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信噪比:就是攝像機(jī)抵抗影像干擾的能力,信噪比越大約好。目前主流攝像機(jī)的信噪比是52DB,最大的可以到60DB超寬動(dòng)態(tài):超寬動(dòng)態(tài)是在非常強(qiáng)烈的對(duì)比下讓攝像機(jī)看到影像的特色。具有280:1的超寬動(dòng)態(tài)范圍,比傳統(tǒng)攝像機(jī)只具有的3:1動(dòng)態(tài)范圍超出了90倍。自然光線排列成從120,000Lux到星光夜里的0.00035Lux。當(dāng)攝像機(jī)從室內(nèi)看窗戶外面,室內(nèi)照度為100Lux,而外面風(fēng)景的照度可能是10,000Lux,對(duì)比就是10,000/100=100:1。這個(gè)對(duì)比人眼能很容易地看到,因?yàn)槿搜勰芴幚?000:1的對(duì)比度,然而傳統(tǒng)的閉路監(jiān)控?cái)z像機(jī)處理它會(huì)有很大的問(wèn)題,傳統(tǒng)攝像機(jī)只有3:1的對(duì)比性能,它只能選擇使用1/60秒的電子快門來(lái)取得室內(nèi)目標(biāo)的正確曝光,但是室外的影像會(huì)被清除掉(全白);或者換種方法攝像機(jī)選擇1/6000秒取得室外影像完美的曝光,但是室內(nèi)的影像會(huì)被清除(全黑)。這是一個(gè)自從攝像機(jī)被發(fā)明以來(lái)就一直長(zhǎng)期存在的缺陷。背光補(bǔ)償:背光補(bǔ)償提供在非常強(qiáng)的背景光線前面目標(biāo)的理想的曝光。 一個(gè)不具有背光補(bǔ)償?shù)钠胀〝z像機(jī),當(dāng)一個(gè)主要目標(biāo)后面的非常亮的背景或一個(gè)點(diǎn)光源是不可避免的,攝像機(jī)將取得所有近來(lái)光線的平均值并決定曝光的等級(jí),這并不是一個(gè)好的方法,因?yàn)楫?dāng)快門速度增加的時(shí)候,光圈會(huì)被關(guān)閉導(dǎo)致主要目標(biāo)變得太黑而不被看見(jiàn)。為了克服這個(gè)問(wèn)題,一種稱為背光補(bǔ)償?shù)姆椒ㄍㄟ^(guò)加權(quán)的區(qū)域理論被廣泛使用在多數(shù)攝像機(jī)上。影像首先被分割成7塊或6個(gè)區(qū)域(兩個(gè)區(qū)域是重復(fù)的),每個(gè)區(qū)域都可以獨(dú)立加權(quán)計(jì)算曝光等級(jí),例如中間部分就可以加到其余區(qū)塊的9倍,因此一個(gè)在畫面中間位置的目標(biāo)可以被看得非常清晰,因?yàn)槠毓庵饕菂⒄罩虚g區(qū)域的光線等級(jí)進(jìn)行計(jì)算。然而有一個(gè)非常大的缺陷,如果主要目標(biāo)從中閑移動(dòng)到畫面的上下左右位置,目標(biāo)會(huì)變得非常黑,因?yàn)楝F(xiàn)在它不被區(qū)別開(kāi)來(lái)已經(jīng)不被加權(quán)。 解決上面問(wèn)題的唯一方法就是智能化攝像機(jī),當(dāng)主要目標(biāo)移動(dòng)時(shí)相應(yīng)的加權(quán)區(qū)域立刻隨之移動(dòng),這個(gè)技術(shù)稱為超級(jí)背光補(bǔ)償。數(shù)字訊號(hào)處理器首先將影像分割成320X240( 76,800 )個(gè)極微小的區(qū)域,每個(gè)區(qū)域都在不停地掃描尋找主要目標(biāo)和過(guò)度曝光的像素,這些過(guò)度曝光的點(diǎn)將首先從計(jì)算方案中移除,剩下的灰度等級(jí)區(qū)域?qū)⒂脕?lái)計(jì)算曝光的等級(jí)。人工智能增強(qiáng)搜索主要目標(biāo)并給以適當(dāng)?shù)募訖?quán)等級(jí)以更深層調(diào)整到完美的曝光等級(jí)。 用戶會(huì)驚奇地發(fā)現(xiàn)數(shù)字訊號(hào)處理器是如此的快,不管主要目標(biāo)移動(dòng)到畫面中的任意位置,曝光等級(jí)總是能直接跟進(jìn)并取得清晰的影像。無(wú)色滾動(dòng):白熱燈泡能提供穩(wěn)定的光線,而日光燈的光線由于交流電的強(qiáng)度和色彩以8.3ms的速度在變換而波動(dòng)。傳統(tǒng)攝像機(jī)計(jì)算出白平衡需要100150ms(0.10.15),比交流電慢了8.5ms,因此永遠(yuǎn)不能趕上。對(duì)當(dāng)前影像通過(guò)8次循環(huán)周期才能清楚地產(chǎn)生色滾動(dòng)?,F(xiàn)在的攝像機(jī)配有20百萬(wàn)
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