Размер матрицы в видеокамере: Размер матрицы. Что это такое?

📹 Основные характеристики матриц в камерах видеонаблюдения

Прежде, чем купить камеру для видеонаблюдения, любой новичок обращает внимание на указанное производителем разрешение (конечно же), дополнительный функционал, но не каждый интересуется тем, какая же там установлена матрица. А между тем, это и есть глаза камеры, ее главный орган чувств. Если вы желаете получить качественное изображение, в первую очередь вчитывайтесь в характеристики матрицы.

Итак, что же обычно там написано?

Размер матрицы: чем он больше, тем дороже оборудование. Самый распространенный в видеонаблюдении — 1/3″ (дюйма). Такие размеры, как 2/3; 1/2; 1″ чаще используются в профессиональных фотоаппаратах и стоят не дешево, а 1/4″ наоборот, устанавливаются в дешевых и не совсем качественных вариантах. Помните, что пиксели могут быть указаны одни и те же, а картинка на выходе разительно отличается. Все потому, что больший размер матрицы позволяет значительно снизить количество шумов от соседних элементов.

Далее о технологиях. В данный момент в основном используются две: CCD и CMOS. По-русски говоря, ПЗС и КМОП. Что это значит для потребителя?

Прибор с зарядовой связью (ПЗС) позволяет получить более впечатляющее по качеству изображение, стоит соответственно дороже. Комплементарный металл оксид проводник (КМОП) — качество похуже, цена подешевле и энергопотребление пониже.

Новичок среди этих технологий — DIS. Это цифровое изображение, в основе которого лежит процессор, объединенный с матрицей одним кристаллом. В общем целом, это не революция. Ничего нового нет, но есть один нюанс, интересный тем потребителям, которые проживают на Севере. Камеры для видеонаблюдения с матрицей DIS способны выдерживать более низкие температуры без использования подогрева (скорее всего из-за того, что процессор стоит на общем с матрицей кристалле и греет ее).

Разрешение матрицы. Если говорить об аналоговых камерах видеонаблюдения, какое бы разрешение матрица не имела, все равно оно останется в пределах 720х576 пикселей (ограничено стандартом PAL). Правда, качество может несколько улучшиться за счет меньшего количества шумов, лучшей чувствительности, яркости и цветопередачи. В IP-камерах все иначе. Здесь ограничений нет и разрешение изображения будет соответствовать разрешению матрицы. Поэтому, в этом сегменте и присутствуют мегапиксельные камеры.

И последнее — чувствительность. То есть, при какой наименьшей освещенности сможет работать камера. Измеряется это значение в люксах (ЛК). Если в характеристиках видеокамеры указано что-то вроде 0,0001 лк, то не думайте, что это реальная чувствительность матрицы. Тут происходит обработка изображения при помощи процессора (сравнивается определенное количество последовательных кадров). Для улучшения качества картинки при очень низком освещении обычно еще используется механический (убираемый) ИК-фильтр.

В любом случае, выбор подходящего оборудования зависит от характеристик объекта, целей, которые должна выполнять система видеонаблюдения.

---

Вся информация, размещенная на сайте, носит информационный характер и не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437 (2) ГК РФ. Производитель оставляет за собой право изменять характеристики товара, его внешний вид и комплектность без предварительного уведомления продавца.

DigiPortfoolio OÜ печать на масках в Нарве

С какой матрицей выбрать камеру? Какой размер матрицы лучше всего? Сколько должно быть матриц в видеокамере? Такие вопросы возникают у каждого начинающего видео оператора. На рынке видеокамер существует два типа матриц CMOS и CCD, причем в последние время выпускаются видеокамеры с 3CMOS и 3CCD матрицами, что позволяет разделять цвета на (красный, зеленый, синий). Благодаря чему появляется высокий коэффициент заполнения пикселей и качество изображения с матрицы улучшилось.

Размер матрицы измеряется в долях дюйма, например: ¼, а так же учитывается количество пикселей на матрице. Чем больше  размер матрицы, тем она более чувствительна к свету, так как у большой матрицы и площадь одного пикселя значительно больше, чем у маленькой матрицы. Большая матрица позволяет снимать при недостаточной освещенности с минимальными шумами. Чем больше матрица, тем меньше шумов при съемке с плохим освещением, но и тем дороже камера и объективы к ней.

CMOS – комплементарные металл-оксидные полупроводники, одним словом матрицы на активных точечных сенсорах. Долгое время с названием CMOS матрица ассоциировалось, что на такой матрице будут появляться шумы, так как все три цвета попадают на одну матрицу, но на данный момент развитие технологии CMOS позволяет в последнее время использовать эти матрицы на профессиональных видеокамерах высокого разрешения. CMOS матрицы дешёвые в производстве, у них очень низкое энергопотребление, высокое быстродействие до 500 кадров/с.

Pixel Shift – сдвиг пикселей, эта технология используется для видео высокой четкости и применяется на CMOS матрицах. Учитывая размер кадра Full HD 1920×1080, а это больше чем 2Мп, такое количество пикселей способствует увеличению матрицы, что ведет за собой увеличение видеокамеры, а в наш век миниатюризации это не очень хорошо. Если уменьшать площадь пикселя чтобы запихать на ¼ дюймовую матрицу около 2000000 пикселей, то это приведет к потере светочувствительности видеокамеры снимать в условиях слабого освещения.

Пришлось создать технологию Pixel Shift, которая применяется в видеокамерах высокого разрешения. Эта технология заключается в том, что “зеленая” матрица сдвигается на полпикселя по горизонтали и вертикали относительно “красной” и ”синей” матрицы.

При этом каждый реальный пиксель как бы делится на четыре части так, что общее число образующих эффективных „под пикселей“ оказывается в четыре раза больше, чем число реальных пикселей. Для построения Full HD 1920×1080 в такой системе достаточно матрицы с 960х540 реальными пикселями. При этом, размер реального пикселя остается достаточно большим, а значит, не страдает светочувствительность (Попов Алексей, 2009: Online). Эта технология спасла размер видеокамер высокого разрешения.

3CCD – система, состоящая их 3-х отдельных CCD матриц: (красный, зеленый, синий). CCD (Change Coupled Device) – прибор с зарядовой связью (ПЗС). Технология CCD была разработана в 1969 годах. Состоит из кремниевого чипа покрытого множеством электродов встроенных в решетку.

Каждый квадрат решетки является пикселем. Изначально технология CCD матриц лидировала на рынке из- за  высокого коэффициента заполнения пикселей (около 100%), высокого динамического диапазона и низкого уровеня шумов, так как каждая матрица обрабатывает свой цвет. Но на данный момент технологии развития CMOS матрицы привели к тому, что различие между  качеством изображения с современных матриц CCD и CMOS практически нет. Главное их различие — это технологический процесс регистрации изображения, а так же способ и стоимость изготовления.

Просмотров: 7796

• Назад
• Вперед

Похожие материалы

Документ без названия

Документ без названия

ПИКСЕЛЬНАЯ корреляция

1. Разрешение
1. Размер
1. Чтобы определить разрешение, вы должны сначала определить область сбора данных или размер головки детектора
2. Если область изображения 400 х 400 мм и размер матрицы 64 х 64. Определить размер пикселя
1. Рассчитывается следующим образом: 400 мм/64 пикселя = 6,25 мм или 0,625 см/пиксель
2. Следовательно, каждый пиксель представляет 0,625 см собранных данных
3. Если размер области с дефицитом фотонов или холодового поражения составляет 2,0 см, то гипотетически вы сможете разрешить ее, поскольку размер вашего пикселя меньше, чем область с дефицитом отсчетов
4. Однако, если площадь фотонного дефицита была менее 6,25 мм, то патологический процесс меньше, что можно разрешить
5. Таким образом, определение размера матрицы становится критически важным для разрешения фотопенической области
3. Что произойдет, если используется матрица 128 x 128?
1. 400 мм/128 = 3,125 мм/пиксель
2. В этот момент способность визуализировать болезнь (холодную или горячую точку) увеличивается
3. Вывод:   Пространственное разрешение увеличивается по мере увеличения размера матрицы
2. Другие факторы, которые следует учитывать в отношении размера матрицы и ее применения к ОФЭКТ
1. Когда вы увеличиваете размер матрицы, вы увеличиваете
1. Нужно больше подсчетов, чтобы уменьшить шум
2. Требуемое место для хранения X4
3. Увеличьте время обработки в 4 раза   
2. Определение размера матрицы
1. Поле зрения (FOV) гамма-камеры оцифровывается в один из двух размеров матрицы
1. 64×64
2. 128 х 128
3. Определите лучшее разрешение изображения для системы
1. Оставим прежний размер детектора 400 на 400 мм
2. Коллиматор LEHR может разрешать объект диаметром 8 мм на глубине 10 см (это также означает, что ширина по полуширине равна 8 мм)
3. Гипотетически предполагается, что вы по крайней мере удваиваете мм/пиксель к разрешающей способности системы
4. Однако разрешение выборки определило, что оно должно в три раза превышать количество
5. Таким образом, если FWHM составляет 8 мм, то мм/пиксель можно рассчитать следующим образом:
1. Если используется матрица 64, обратите внимание на следующий расчет:   500 мм (детектор)/128 (матрица) = 3,125 мм/пиксель
2. Теория выборки утверждает, что размер пикселя должен быть в три раза больше размера объекта, который вы хотите отобразить
3. Следовательно,

python — Калибровка камеры, значение фокусного расстояния кажется слишком большим

Я попробовал калибровку камеры с помощью python и opencv, чтобы найти матрицу камеры.

Я использовал следующий код из этой ссылки

https://automaticaddison.com/how-to-perform-camera-dication-using-opencv/

 import cv2 # Импорт библиотеки OpenCV для включения компьютерного зрения
import numpy as np # Импорт библиотеки научных вычислений NumPy
import glob # Используется для получения файлов с указанным шаблоном 
# Путь к изображению, которое вы хотите восстановить
искаженное_img_filename = r'C:\Users\uid20832\3.jpg' 
# Размеры шахматной доски
number_of_squares_X = 10 # Количество клеток шахматной доски вдоль оси X
number_of_squares_Y = 7 # Количество клеток шахматной доски вдоль оси Y
nX = number_of_squares_X - 1 # Количество внутренних углов по оси x
nY = number_of_squares_Y - 1 # Количество внутренних углов по оси Y 
# Сохраняем векторы 3D точек для всех изображений шахматной доски (мировая система координат)
объектные_точки = [] 
# Сохраняем векторы 2D точек для всех изображений шахматной доски (кадр координат камеры)
image_points = [] 
# Установите критерии завершения.
  Мы останавливаемся либо при достижении точности, либо при
# мы выполнили определенное количество итераций.
критерии = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0,001) 
# Определить координаты реального мира для точек в 3D-системе координат
# Точки объекта: (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ...., (5,8,0)
object_points_3D = np.zeros((nX * nY, 3), np.float32) 
# Это координаты x и y
object_points_3D[:,:2] = np.mgrid[0:nY, 0:nX].T.reshape(-1, 2) 
деф основной(): 
 # Получить путь к файлам изображений в текущем каталоге
 images = glob.glob(r'C:\Users\Kalibrierung\*.jpg') 
 # Просмотрите все изображения шахматной доски, одно за другим
 для image_file в изображениях: 
 # Загрузить изображение
 изображение = cv2.imread(image_file) 
 # Преобразование изображения в оттенки серого
 серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 # Найди углы на шахматной доске
 успех, углы = cv2.findChessboardCorners (серый, (nY, nX), нет) 
 # Если углы найдены алгоритмом, рисуем их
 если успех == Истина: 
 # Добавляем точки объекта
 object_points.  append (object_points_3D) 
 # Находим более точные угловые пиксели
 углов_2 = cv2.cornerSubPix (серый, углы, (11,11), (-1,-1), критерии) 
 # Добавляем точки изображения
 image_points.append (углы) 
 # Рисуем углы
 cv2.drawChessboardCorners (изображение, (nY, nX), углов_2, успех) 
 # Показать изображение. Используется для тестирования.
 #cv2.imshow("Изображение", изображение) 
 # Показать окно на короткий период. Используется для тестирования.
 #cv2.waitKey(200) 
 # Теперь возьмите искаженное изображение и восстановите его.
 искаженное_изображение = cv2.imread (искаженное_img_filename) 
 # Выполните калибровку камеры, чтобы вернуть матрицу камеры, коэффициенты искажения, векторы поворота и перемещения и т. д.
 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera (object_points,
 image_points,
 серая.
 
Размер матрицы в видеокамере: Размер матрицы. Что это такое?