安防摄像头的降噪技术

安防摄像头的降噪技术

Vũ Khôi

Wotech Electronics 博客作者

()

对于监控摄像头来说，在光线较暗的环境下，摄像头内部的放大器会对光线进行放大，以使画面更清晰。而这种放大也会使画面出现颗粒状噪点，因此需要滤除噪点的功能。

正因如此，数字降噪技术 DNR 应运而生，成为解决这一问题的方案。数字降噪技术 DNR（Digital Noise Reduction，数字降噪）可以处理摄像头在弱光环境下监控时出现的画面模糊、颗粒感（统称为噪点）等问题。

目前，降噪技术分为两类：2D DNR 和 3D DNR，二者均被应用于监控摄像头的制造技术中，可以实现：

2D-DNR 是一种针对弱光条件下的时域降噪技术。不过 2D-DNR 的画面不够清晰，因此无法应用于 2K 及以上分辨率的高清图像和视频。

3D-DNR 是一种针对弱光条件的空域（3D）降噪技术。3D-DNR 可以对 2K、4K 等高分辨率视频进行降噪，呈现细腻锐利的画面。

2D-DNR 降噪技术

2D-DNR（2 Dimention – Digital Noise Reduction，二维数字降噪）是一种在光线强度较弱时为摄像头进行的时域降噪技术，此时摄像头画面不清晰，在视频信号放大过程中会产生颗粒噪点。

2D-DNR 技术采用算法对一帧画面与下一帧画面进行分析和比对，随后算法会找出并剔除帧与帧之间任何异常之处。这样，图像和视频信号的颗粒感就得以降低（即降噪 noise reduction）。

2D-DNR 的优点是处理速度快，无需摄像头配备强大的图形处理器，有助于降低监控摄像头的成本。

然而，2D-DNR 是一种时域降噪方法，无法识别出所有噪点，因此在光线不足的条件下画面仍会残留较多细小噪点。

2D-DNR 算法在处理高分辨率图像时几乎"无能为力"，不适用于 Full HD（200万像素）、4MP 和 8MP 等更高分辨率的摄像头。

正是基于这一原因，3D-DNR 降噪技术得以研发并发展起来。

3D-DNR 技术是基于对多帧画面同时进行分析的空域（3D）降噪技术。3D-DNR 上的新算法会对不同的像素进行比对，在进行剔除之前先识别出可能出现噪点的像素。

3D-DNR 技术不仅对多帧相邻画面进行比对，其算法还能基于像素矩阵自行判断哪些像素存在噪点。

因此，3D-DNR 降噪技术能够显著改善图像质量，对于 Full HD（200万像素）、2K（400万像素）乃至 4K（800万像素）等高分辨率摄像头尤为有用。

3D-DNR 数字降噪技术消除了弱光环境下画面出现的模糊现象，能够处理运动物体而不留下运动拖影，即便在光线不足的条件下也是如此。

与未经降噪处理的画面（或采用旧式 2D-DNR 技术降噪的画面）相比，3D-DNR 降噪算法使画面更清晰、更锐利。

3D-DNR 能够解决超高清晰度图像的降噪难题，适用于 Full HD 及以上分辨率的高端摄像头系列。

不过，3D-DNR 算法要求摄像头的微处理器承担更多运算，进行更深入细致的分析，因此摄像头需要配备更强大的图形微处理器才能良好运行 3D Digital Noise Reduction 算法。这可能间接抬高摄像头的成本。

在 KBVISION 的 CVI 系列：4K、PIR 以及所有 IP 摄像头系列中，均集成了 3D-DNR 降噪技术，因此您可以放心选择集成 3D-DNR 且符合自身需求的摄像头。

这篇文章对您有帮助吗？

点击星星为文章评分！

平均评分 / 5。票数：

目前还没有人投票！快来成为第一个为本文评分的读者吧！