Алгоритмы фильтрации шумов в видеонаблюдении. Отличие 3D-DNR от DNR.

DNR расшифровывается как Digital Noise Reduction. Это один из самых популярных алгоритмов, созданных специально для подавления шумов в системах видеонаблюдения. Дело в том, что именно DNR позволяет избавиться от шумов я связанных с недостаточным освещением. В итоге готовое видео попадает на сжатие и обработку в чистом виде, что значительно отражается на его качестве. Именно поэтому компания Microdigital использует его на своих камерах типа MDS-H309-2H.

Два способа подавления шумов

В современных системах видеонаблюдения используется два способа подавления шумов. Они основаны на использовании одинаковых алгоритмов, но имеются и комплексные отличия. Поэтому стоит рассмотреть каждый из них отдельно, чтобы получить общее представление для последующего сравнения.

DNR

Стандартный DNR очень часто называют 2D DNR. Это двумерное подавление шума, которое было очень распространено в современных системах безопасности и используется до сих пор. У него есть один существенный недостаток, который для некоторых становится камнем преткновения при выборе модели. Дело в том, что после обработки сигнала изображение получается намного расплывчатым.

2D DNR разделяют на пространственное и временное подавление шума. Они также имеют определенные отличия.

Пространственное шумоподавление

Данный тип алгоритма 2D DNR производит анализ исключительно пространственной область сигнала. Временной фактор при этом не учитывается. Фактически выполняется обработка объема изображения с устранением дефектов и размытых зон.

Временной фильтр

Этот алгоритм обработки производит анализа пикселей в разном временном направлении. Общее пространство при этом игнорируется. Выделяют два способа подобного анализа:

Адаптивный. Выполняется изучение пикселей, которые занимают одни позиции в разных кадрах.

Компенсационный. Производится анализ траектории движения пикселей. Оценка изображения при этом производится по фактическим результатам.

3D DNR

Этот тип фильтра более прогрессивный. Он использует реальные преимущества стандартных методов анализа пространственного и временного алгоритма, полностью устраняя их недостатки.

При использовании 3D DNR система подавления шумов снижает даже эффект аддитивного гауссовского влияния. Это достигается путем исследования большого количества последовательных кадров, но при этом применяется временная фильтрация.

Фактически это выглядит так:

• производится сравнение пикселей в стоящих рядом кадрах;
• параллельно выполняется и анализ векторов движения с наложением предыдущих и последующих кадров;
• на основании полученных данных за определенный отрезок выполняется сравнение с форматируемым кадром;
• далее рассчитываются результаты по среднему «весу» пикселей в основном кадре, принимая во внимание пнализ пикселей второго кадра;
• после этого учитывается результат обнаружения и оценки движения для создания компенсации движения и последующей оценки самого шума, чтобы можно было вносить корректировку.

Иными словами фильтр просто просматривает серию кадров, а если учесть то, что шумы являются нестатичными и не ярко выраженными, то пиксели с их присутствием будут сильно отличаться даже на соседних кадрах. Если такой анализ произвести несколько раз, то по количеству совпадений станет понятно, какой пиксель оставить, а какой необходимо убрать на финальном кадре.

Дополнительный эффект

В неблагоприятных условиях ведения съемки качество изображения сильно страдает от шумов. Они создают дополнительную нагрузку на матрицу и воспринимаются в качестве своеобразного информационного потока. Таким образом увеличивается объем файла записи.

При использовании фильтра 3D DNR достигается не только улучшение качества картинки, но и снижения размера файла. При использовании формата JPEG такая экономия может достигать 40%, а если вы ведете запись в MPEG, то это значение доводится до 70%.

Вместо вывода

На основании данных о разных алгоритма фильтрации шумов можно сделать вывод, что наличие системы DNR на устройствах видеонаблюдения просто необходимо. Ухудшение условий освещения может произойти моментально, а наличие такого фильтра позволяет получать качественную картинку даже в экстремальных условиях.

Рассмотренные две системы фильтрации сравнивать между собой не имеет смысла, поскольку 3D DNR является эволюционным продолжением линии DNR. Фактически это новое поколение алгоритма обработки сигнала, взявшее от своего прародителя все самое лучшее, оставив недостатки далеко позади. Поэтому вопрос выбора для многих очевиден.