Улучшение качества изображения камеры

Введение

В этой статье технической поддержки описывается, как улучшить качество видеоизображения ваших камер с помощью встроенных видеофильтров Swing Catalyst. Степень улучшения может варьироваться в зависимости от типа и модели камеры.

Для некоторых типов камер, например машинного зрения, мы получаем необработанные данные датчиков — это означает, что постобработка видеоизображений не выполняется. Для таких камер можно добиться более значительных улучшений. Для других камер, таких как веб-камеры или устройства DirectShow, обработка изображений выполняется непосредственно в камере, и возможности для улучшения не столь велики.

Кроме того, в этой статье показано, как диафрагма объектива влияет на глубину резкости и чёткость изображения.

Требования

  • SwingCatalyst версии 8.0 или новее.

  • Любая камера, совместимая с SwingCatalyst.

Выделенная видеокарта (GPU). Видеофильтры основаны на шейдерах и используют GPU. Это может создавать нагрузку на систему (использование ресурсов может увеличиваться на 10% на каждую камеру).

Сразу к результатам

Скриншоты сделаны с камеры Point Grey Chameleon 149 FPS USB 3.0 в нашей тестовой лаборатории, а также с альтернативными скриншотами из наших офисов.

Без фильтров:

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 12-32-20 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 12-32-20

С включёнными фильтрами повышения резкости, Gamma и шумоподавления:

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 12-32-52 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 12-32-52

Изображение переходит от практически непригодного к использованию.

Без фильтров

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-35-05 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-35-05

Фильтры повышения резкости, Gamma и шумоподавления включены:

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 11-14-05 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 11-14-05

Знакомство с видеофильтрами

Теперь, когда вы увидели, чего можно достичь, давайте познакомимся с возможностями видеофильтрации в SwingCatalyst.

Видеофильтры находятся в расширенных настройках камеры и применяются для каждой камеры отдельно.

Вы можете получить доступ к этим фильтрам, нажав кнопку «Дополнительно» для каждой камеры, которую хотите настроить, а затем перейдя на вкладку «Фильтры».

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 09-49-21 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 09-49-21

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 09-52-00 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 09-52-00

Gamma

Камеры машинного зрения обычно не применяют никакой коррекции Gamma, и, регулируя Gamma камер через SwingCatalyst, можно добиться значительных улучшений. Увеличение Gamma делает только тёмные части изображения ярче. Уровень чёрного изображения изменяется, и слишком высокое значение Gamma может привести к выцветшим (серовато-блёклым) изображениям.

Без коррекции Gamma (настройки камеры по умолчанию):

Без фильтров Без фильтров

Коррекция Gamma (1.6):Gamma 1.6 Gamma 1.6

Без коррекции Gamma:

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-42-53 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-42-53

Gamma 1.6:

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-40-28 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-40-28

Повышение резкости

Фильтр повышения резкости усиливает края объектов на изображении, особенно тех, которые находятся в фокусе. Повышение резкости делает шум более заметным, поэтому мы, как правило, стараемся избегать использования максимального Gain при включённом повышении резкости. Уровень шума при максимальном Gain значительно варьируется в зависимости от сенсора камеры.

На двух скриншотах из нашей тестовой лаборатории включён фильтр Gamma, поскольку без него сложно заметить разницу.

Настройки по умолчанию, повышение резкости не включено.

Gamma 1.6 Gamma 1.6

Повышение резкости включено:

Gamma и резкость Gamma и резкость

Обратите внимание, как Весовая платформа и клюшка стали более чёткими, однако экран для удара стал более зашумлённым.

Альтернативный вариант (без повышения резкости):

Снимок экрана 2019-09-10 10-37-07 Снимок экрана 2019-09-10 10-37-07

Повышение резкости включено:

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-36-57 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 10-36-57

Обратите внимание, как текст на блоке питания стал легче читаться, однако изображение при этом стало значительно более зашумлённым.

Шумоподавление

Фильтр шумоподавления полезен, если на видеоизображении присутствует много шума — как в результате высокого Gain, так и по другим причинам. Хороших результатов можно достичь, используя фильтры повышения резкости и шумоподавления вместе.

Только Gamma и повышение резкости:

Gamma и резкость Gamma и резкость

С Gamma, повышением резкости и шумоподавлением:Gamma, резкость и шумоподавление Gamma, резкость и шумоподавление

Обратите внимание, как шум вокруг газона и экрана значительно уменьшился.

Альтернативный вариант (без фильтров):

Снимок экрана 2019-09-10 11-09-37 Снимок экрана 2019-09-10 11-09-37

Шумоподавление включено (обратите внимание, как на корпусе блока питания стало меньше белого шума)

Снимок экрана 2019-09-10 10-57-01 Снимок экрана 2019-09-10 10-57-01

Повышение резкости и шумоподавление включены:

Снимок экрана 2019-09-10 11-08-58 Снимок экрана 2019-09-10 11-08-58

Коррекция линзы

Фильтр Коррекция линзы довольно сложен в использовании в его нынешнем состоянии, а поскольку большинство клиентов используют объективы с переменным фокусным расстоянием (зум-объективы), мы не можем создать единый профиль для всех. При использовании этого фильтра важно ориентироваться на прямые линии в помещении.

Искажение линзы всегда наиболее заметно по краям объектива, и оно усиливается при максимальном зуме в сторону уменьшения — как в примере ниже.

Без Коррекции линзы (обратите внимание, как дверная рама искривлена):

Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 13-15-53 Снимок экрана MotionCatalyst 2019-09-10 13-15-53

С Коррекцией линзы (дверная рама более прямая, искажение скомпенсировано):

Снимок экрана 2019-09-10 13-17-07 Снимок экрана 2019-09-10 13-17-07

Получить полностью откорректированное изображение сложно, так как Углы изображения будут искажаться. Важно не допустить, чтобы объект в центре изображения (как правило, пользователь) оказался искажённым.


Последнее обновление: 2023-12-19 | Посмотреть на официальном сайте поддержки