低照性能的突破 照亮 IP 视频摄像机应用前景

执行概要

视频摄像机近来不断出现在每一个角落，因为它们能够让我们在不为所知的情况下进行事物监控，如某个地方、某个人及某件事。摄像机技术就像人的眼睛，只能通过感受和处理存在的光才能看到物体和场景。正如关掉屋里的灯，我们需要努力才能看清楚一样，许多视频摄像机必须处理低照环境。如果摄像机不能克服低照条件，进行清楚地监控，在场景中布置摄像机未必就能提供我们所需要的能见度。

视频摄像机技术的最新发展，尤其是低照噪声滤波技术的发展，不仅增强了构成视频流的单幅静态影像或帧的质量，而且还可增强构成每帧的单个像素的保真度。改进的滤波技术支持三维工作，可消除低照视频流中的视觉异常，让影像清晰锐利。采用强大实时处理器、配备高级压缩算法的摄像机在低照条件下通常比人眼更敏锐。据 2010 年联邦调查局统一犯罪报告，有 52.8% 的暴力犯罪与 81.7% 的财产犯罪尚未破获1。配备良好低照技术的摄像机将有助于缩小这一数字。

问题出现的部分原因

连接至互联网的视频摄像机(IP 摄像机)正部署于各种应用。除安全与执法设施中实施的常用安全监控摄像机外，摄像机现在也广泛应用于计算机、平板电脑和智能手机。此外，越来越多的车辆也已开始配备视频监控系统或车载黑匣子，以辅助狭窄角落中的复杂操作，增强车辆的安全性。作为这些应用以及其它应用的基础，IP 摄像机必须在低照下频繁提供视频流，就算有辅助照明也是如此。这个问题在安全应用中尤为重要。

用于监控黑暗小巷或者光线昏暗走廊的 IP 监控摄像机提供的视频流往往模糊、像素化、不清楚，而且对比度差。低质量视频流往往会造成面部无法识别或者完全错过所发生的事件，影响视频安全监控系统的实用性。提供更好的照明条件一般并不可行，因为灯光本身需要成本和维护，而且会使安全监控系统容易被人注意。

最后，理想的解决方案就是增强 IP 摄像机的低照性能，使之能够在较低光线下实现更高的工作效率，提供清晰锐利的影像。下列影像中，一个采用低照性能增强技术，另一个则没有。它们可清楚地说明这些技术增强视频监控系统等应用效果的方法。

图 1：未采用低照性能增强技术拍摄的视频影像

图 2：采用低照性能增强技术拍摄的视频影像

低照视频信号中的“噪声”

造成 IP 摄像机在低照条件下影像质量下降的元凶是“噪声”。或者说是摄像机因低照条件而不当纳入影像的无关信号数据。这些摄像机信号处理中的伪像或异常数据可导致视频流质量降低、影像模糊、清晰度下降。要改善工作在低照环境中的视频 IP 摄像机影像质量，需要尽可能多地消除这种噪声。通过提高视频数据流的信噪比 (SNR)，摄像机可提供更加清晰的影像。噪声降低后，来自场景中实际对象的信号会增强，视频影像更清晰。噪声有几个明确的来源，每一个都必须进行某种程度的处理。

· 颗粒噪声

颗粒噪声理所当然来自可见光子命中视频摄像机传感器的命中率的波动。命中传感器像素的光子数量围绕与像素照度成比例的一个平均速率随机变化。

· 固定图形噪声

固定图形噪声由构成 IP 摄像机传感器像素的小幅变动造成。每个像素在被可见光子命中时的反应不同。这些差异可能来自像素及色彩滤波器的差异，也可能来自连接像素的电路的差异。

· 读出噪声

视频摄像机光传感器采集的模拟信息必须转换为数字数据，以便摄像机处理。这项工作由模数转换器完成。读出该转换过程不完全性带来的噪声。

消除噪声

消除或过滤低照视频流的噪声有两种基本方法。第一种方法为空间滤波。这种方法沿着构成显示屏影像的二维、高、宽进行。第二种方法为时间滤波，可为视频流中还存在的时间增加第三维。

· 空间滤波

视频流由按时间顺序播放的独立静止影像或帧构成。实时视频流通常每秒显示 30 帧。不过如果不要求实际动作的逼真性，也可实施其它显示速率。空间滤波是一种算法分析，独立对每帧进行检查，沿影像 X 轴和 Y 轴进行每像素比较，发现噪声并予以清除。

· 时间滤波

时间滤波算法可将时间维加入分析。这种方法不像空间滤波那样，对整个帧进行检查，而是按时间维分析每个像素。即将每个像素与后一个帧对比，判断是否有噪声存在。如果某个像素的运动方式非常类似于噪声，就予以清除。时间滤波比空间滤波更复杂，因为视频流往往包含运动，比如物体移动或者某人走过摄像机视野。时间滤波不但必须能够分辨出摄像机需要观察的真实运动，将其保留在视频数据流中，同时还应发现像素中任何类型可能为噪声的异常运动，将其清除。为达到该目的，已经开发出两种方法，即动作自适应法和动作补偿法。

动作自适应法可尝试确定物体动作发生的视频流区域。保留这些区域中的信号发送，其中包括这些区域中可能出现的任何噪声。分析影像其它部分的移动像素，判别是否是噪声，如果是就清除。

动作补偿分析法比动作自适应法复杂得多。动作补充分析法将先建立基准帧，以便对物体移动形成的运动像素进行时间滤波。如果运动分析正确，动作补偿法与动作自适应法相比能够去除移动物体上更多的噪声。但动作分析在低照条件下形成的高噪声水平上容易出错，因此可能会无法去除噪声并产生烦人的伪像。

德州仪器 (TI) 等能够提供大量动作自适应法及动作补偿法的技术提供商，可充分满足 IP 摄像机制造商与安全系统集成商的各类需求。