измерение характеристик шумов и отношения сигнал/шум в

ИЗМЕРЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ШУМОВ И ОТНОШЕНИЯ
СИГНАЛ/ШУМ В ТЕЛЕВИЗИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ
Е. Н. Голиков
Шумы представляют собой важную проблему в науке и технике, поскольку они
определяют нижние пределы, как в отношении точности любых измерений, так и в
отношении величины сигналов, которые могут быть обработаны средствами электроники.
Отношение сигнал/шум показывает, насколько хорош может быть сигнал
видеокамеры, особенно в условиях низкой освещенности. Шума избежать невозможно, но
его можно минимизировать. В основном, он зависит от качества ПЗС-матрицы, электроники
и внешних электромагнитных воздействий, но также в сильной степени и от температуры
электроники.
Целью нашей работы в рамках проекта ГПО ТУ-1203 являлось измерение
отношения сигнал/шум в телевизионно-вычислительных системах с использованием
программных средств и разработка лабораторного практикума по измерительному
телевидению.
Цифровые камеры подвержены трѐм типам шума: случайному, структурному и
линейчатому [1].
Случайный шум характеризуется колебаниями яркости и цветности выше и ниже
истинных значений. Определѐнная доля случайного шума будет всегда присутствовать, и его
рисунок будет меняться от кадра к кадру, даже если параметры экспозиции идентичны.
Структурный шум включает то, что называется «горячими пикселями», которые
могут быть определены как интенсивность в пикселе, значительно превосходящая
колебания, вызванные случайным шумом.
Линейчатый шум зависит преимущественно от камеры и является шумом, который
вносит сама камера в процессе считывания данных с цифрового сенсора.
Определѐнный уровень шума всегда присутствует в любом электронном приборе,
который передаѐт или принимает «сигнал». Отношение сигнал-шум является полезным и
универсальным способом сравнения относительного количества сигнала и шума для любой
электронной системы; высокие отношения покажут чрезвычайно малый видимый шум, тогда
как для низких отношений будет справедливо противоположное.
Отношение сигнал/шум (ОСШ, англ. SNR, Signal-to-Noise Ratio) – безразмерная
величина, равная отношению мощности полезного сигнала к мощности шума:
𝑃𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙
𝐴𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙 2
𝑆𝑁𝑅 =
=
.
𝑃𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
𝐴𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
где 𝑃 – средняя мощность, а 𝐴 – среднеквадратичное значение амплитуды. Оба
сигнала измеряются в полосе пропускания системы. Обычно отношение сигнал/шум
выражается в децибелах (дБ):
𝑃𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙
𝐴𝑠𝑖𝑔𝑛𝑎𝑙
𝑆𝑁𝑅 𝑑𝐵 = 10 lg
= 20 lg
.
𝑃𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
𝐴𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒
Рисунок 1 – Изображение с высоким ОСШ
В вышеприведенном изображении (рис. 1) соотношение сигнал-шум достаточно
велико, чтобы чѐтко отделить информацию в изображении от фонового шума. Низкое ОСШ
могло бы привести к появлению изображения, где сигнал и шум сравнимы, и потому их
сложнее отличить друг от друга (рис. 2).
Рисунок 2 – Изображение с низким ОСШ
Ознакомившись с существующими программными средствами для обработки
изображений, мы выбрали две наилучшим образом показавшие себя программы – ImageJ и
Imatest. Основной акцент был сделан на программе ImageJ, так как она обладает доступным
и понятным интерфейсом, проста в освоении и является бесплатным программным
обеспечением. Тем не менее, в дальнейшем планируется работа с программой Imatest,
которая обладает более широкими возможностями по измерению параметров и
характеристик изображений.
ОСШ можно вычислить, используя программный пакет для обработки изображений
ImageJ. Проводя анализ изображения, получаем данные о среднем значении яркости и
стандартном отклонении. На основе этих данных производится расчет ОСШ по формуле [3,
4]:
𝑀
𝑆𝑁𝑅 =
𝜎
где 𝑀 − среднее значение яркости;
𝜎 − стандартное отклонение.
Стандартное отклонение является мерой шума (т.е. насколько выбранные пиксели
могут отличаться от вышеупомянутой средней величины яркости).
В рамках разработки лабораторного практикума по измерительному телевидению
мы разделили задачу измерения ОСШ на три этапа. В качестве источника для оценки ОСШ
была выбрана видеозапись, сделанная при помощи активно-импульсной телевизионной
системы, разработанной на кафедре телевидения и управления, тестовое изображение,
созданное в программе ImageJ, и фотография с низким уровнем шумов. Приведем пример
измерения ОСШ для тестового изображения, которое создали в программе ImageJ (рис. 3).
Оно представляет собой монохромное изображение, в котором отсутствуют шумы и ОСШ
равно практически бесконечному значению. Это подтверждает гистограмма для данного
изображения, представленная на рис. 4.
Рисунок 3 – Тестовое изображение
Рисунок 4 – Гистограмма тестового изображения
Добавляем к тестовому изображению шумы с известным СКО, равным 20 (рис. 5).
Рисунок 5 – Тестовое изображение с шумами
Строим гистограмму зашумленного изображения (рис. 6).
Рисунок 6 – Гистограмма тестового изображения с шумами
Из гистограммы видно, что СКО соответствует значению, которое было задано нами
изначально. Вычислим отношение сигнал/шум для данного изображения.
126
𝑆𝑁𝑅 = 20 log10
= 16 дБ.
20
На рис. 7 представлена структурная схема лабораторной работы по измерительному
телевидению. Обозначения, принятые на рисунке: ТИ – тестовое изображение, УВ –
устройство ввода, ПК – персональный компьютер, ПО – программное обеспечение.
ПК
ТИ
ТВ-камера
УВ
ПО
Рисунок 7 – Структурная схема лабораторной работы
При создании лабораторных работ мы планируем использовать тестовые таблицы,
изображения которых будут «захватываться» с ТВ-камеры и передаваться в персональный
компьютер с помощью устройства ввода. После чего будут производиться необходимые
измерения с помощью программной среды Imatest. Также возможно использование
искусственных цифровых изображений. Для облегчения освоения Imatest был выполнен
перевод с английского языка руководство к данной программе.
В результате проведенной работы стало возможным ознакомление с типами шумов в
изображениях, причинами их возникновения, а также изучение методики измерения
отношения сигнал/шум, освоение программного пакета ImageJ для проведения необходимых
измерений и программы Imatest по переведенному руководству.
Были проведены измерения для трех различных изображений: кадров, взятых из
видеозаписи, тестового изображения, созданного в программе ImageJ и фотографии с низким
уровнем шумов. Возможно, некоторые измерения были не совсем точными. Например, для
видеозаписи можно было усреднить большее количество кадров, но столкнулись с
ограничением программы. Поэтому, в дальнейшем планируется более полно использовать
возможности программного пакета Imatest.
ЛИТЕРАТУРА
1. Визуальный шум цифровых камер. Часть 1. // Cambridge in Colour –
Photography Tutorials & Learning Community. [Электронный ресурс]. URL:
http://www.cambridgeincolour.com/ru/tutorials/image-noise.htm.
2. Визуальный шум цифровых камер. Часть 2. // Cambridge in Colour –
Photography Tutorials & Learning Community. [Электронный ресурс]. URL:
http://www.cambridgeincolour.com/ru/tutorials/image-noise-2.htm.
3. Крэйг Старк. Отношение сигнал/шум: осмысление, измерение, улучшение
(часть 1). // www.realsky.ru – Астрономический online-журнал. [Электронный
ресурс]. URL: http://www.realsky.ru/articles/astrophotography/202-signal-tonoise-part1.
4. Отношение сигнал/шум // Википедия. [Электронный ресурс]. URL:
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%88%D0
%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D0%B3%D0%BD%D0
%B0%D0%BB/%D1%88%D1%83%D0%BC.
5. Конюхов А. Л. Руководство к использованию программного комплекса
ImageJ для обработки изображений: Учебно-методическое пособие. – Томск:
кафедра ТУ, ТУСУР, 2012. – 105 с.
6. Степунин А. С. Отношение сигнал/шум. // Инфракрасная подсветка и
инфракрасные прожекторы для систем теле и видеонаблюдения.
[Электронный ресурс]. URL: http://www.stepunin.ru/OSS.rtf.