项目研发的副总裁杨伟丁说,为了在非常暗光线下采集到更清楚、更清晰的图像,很多客户采用这些办法实现:



    1.加红外补光的方式,这主要会增加成本;
    2.增加光圈,但这会使镜头的尺寸变大,光圈大于1.4以后就不可能再继续做了,会增加很多系统性成本;
    3.增加曝光时间,缺点是运动时会有拖影;

    4.增强从传感器来的光学信号强度可以提高增益。增加传感器的增益缺点是噪声也会被一起放大,所以图像上有很多噪点,原来的图像就变得不是那么清晰了。另外,噪声变大以后,后面的编码会变得非常困难,因为分不清是图像的细节还是噪声,所以它会把一些噪声当成图像来做编码。在这种情况下,关键是如何把有用的信息增强,把噪声减少。但是做到这一点确实很难,因为要区分噪声和真正的图像,在去掉噪声的同时要能保证图像的清晰度很高。


      
    TI降噪方法
TI方案的降噪分为两个部分,空间单个一帧图像的降噪处理称为2D降噪,这些噪声在每一帧里其实都是一致的,这是空间域的噪声。另一种噪声在每一幅图像里都会有变化,这叫时间域的噪声。空间域是2D降噪处理,加上时间域就是3D的降噪处理。这项技术可以用到所有IP摄像机的解决方案里面。

这项技术采用软硬件结合的方法。TI芯片上有硬件加速器和处理器可以实现这种算法,软件上也结合硬件来处理。
    
在实现中,TI做降噪处理需要很多的数据,因此TI做了硬件降噪的滤波器,可以迅速地处理大量数据。尽管在硬件上大量处理数据,但数据都是机械地处理,在软件上还需要智能判断,在大量的数据中,哪些是噪声,哪些是图像的细节。“在做降噪图像处理的时候,很多竞争对手也说有3D降噪的性能,但图像的细节也随着噪声被去掉了,所以这是在判断哪些是细节,哪些是噪声时面临的挑战。”
    
 在动态时,每一幅图都会发生变化,TI主要强调的是做运动的补偿。

低照度的应用效果

“DM385芯片最大的特点是低照度的性能。”TI视频开发合作商深圳安锐通的产品经理杨伟丁说,假设这个技术在现场应用时,场景在地下停车场,一个犯罪分子开车,在不好的方案里可能车牌就看不到,在我们的方案里可以看到车牌。如果犯罪分子身上有一些明显的特征,比如纹身,在噪声很大的时候很难识别,在我们的图像里可以很清楚地把它捕捉到。在TI真实的Demo(演示)里会看得非常明确。如果字符区域是人的脸,需要很多细节的情况下,用DM385技术可以把原来看不清的图像看清。





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