雪花算法原理_低照度摄像机原理及影响图像效果因素
光电应用专栏
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近些年，超低照度摄像机纷纷涌现出来，成为“平安城市”视频监控系统炙手可热的机型之一。为何“超低照度”能够实现非常好的图像效果，有哪些实用原理？
影响摄像机图像效果的几个重要因素主要包括镜头、光圈、图像传感器、补光灯等，也正是这些硬件/软件因素的差异化，才有图像效果有差别的摄像机。另外图像的效果还与ISP调优能力、镜头搭配合理性有较大关系。
低照度摄像机，主要受镜头、图像传感器、后端图像处理技术等因素的影响，是指在光照较暗的情况下(即低照度)仍然可以获得比较清晰图像的摄像机。目前安防行业通常将前端摄像机分为四个等级，当最低照度值达到甚至低于0.0001Lux的时候，便达到了“星光级”的超低照度摄像机。
图像传感器影响摄像机低照度的，首先是传感器的选择。众所周知，同样尺寸的图像传感器，像素越高，分配到每个像素的感光面积就小，低照效果就越差；
拿200万像素的高清摄像机来说，如果使用与30万像素模拟摄像机同样大小的传感器，那平均每一个像素的感光面积只有模拟摄像机的1/8，其高清画质在夜间反而会更加惨不忍睹。
所以，星光级低照度摄像机，一般会采用靶面尺寸较大的成像传感器：相同像素的摄像机，靶面尺寸越大，每个像素吸收到环境中的光线就会越多；单位面积的进光量，是体现传感器低照度性能的决定因素。
大光圈镜头镜头是摄像部件的重要组成部份，它在低照监控应用技术上的作用是为摄像机聚焦被摄目标的光线，这里的低照应用与技术关键在于镜头的口径越大其进光量也会越大，也就是镜头光圈的增大可有效提升进光量，从而使摄像机获得理想的低照度效果。
处理芯片低照度环境还会给图像带来噪声，从而图像的清晰度，这就需要有性能足够强大的处理芯片，来搭载自动增益、数字降噪等关键技术。
自动增益，能够将低照度下图像的亮度维持在理想状况，控制噪声的大小；数字降噪技术，则能够过滤噪声，显示较为纯净的画面，看清更多的图像细节。
强大的处理芯片搭载的关键算法，对原始裸数据进行“雕琢”后，才能呈现给用户最好的图像效果。
低照度增强算法使用相同的处理芯片，也不一定就能取得同样的降噪、增益效果。以降噪为例，降噪处理不当，会造成图像严重的雾感、拖影、细节损失等现象。
而对于伽马数值设置，过高会使画面的对比度增强、画面变暗、画质通透，但会丢失细节；数值设置过低，又会使图像变亮、细节增加，但是画质通透度变差。
所以即使基于相同的硬件平台，产品的最终效果也各有不同，这其中就体现了不同厂家的研发实力。
这是通过硬件改善的方式来提升摄像机在低照度环境下的夜视效果。
镜头作为摄像机的重要组成部分，其是光线进入摄像机的第一道“关卡”，其摄取光线的多少直接决定了成像的清晰度。而通常用“进光量”的大小来衡量镜头对光线的摄取能力，镜头的进光量可以用F值(光阑系数)表示。
F值=f(镜头焦距)/D(镜头的有效光圈口径)，它与口径成反比，与焦距成正比。在焦距相同的条件下，选择光圈口径越大的镜头，镜头进光量就越大，也就是需要选择F值越小的镜头。常见镜头的光阑系数有F1.2、F1.4等。
图像传感器是光线进入摄像机的第二道“关卡”，从镜头透进的光线会在这里转化成电信号。目前主流的传感器有CCD和CMOS两种，CCD的制造工艺较为复杂且技术垄断在几个日系厂家手中，成本较高，其在灵敏度及信噪处理等方面的表现优于CMOS，而CMOS则具有低成本、低功耗以及高整合度的特点。
但随着CMOS技术的不断发展，CCD和CMOS之间的差距正在逐渐减小，新一代的CMOS已经极大地改善了在灵敏度方面的不足，成为高清摄像机领域的主流，现在市面上的星光级超低照度网络高清摄像机基本上采用的都是高灵敏度的CMOS传感器。
另外，传感器的尺寸大小也会影响其低照度效果，在同样的光照条件下，尺寸越小，像素越高的摄像机低照度效果越差。
提高帧累积、增益，增加曝光时间这是通过调节摄像机的参数来提升图像亮度的方法。帧累积或者慢快门功能，可以持续像素中的光电荷转换，从而延长曝光时间，提升图像画面亮度，因此打开慢快门功能时，输出的图像不是实时图像，而是通过牺牲图像的实时性，来提升低光照场合下的图像清晰度，只要摄像机的快门慢到4倍以上，在监视器上就可以看到比较明显的图像拖影。
但是对于监控而言，重要的恰恰在于清晰、连贯、实时的图像，因此帧累积慢快门摄像机常常被用于对静态事物的监视，而不建议用在非静态应用中。
AGC(AutoGainControl)是将来自图像传感器的信号放大到可以使用水准的视频放大器，其放大量即增益，可自动根据信号电平调整增益幅度，优点是提升了摄像机的动态范围，缺点是将噪声一同放大。
因此当夜晚图像增益提高时，画面会出现类似“雪花点”的噪点，可以开启摄像机的3D降噪功能，抚平画面噪点，使图像看起来更细腻平滑。
来源：中国安防行业网
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