Намаляване /редукция/ на шума 2D/3D DNR

При видео наблюдението шумът се отнася за произволно възникващи и произволно разположени изкривявания в изображението, изразяващи се във формата на промени в яркостта или цвета на отделните пиксели и техните групи. Най-често срещаната причина за шума върху записания видео материал е твърде ниското ниво на светлината, неподходящо за чувствителността на дадения сензор на камерата, което може да породи сериозен проблем в системите за сигурност.

Възникналият шум в картината има отрицателно въздействие не само върху качеството на записания материал. Може сериозно да затрудни или дори да предотврати идентификацията на лица и регистрационни номера на превозните средства и също така може да повлияе върху ефективността на мониторинга в слабо осветени офис и търговски площи. Намаляването на шума е необходима функция навсякъде, където има необходимост от такава идентификация.

Понастоящем в камерите за видео наблюдение се използват две технологии за намаляване на шума в записания видео материал: намаляване на шума 2D (2D-DNR) и намаляване на шума 3D (3D-DNR). Всяка от тези технологии има своите предимства и недостатъци.

Намаляване на шума 2D-DNR работи чрез анализиране на отделните видеокадри. 3D-DNR допълнително анализира разликите между последователните видеокадри, за да адаптира пикселите и да увеличи верността на изображението. Технологията 3D-DNR позволява да се намали шума в по-голяма степен, но нейният недостатък е тенденцията да създава замъгляване на движещите се обекти.

Фигура 1. Примерни екранни снимки с изключена и включена 3D-DNR технология за намаляване на шума

Висококачествените камери често съчетават и двете технологии за намаляване на шума, с цел да се използват техните силни страни и да отстранят дефектите. 3D-DNR технологията най-често се използва по отношение на статичните области /зони/ на наблюдаваното пространство. За разлика от това, 2D-DNR позволява постигането на по-добри резултати по отношение на движещите се обекти. Следователно се използва за онези области, в които се наблюдава движение. Подходящият алгоритъм, осигуряващ гъвкава интеграция на тези две технологии ви позволява да постигнете най-добрите ефекти за намаляване на шума и да получите ясно изображение дори при слабо осветление.

Шумът, освен отрицателното въздействие върху качеството на изображението, увеличава необходимото за запис дисково пространство, намалява времето за запис, увеличава размера на видео потока и може да предизвика фалшиви аларми. Ето защо е много важно в системите за наблюдение, камерите работещи при променливо и често недостатъчно осветление, да притежават функция за намаляване на шума, която позволява ефективното им отстраняване.