Як поліпшити чіткість відео за допомогою технологій підвищення якості зображення?
Є один фактор в управлінні системою відеоспостереження, який майже завжди є для користувачів викликом - це освітлення. Усередині або поза приміщенням, вдень або вночі, освітлення - як природне, так і штучне - створює проблеми в отриманні якісного зображення. Але останні досягнення в області технологій підвищення якості можуть допомогти професіоналам в галузі безпеки подолати проблеми, пов'язані зі складними умовами освітлення, щоб отримати чіткі та ясні зображення.
За останні десять років індустрії безпеки вдалося домогтися істотного прогресу в області технологій відеоспостереження, в першу чергу - переходу від аналогового відеоспостереження до IP систем. У той час як більш старі аналогові пристрої були обмежені в своїх можливостях і не могли компенсувати зміни діапазону світла, шуму і спотворення зображення, нові пристрої на IP-основі поєднують програмні і апаратні технології, які дозволяють чітко визначати об'єкти в світлих і темних областях, а також в областях з високою контрастністю, поширених при відеоспостереженні.
Відеоспостереження в якості HD є, мабуть, найпопулярнішою технологією, яка народилася з цього переходу. Камери відеоспостереження з технологією HD здатні значно поліпшити деталізацію, в іншому випадку зображення було б зіпсовано відблисками і шумами. Такі камери високої роздільної здатності забезпечують отримання більш чіткої картини при складних умовах освітлення або при зйомці швидко рухомих об'єктів. Наприклад, шляхом об'єднання роздільної здатності Full HD 1080p або 720p HD з високою частотою кадрів 60 fps, IP-відеокамери спостереження можуть успішно захопити рухомі об'єкти, наприклад, розпізнати маніпуляції в казино, розпізнати номерні знаки транспортного засобу на темній або туманній дорозі і навіть видалити з кадру навколишні перешкоди, наприклад дощ, щоб отримати більш якісні зображення. І все ж, залишається багато факторів, таких як освітлення, яке викликає найбільші проблеми.
Програмне забезпечення для підвищення якості зображення є відповіддю на цю проблему. Воно дозволяє компенсувати шуми і спотворення зображення, робити набагато більше точне фокусування і виявлення особи, незалежно від того, яка на вулиці погода в цю хвилину. Пропонуючи чітку ідентифікацію зображень в світлих і темних областях з високою контрастністю зон, покращене програмне забезпечення робить можливим для професіоналів в області безпеки просувати свої рішення далеко за рамки обмежень роздільної здатності HD.
Бачити в темряві
Запис в нічний час є однією з найбільших проблем, з якими стикаються установники систем відеоспостереження. Вона викликана зниженням освітлення, в якому рухомі об'єкти стають джерелом нескінченних головних болів. Однак, новітні IP відеокамери можуть отримувати детальне відеозображення в умовах низької освітленості менше 0,01 лк - використання передових процесорів дозволяє отримати чіткі зображення людських облич і одягу без перетримки, властивої стандартним моделям з ІК-підсвічуванням.
Засвічення - ще одна проблема, яка виникає під час нічного спостереження. Наприклад, під час запису на вулиці практично неможливо уникнути відблисків, шумів і перетримки, що викликаються світлом фар.
Ці проблеми, пов'язані з контрастністю, залежать від того як широкий динамічний діапазон обробляється, і їх не так легко подолати. У багатьох випадках, установка двох камер дозволить користувачам звести до мінімуму ці проблеми за допомогою таких технологій, як компенсація засвічення (HLC). Ці пристрої спеціально запрограмовані на розпізнавання випадків, коли відеодані пригнічені надлишковим освітленням і можуть компенсувати його для того, щоб чітко визначити об'єкти. Додатково, камери забезпечують інфрачервоними (ІЧ) світлодіодами, які призначені для рівномірного освітлення всього об'єкта без відображення на куполі для того, щоб звести до мінімуму спотворення зображення.
День у ніч і назад
Коли справа стосується зміни умов освітлення, багато хто з сьогоднішніх камер безпеки пропонують механізм автофокусу, який дозволяють їм пристосуватися до різниці в глибині різкості. Однак, так як багато які зі стандартних пристроїв змінюють режими день / ніч, зображення які вони отримують, виходять не в фокусі, з ІК фільтром або без нього. Щоб подолати цю проблему, найновіші відеокамери спостереження включають функцію поліпшення видимості для процесів автоматичного регулювання заднього фокусу (ABF), які регулюють позиції датчика зображення для точного фокусування. Експозицію і швидкість затвора також можна регулювати, щоб більш чітко захопити і яскраві, і темні ділянки. Використовуючи камери які забезпечують функції ABF, оператори можуть не тільки знизити техобслуговування, а й спростити установку, забезпечивши максимальну віддачу від інвестицій.
З поліпшенням видимості, проблеми пов'язані з динамічним діапазоном також можуть бути вирішені. З швидким проникненням на ринок HD камер, які можуть захопити більшу площу ніж традиційні камери, ширококутні лінзи стають дуже популярні, але часто дають зображення зі спотворенням. Спотворені зображення можуть вплинути на видимість, швидкість і точність розпізнавання облич і т.д. Аналогічно, відеоспостереження вимагає великої глибини різкості, щоб захопити об'єкти і зблизька, і здалека, але різні умови освітлення можуть з часом створити спотворення цієї відстані. Технології компенсації спотворень об'єктива (LDC) та корекції глибини різкості (DOF) є найважливішими рисами будь-якої нової камери відеоспостереження, так як вони забезпечують правильність передачі зображень, без спотворень через конструкції лінзи або розміщення пристрою.
Ще однією проблемою для багатьох фахівців з безпеки є зміна кольору в умовах недостатньої освітленості. Колір записаних зображень часто змінюється при зміні умов освітлення. Наприклад, камера може записувати ідеальне зображення протягом дня, але пізніше, як тільки сонце сідає або від дерев падає тінь, передача кольору погіршується. Це відбувається тому, що вбудований інфрачервоний фільтр іноді засувається, щоб збільшити світлочутливість, і в той час як цей процес використовується щоб допомогти камері знімати велику площу, це як правило робить негативний вплив на деталізацію, що може мати важливе значення для кінцевих користувачів. Новітні камери пропонують механізми поліпшення якості, такі як Super Chroma Compensation, які спеціально призначені для відновлення оригінального кольору об'єктів за допомогою цифрової обробки зображень без шкоди для цілісності відеоданих.
Шуми і фактори навколишнього середовища
Як і знебарвлення, шуми створюють серйозні проблеми які поглиблюються низькою якістю відеосигналів в умовах поганої освітленості. Підвищення шумів виникає, коли пристрій намагається обробити відеосигнали в умовах поганої освітленості, в результаті чого виходить зернисте відео, через що ідентифікувати об'єкти може бути практично неможливо. Завдяки зменшенню шумів за допомогою функції MNR і функції цифрового шумозаглушення (DNR), пропонованих новими камерами, можна запрограмувати свої системи щоб вони стали більш чутливі до відмінностей в світлі та текстурі і ви могли отримати чіткі кольорові зображення без шумів.
Фактори навколишнього середовища, такі як вологість, туман і дощ, також можуть створити серйозні проблеми в отриманні відео з зовнішніх камер спостереження. На щастя, ця проблема вирішується за допомогою нових механізмів поліпшення видимості. Нові камери навіть мають вбудовані елементи, які запобігають утворенню конденсату на корпусі і лінзі, в той же час цифрові процесори можуть відфільтрувати шум від таких зовнішніх явищ як туман, серпанок, дим, смог, пил і піщані бурі. В результаті, вуличні відеокамери спостереження можуть забезпечити відмінну чіткість і високу роздільну здатність без перешкод.
Погіршення якості зображення внаслідок нечітких рухомих об'єктів, таких як дощ чи сніг, також можна зменшити. Використовуючи відеокамери спостереження, які пропонують GPU-прискорення обчислювальних процесів і високошвидкісну обробку зображень, установники систем відеоспостереження можуть забезпечити свої системи потужністю, необхідною для отримання якісного відео навіть в складних умовах.
Джерело securityinfowatch.com. Переклад статті виконала адміністратор сайту Олена Пономаренко
