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15比特数字信号处理器的强大功能

本文中提到的摄像机是一个先进的CCD彩色成像技术的例子。15比特数字信号处理(DSP)技术利用图像芯片将其潜力发挥到了极至,通过这项技术可以进行精确的灰度级别(gray-scale)和彩色再生。\r\n
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Bosch新的Dinion系列产品具有半英寸和1/3英寸芯片,提高了在强光和暗光区域中可再生细节的照明范围。

B15比特DSP

CCD-摄像机图片质量与可处理的灰度级别直接相关,这是由DSP的体系结构所决定的。在极限情况下,一个1比特的处理器可能只能产生黑色或白色象素,得到类似于点阵式打印机产生的图片,而一个4比特的处理器将可以提供16个灰度级别,得到比点阵式打印机稍好一些的图片。

不过,多数安防摄像机都使用10比特处理器,并有潜力产生1024个灰度级别的图片,提供从亮光到暗光的相对平滑的变化。与10比特的DSP相比,15比特处理器在灰度级别和彩色精确度上翻了32倍,提供一种让人眼视觉认为是实际连续变化的灰度级别。这样摄像机就可以在很宽的范围内进行精确的图片再生,并能在很宽的频谱内提供生动的色彩。

不过,在监视和安全领域,除了需要良好的图片再生功能外还有其他的要求。摄像机必须也能在所有变化的照明环境下,同时处理所有的场景细节。一种新的技术(Bosch称作XF-Dynamic)使用一个叫做矩形图控制的过程,通过放大照明条件的分钟变化(minute variations)来抓取图像细节。

简单而言,CCD所获得的某个场景的每个像素的照明都记录在亮度矩形图中,其中,像素被排成32,767个灰度级别,从黑暗场景亮度一直变化到最大场景亮度。

摄像机转换函数(输出/输入函数定义曲线),与普通摄像机简单的线性递增函数不同,它在高信息密度区域的增长更为急剧,而在低信息密度区域则更为平缓。这样就导致摄像机在输出过程中产生一个更为均衡分布的亮度矩形图。

在对比度较低的场景中,其典型特征就是在少数几个灰度级别上存在很高比重的像素数。这种情况产生的影响就是减少了某些灰度级别的像素数目,而增加了其他不太具有代表性的级别上的像素数,以拉伸整个图片的对比度,而带来很好的图片细节。\r\nXF-Dynamic比起其他大部分安防摄像机系统中使用的双重曝光(dual-exposure)技术有许多优势。如它具有很长的曝光时间,对暗光区域,NTSC需要1/60秒的积聚时间(accumulation time),PAL则需要1/50秒,对亮光区域,只需要1/1000甚至更少的曝光时间。

这两种曝光方式的巧妙结合,理论上说应该在两种情况下得到最好的结果,既突出了所有的场景细节又不过度曝光重点。但在实际使用中,却很难达到最佳的结合,而折中的方式,尤其是亮光和暗光场景之间的转变,通常导致了比最佳曝光更少的曝光量,而劣化了图片质量。

背光补偿

安防摄像机,尤其是那些监测大楼出入口的摄像机,通常必须对付强烈的逆光,比如当有人经过门口,进入的瞬间会被阳光笼罩。安装在门口的摄像机由于通常设定最适合整个场景的棱镜孔径,而导致路过强光照射门口的人曝光不足,从而丢失细节。

不过,这种情况可以通过背光补偿(BLC)来避免,它允许工程商定义监视场景中想要的窗口。选择监视窗口和BLC的级别都可以通过摄像机显示屏幕进行编程。之后,摄像机将永远最佳地曝光这些选择的监视窗口,而不管场景中其他部分的照明情况如何。

增强的灵敏度和SensUp

高灵敏度是安防摄像机的一个关键因素,它不仅让暗光场景中的细节得以解析,而且能将所记录的场景中的噪声最小化,以减少数字记录文件的大小。

噪声场景可以急剧地增加数字文件的大小,这些文件通常在远端硬盘上长期保存。在极限情况下,这由于噪声场景的记录,甚至可以将存档周期从每视频一个月减少到不到一个星期。高灵敏度能提供更高的快门速度,因而减少了“运动模糊”(motion blur),它允许以更小的透镜孔径收集图像,带来更好的景深和更锐利的图像。\r\n由于灵敏度随着图像集结(image-accumulation)时间而提高,所以更进一步提高灵敏度的明显方法是通过减少快门速度提高集结时间。然而,在传统安防摄像机中,集结时间受到监视监测器的帧速率限制,NTSC最大为1/60秒,而PAL为1/50秒。

这个问题可以通过将图像集结从视频输出中分离出来而克服,它使用了Bosch的一种新技术,称为SensUp,通过将图像在CCD上的集结时间增加到10倍,比如,图像集结时间达到1/5秒,这样将有效地改善灵敏度。

集结图像存储在内存中,每1/60秒(或1/50秒)采样一次,产生与视频兼容的输出信号,同时内存每1/5秒被新的图像刷新一次。虽然这种技术在行业内并非新的或独一无二的,但SensUp并不按照大部分摄像机那样的步骤工作,而是通过连续的快门速度调节达到最可能平滑的视频级别控制。在无人工照明和需要依靠月亮、星星,以及散射光照明的情况下,这种方式最为有效。

先进的图像增强算法

Bosch同时开发了一个动态噪声削减(DNR)功能,以进一步改善图片质量。妨碍监视系统中图片清晰度的一个主要障碍(尤其是在暗光环境下),是电子噪声某种程度上存在于所有视频信号中。

噪声可以看作是监视监测器中一副完整图片上的小雪花或额外的东西,它来自于多个方面,包括电缆衰减、热效应、放大过度和自动增益控制。监控摄像机也是噪声的来源,减少噪声的办法,就是在整个CCTV链上都给予投资。

DNR系统通过比较摄像机不同时间产生的图像而消除噪声、为新的15比特DSP开发的算法逐个像素(pixel-by-pixel)地的检查图片,任何微小的随机变化,即噪声的征兆,都被自动从场景中删除。

“运动模糊”的削减

事实上,每个从事件记录中取出的静态图片都包含着运动,由于在标准安全摄像机中使用1/50到1/60秒的相对低的快门速度,所以其细节失去了清晰度。举例来说,这使得个人身份和数字模版的识别变得困难重重甚至根本无法辨认。

解决这个问题的办法是提高快门速度以冻结图片,但是这只有在光照足够时才有用。提高快门速度意味着提高照明级别或透镜孔径,以补偿更短的曝光。一旦光照级别下降,透镜完全打开,摄像机自动增益控制(AGC)就可以提供进一步的增益,但是自动增益控制到达它的极限时,视频质量就会简单地退化,直到不再可用。

获取尽量长时间的没有“运动模糊(motion blur)”图像的问题得以解决了,其方法就是结合几个特征一起作用,以维持摄像机的最佳性能。摄像机可以切换到默认快门模式,其中用户可以将快门速度设定为默认值,比如1/250秒。

只要在场景中有足够的光照可以让自动光圈镜头控制和AGC产生完整的视频信号,快门速度就保持在固定的默认值。只有当光照失效时,快门才加以控制接管,降低快门速度直到达到标准值。

当然,在更低的快门速度下,“运动模糊”将再次出现,但是这比视频信号完全丢失要好得多。因此,默认的快门系统可以尽量提供无“运动模糊”的视频,而且可以适用于全部范围的光照环境。\r\n

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