Tỷ số tín hiệu/nhiễu (SNR) đo cường độ của tín hiệu mong muốn so với nhiễu nền. Làm sáng tỏ cách tính SNR và phát triển sự hiểu biết về các bước thực tế để cải thiện SNR.
Trong bài viết này, chúng tôi làm sáng tỏ khái niệm Tỷ số tín hiệu trên Nhiễu SNR hay tỷ lệ S/N, cách tính tỷ lệ này và tầm quan trọng của nó trong các ứng dụng giám sát video thời đại mới như camera giám sát thông minh, camera kiểm tra tự động,..v.v..
Tỷ số tín hiệu/nhiễu (SNR) đo cường độ của tín hiệu mong muốn so với nhiễu nền, đây là tín hiệu không mong muốn. SNR bắt buộc phải phân biệt các tín hiệu đầu ra khác nhau để đạt được đầu ra hiệu quả.
Tỷ số tín hiệu/nhiễu thường được biểu thị bằng decibel. Giá trị SNR càng cao thì đầu ra càng tốt. Lý do là có nhiều thông tin (tín hiệu) hữu ích hơn dữ liệu không mong muốn (nhiễu) ở đầu ra SNR cao. Chẳng hạn, SNR 100dB tốt hơn 70 dB.
Cách tính tỷ số tín hiệu trên Nhiễu
Việc tính toán SNR có thể khác nhau tùy theo thiết bị. Tuy nhiên, nếu các giá trị tín hiệu ở dạng decibel thì SNR được tính bằng cách trừ đi lượng nhiễu từ tín hiệu mong muốn.
Vì vậy, SNR= SN, trong đó S là lượng tín hiệu và N là mức nhiễu.
Để minh họa điều này qua một ví dụ, hãy tưởng tượng rằng thiết bị của bạn đang nhận được tín hiệu -50 dBm (decibel trên miliwatt) và độ ồn là -70 dBm. Khi đó tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu có thể được tính như sau:
SNR = -50-(-70) = 20dB
Một phương pháp khác để tính SNR là lấy tỷ lệ tuyến tính giữa tín hiệu được ghi và tổng nhiễu bình phương trung bình gốc như trong công thức bên dưới, được gọi là SNR tuyến tính.
SNR trong camera cho biết chất lượng tín hiệu có trong hình ảnh. SNR cao được yêu cầu trong nhiều ứng dụng thị giác nhúng, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến xử lý dựa trên biên trong đó thuật toán AI/ML phải phân tích hình ảnh đã xử lý để đưa ra quyết định thông minh. Điều này là do hình ảnh đầu ra trong các camera AI thông minh như vậy cần cung cấp các chi tiết cần thiết cho các chức năng như đếm người (trong hệ thống giám sát), phân tích nhân khẩu học (trong biển báo thông minh), phát hiện cây trồng (trong robot nông nghiệp, xe cộ và máy bay không người lái), nhận dạng đối tượng (trong hệ thống mua sắm tự động, robot), phân tích mẫu (kính hiển vi y tế, thiết bị chẩn đoán), v.v.
SNR cao cũng trở nên cần thiết trong các mô-đun camera ánh sáng yếu, nơi độ nhiễu có thể có tác động đáng kể và rõ ràng hơn nhiều đến chất lượng hình ảnh so với camera hoạt động trong điều kiện ánh sáng bình thường.
SNR tương quan với các tính năng khác của camera như kích thước pixel, tính năng cảm biến, chất lượng ống kính, v.v. Để đạt được chất lượng hình ảnh tốt nhất và tăng SNR, việc hiểu các tính năng này của camera có liên quan với nhau như thế nào là điều quan trọng. Chúng ta hãy xem các thuộc tính camera khác nhau tác động đến SNR như thế nào.
Kích thước cảm biến: Cảm biến lớn hơn thường thu được nhiều ánh sáng hơn, dẫn đến SNR cao hơn. Cảm biến lớn hơn cũng có nghĩa là pixel lớn hơn, có thể thu thập nhiều photon hơn, góp phần mang lại SNR tốt hơn. Ngược lại, các pixel nhỏ có thể có khả năng bị nhiễu cao hơn, tác động tiêu cực đến SNR.
Kích thước khẩu độ: Khẩu độ rộng hơn cho phép nhiều ánh sáng hơn, góp phần mang lại SNR cao hơn. Khẩu độ nhỏ hơn có thể yêu cầu thời gian phơi sáng lâu hơn, điều này có thể gây ra nhiều nhiễu hơn.
Độ nhạy ISO: Cài đặt ISO cao hơn sẽ khuếch đại tín hiệu nhưng cũng khuếch đại nhiễu, có khả năng làm giảm SNR. Cài đặt ISO thấp hơn thường mang lại SNR tốt hơn, nhưng chúng sẽ cần nhiều ánh sáng hơn để có độ phơi sáng thích hợp.
Thuật toán xử lý hình ảnh: Thuật toán giảm nhiễu nâng cao có thể nâng cao SNR bằng cách giảm nhiễu không mong muốn mà không ảnh hưởng đến chi tiết hình ảnh.
Tốc độ màn trập: Tốc độ màn trập nhanh hơn có thể giảm hiện tượng nhòe chuyển động nhưng yêu cầu khẩu độ rộng hơn hoặc ISO cao hơn, ảnh hưởng đến SNR. Tốc độ màn trập chậm hơn trong điều kiện ánh sáng yếu có thể góp phần làm giảm SNR do thời gian phơi sáng tăng lên.
Dải động: Một camera có dải động tốt có thể thu được nhiều tông màu khác nhau, góp phần mang lại SNR tốt hơn ở cả vùng sáng và vùng tối. Dải động hạn chế có thể dẫn đến mất chi tiết ở vùng sáng hoặc tối.
Các nguyên tắc cơ bản về mối quan hệ giữa SNR và thời gian phơi sáng có thể được hiểu thông qua thống kê photon. Nghĩa là, Tín hiệu (S) tỷ lệ thuận với số lượng photon thu được trong thời gian phơi sáng, được tính bằng tích của cường độ ánh sáng (I) và thời gian phơi sáng (t).
Trong khi xem xét cường độ photon tới, nhiễu photon-shot (nhiễu photon-shot là một loại nhiễu vốn có trong bất kỳ hệ thống nào mà ánh sáng được tính theo đơn vị riêng biệt, tức là photon) cũng xuất hiện trong hình ảnh. Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu do nhiễu bắn photon (SNR_Shot) được tính bởi,
Khi thời gian phơi sáng dài hơn, số lượng photon thu được (N) cũng tăng lên và do đó tín hiệu (S) cũng tăng lên. Kết quả là căn bậc hai của tín hiệu (√S) cũng tăng lên. Điều này có nghĩa là, trong bối cảnh có nhiễu ảnh, SNR cải thiện theo căn bậc hai của thời gian phơi sáng.
Một sự đánh đổi trong việc chọn thời gian phơi sáng dài hơn là nó dẫn đến thu được nhiều photon hơn và do đó, SNR tốt hơn do nhiễu bắn. Tuy nhiên, phơi sáng lâu hơn cũng làm tăng khả năng gây ra nhiễu điện tử và có thể dẫn đến các vấn đề như nhiễu nhiệt. Do đó, nên chọn thời gian phơi sáng và thiết lập camera tối ưu để cân bằng các yếu tố này cho một cảnh nhất định.
Đôi khi để đạt được SNR cao, người ta có xu hướng tăng tối đa mức tăng để cải thiện cường độ tín hiệu. Nhưng điều này dẫn đến việc tăng tín hiệu cũng như tiếng ồn. Và bạn sẽ nhận thấy rằng không có thay đổi lớn nào đối với giá trị SNR – nghĩa là hình ảnh đầu ra của bạn có thể có độ tương phản tốt hơn nhưng sẽ tiếp tục gặp phải các vấn đề về chất lượng tương tự.
Vì vậy, trong khi triển khai camera trong các ứng dụng SNR cao (như kính hiển vi), cần tuân thủ một số bước thực tế nhất định để đảm bảo đầu ra có chất lượng tốt hơn (ít nhiễu hơn). Do đó, người ta cần xây dựng/tùy chỉnh/triển khai camera với thiết kế kiến trúc phù hợp và sử dụng cảm biến chất lượng cao. Ngoài ra, việc giảm nhiệt độ của cảm biến bằng cách tản nhiệt đúng cách cũng có thể hữu ích.
Camera có độ nhiễu thấp đi kèm với cảm biến hình ảnh có độ nhiễu đọc thấp. Nhưng trong hầu hết các trường hợp – bạn cũng cần đảm bảo làm mát tích cực. Nó sẽ giúp quản lý các nguồn nhiễu khác trong cảm biến hình ảnh. Tuy nhiên, điều này có thể làm tăng thêm chi phí chung của giải pháp.
Hy vọng chúng tôi có thể giải thích rõ khái niệm Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu trong bài viết này. Nếu bạn có thắc mắc gì thêm về chủ đề này, vui lòng để lại nhận xét. Chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn sớm nhất có thể.
Bạn cần báo giá nhanh?
Bạn đã lựa chọn được một vài model cho dự án của mình và đang cần chúng tôi báo giá nhanh? Hãy click vào đây để điền và gửi cho chúng tôi.
