Честные мегапиксели

Очень интересный вопрос: как же можно проверить разрешение с камеры и сравнить с заявленным от производителя?

Попробуем ответить на этот вопрос вместе в этой статье и сравнить с заявленным от производителя.

В соответствии со стандартом ITU-R BT 709 исследуем  на основе миры 12233:2000 разрешающую способность для оборудования видеонаблюдения.

Мира - испытательная таблица с нанесенными на нее стандартным рисунком в виде горизонтальных, вертикальных и диагональных полос и секторов.

Мира служит для количественного определения разрешающей способности и функции передачи модуляции оптических приборов (объективов) и светочувствительного элемента (светочувствительной матрицы).

Штриховая мира — рисунок образован чередующимися тёмными и светлыми прямоугольными полосками с закономерно изменяющейся частотой.

Радиальная мира — рисунок образован тёмными и светлымии секторами круга

Для снятия частотно-контрастных характеристик объективов используют штриховые миры. 

Шаблон, имеющий черный / белый циклы.

По способу применения миры, по отношению к фотоматериалу (при определении его разрешающей способности) различают проекционные и контактные.

В большинстве случаев разрешающая способность фотоматериалов приводится в справочниках по результатам тестирования со штриховыми мирами абсолютного контраста.

Методика работы с Юстировочной таблицей ISO 12233:2000 для IP-Камер BSP Security 2MP-BUL-3.6, HiWatch DS-I220,  Axis Q1765-LE.

Юстировочная таблица ISO12233:2000.

В юстировочной таблице ISO12233:2000 помимо линейных объектов, распознавание сенсором изображения усложняется искривлением линий в пространстве, а также возникновения дисторсии по краям изображения, применимо к камерам видеонаблюдения. Так как преобразование света через оптическую линзу округлой и выпуклой формы на прямоугольный сенсор, вызывает данный эффект. Что снижает разрежающую способность в этих областях. Это необходимо учесть при юстировке.

Для начала работы, необходимо привести таблицу к пороговым значениям для каждого разрешения сенсоров, т.к., к примеру, сенсор с разрешением 1920х1080 не должен распознавать значения близкие к отметке 20, т.к. у него физически не хватит для выполнения данной задачи количества пикселей.

Наша задача найти определяющую величину - пиксели на миллиметр, необходимые для распознания элементов на мире, для этого нам потребуются физические размеры как самой миры, так и величины её элементов, далее необходимо проецировать количество пикселей в зависимости от разрешений различных видов сенсоров. И с учетом коэффициентов, (которые устанавливаются, в зависимости от исполнения шкалы исследований каждой по отдельности) обозначить пороги значений под каждое разрешение, по которым в дальнейшем уже и будет оцениваться разрешающая способность сенсора той или иной камеры видеонаблюдения.

В качестве примера проецируем разрешение 1230 х 693 на нашу миру, получим примерно следующее.

Отображение размеров.

Соотношение разрешения к Юстировочной таблице.

Уже можно заметить проблемы с отображением линий в видео, дуги с сильным преломлением.

На основании наших физических размеров, высчитаем разрешающую способность разрешения распространенных сенсоров, в зависимости от количества пикселей по вертикали и горизонтали (диагональным значением будем браться в расчет наименьшее число пк/мм).

Далее, при соотношении сторон 16:9, берем за основу размер по горизонтали 1230 мм и разделим на это значение 1920 пикселей, что будет равняться тому , что 1 пиксель соотносится к нашей юстировочной таблице размером по горизонтали 1,5 пикселя на 1 мм, по аналогии по вертикали - 1080/693=1,5пк/мм, внесем значения в таблицу.

Теперь перейдем к нашей юстировочной таблице, и ответим на вопрос, какая разрешающая способность нужна сенсору, что бы увидеть отметку в 20, 18, 16, 14, 12, 10, 8, 6?

Для этого обозначим исследуемые зоны при широкоэкранном режиме, с префиксом H-Height и W-Weight.

Отображение наименований линий.

Для удобства дальнейшей работы с диаграммами, разделим на секторы, схожих по условию распознавания.

Отображение секторов со схожими условия распознавания.

Самое кропотливое, это исследовать каждый из этих элементов на необходимую разрешающую способность в зависимости от отметок от 0-20, для использования возьмем значения 20, 18, 15, 12, 10, 8, 6.

Для этого измерим ширину элемента в его плоскости в миллиметрах ,на нужных нам значениях.

Отображение в мм.

После чего рассчитаем необходимую разрешающую способность, без учета коэффициента и дополнительных условий, разделив измеренный размер на количество черных линий  - 9 и 8 - промежутков между ними, в случае линейных элементов ,в других случаях, замеряем пространственную частоту и делим по такому же принципу (применимо к большим шкалам 2.1-4).

Отображение  в пикселях.

Для продолжения, нам необходимо углубиться в практическое понятие восприятие сенсором света и то, как делит спектр света по пикселям.

Идеальный вариант.

Если к примеру изображение имеет разрешение 10х5 и сенсор имеет идеально подходящее значение количества пикселей 10х5, ему не составит труда разобрать свет так, как он должен восприниматься в конечном результате. В целом наши пороги значений будут как раз характеризовать ориентировочный участок элемента, на котором мы можем рассчитывать на достаточное разрешение сенсора, для распознавания участка.

Но наша юстировочная таблица настоящее испытание для сенсора, поэтому разберем примеры, применимые к нашим элементам, а также учитывая факторы дисторсии выделим коэффициенты, чтобы не занижать оценочные характеристики сенсора.

На высоких значениях 20-18 чаще всего разрешающей способности сенсора будет не хватать.

И контуры будут неясными, а порой и совсем не распознаются, будет просто "серая масса" пикселей вместо полосок, но есть промежуточный этап, когда мы линии видим черные, а промежутки между ними серые, с коэффициентом в х1,5 это возможно и такой результат мы будем считать допустимым.

Но примеры ниже показывают как более детализированное изображение не правильно распознается сенсором, смешивая спектр света разных оттенков, в нашем случае черный и белый цвет, будет отображаться серыми тонами разной насыщенности, в зависимости от количества этих световых потоков воспринимаемых сенсором.

Пример 1. Линии по 1 ряду.

Пример 2. Линии по 2 рядам.

Линии уже будут отличаться.

Пример 3. Линия по диагонали.

Мы сможем рассчитывать на промежуточный результат, увеличив значение разрешающей способности в 1,5 раза.

Пример 4. Линия по диагонали под углом 30 градусов к плоскости.

Для получения промежуточного результата, надо будет увеличить число пикселей, в 1,67 раз, из расчета соотношения угла 30 градусов как 1/3 к плоскости от 90 градусов.

В случае 60 градусов, коэффициент получим 1,5 + 2/3 от 0,5 коэффициента, т.к. в работу больше включаются пиксели по вертикали. их значение чаще меньше горизонтальных.

Пример 5,1. Линия с изгибом.

Весьма сложное испытание при нехватке количества пикселей.

Пример 5,2. Линия с изгибом.

Увеличение количества пикселей на 1,5 позволит получить промежуточный результат, с серым разделением контуров.

Пример 5,3. Линия с изгибом, с дисторсией, а также удаленности от центра углом, отличающимся от 0 градусов при позиционировании камеры и юстировочной таблице.

То с чем нам придется столкнутся на практике, и то что усложняет распознавание сенсором. В данном случае мы берем максимальный коэффициент х2. Т.к. увеличение количества пикселей в 2 раза позволит перекрыть подобные отклонения, хотя бы для получения промежуточного результата, с серыми промежутками.

Отразим обозначенные коэффициенты в таблице, чтобы в дальнейшем их использовать при расчетах.

Соотношение коэффициентов подтверждено на практике при использования камер различного разрешения, в ходе чего было обозначено, что оборудование с меньшим влиянием дисторсии лучше распознаёт крайние элементы, но коэффициент отличается не значительно. Порядка 10-20 %.

Отображение коэффициентов на юстировочной таблице.

Примечание: элементы, которые располагаются ближе к центру можно оценивать с коэффициентом х1, т.к. эффекта дисторсии в данном участке не бывает (кроме "фишай" камер, где это считается нормой в получении изображения). А также к элементам 2.2 и 2.4 установлен коэффициент х1.1 в силу того что смещение линий на 8-10 градусов, даёт нам необходимость увеличить РС на 1/5 к значению промежуточного результата, который достигается при коэффициенте х1,5, все крайние элементы оцениваются по коэффициенту х2, правда разница в дисторсии может нам дать промежуточное значение при х1, на некотором оборудовании. Но распознавание не может быть ниже порога установленным с коэффициентов в х2, что будет свидетельствовать о слабой разрешающей способности сенсора, либо других факторов при тестировании. Или же,  к примеру, линза не соответствуюет разрешающей спобности сенсора, занижая его свойства.

Отразим их на юстировочной таблице, для визуального восприятия порогов, относительно исследуемых элементов 1.1-4.2 (красным цветом-визуальные пороги, а розовые это запасные пороги при х1, если сенсор не претерпивает проблемы с распознанием данных элементов, минуя эффект дисторсии, а также отклонение от угла горизонта и вертикали. Но чаще всего он нам не пригодится).

Отображение визуальных порогов красным цветом, а розовые - это запасные пороги при х1.

Рассмотрим в качестве примера 3 сенсора, для исследования нам необходимо снять видео длительностью 10-15 секунд, с отключенными:

- оптической стабилизации

- шумоподавление

- функцией коррекции линзы (LSC).

Для получения наилучшего результата, освещаем юстировочную таблицу достаточным количеством света, располагаем камеру строго по центру с углом в 90 градусов к центру юстировочной таблицы, выравниваем по углам в зависимости от тестируемого разрешения, чтобы край кадра находился между двумя стрелками краёв, 16:9, 3:2 или 4:3, в зависимости от соотношения сторон. За основу берем наименьшее кадрирование изображения, в нашем случае по вертикали, что влечет за собой потерю разрешающей способности по горизонтали на 12-15 % (такое неизбежно при разных физических размерах пикселей на сенсоре)

Комплексно с видеосъемкой делаем фото тестируемого оборудования. 

Далее с минимум потерь изображения получаем изображение с камеры, а также сверяем с видео, на распознание участков изображения. Который мы сможем исследовать по всем вышеперечисленным элементам изображения (в случае с разрешением 4:3 мы теряем возможность исследовать крайние значения, 1.1.-1.16, но все остальные элементы дадут нам достаточно информации об испытуемом сенсоре).

IP- Камера HiWatch DS-I220. 

Общий вид IP- Камеры HiWatch DS-I220.

 Видео-сравнение IP- Камер HiWatch DS-I220 и BSP Security 2MP-BUL-3.6 (в режиме 1920х1080).

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

По нашему первому образцу все значения тщательно фиксируем и вносим в  Таблица 4: Общие результаты, расположена ниже.

IP-Камеры Axis Q1765-LE.

Далее рассмотрим модель  IP-Камеры Axis Q1765-LE (в режиме 1920х1080).

Общий вид IP-Камеры Axis Q1765-LE.

 Видео-сравнение IP- Камер Axis Q1765-LE и BSP Security 2MP-BUL-3.6 (в режиме 1920х1080).

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

По нашему второму образцу все значения тщательно фиксируем и вносим в  Таблица 4: Общие результаты, расположена ниже.

IP-Камеры Beward B2710R.

Далее рассмотрим модель IP- Камера Beward B2710R(в режиме 1920х1080).

Общий вид IP- Камеры Beward B2710R.

 Видео-сравнение IP- Камер Beward B2710R и BSP Security 2MP-BUL-3.6 (в режиме 1920х1080).

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

По нашему третьему образцу все значения тщательно фиксируем и вносим в  Таблица 4: Общие результаты, расположена ниже.

IP-Камера Dahua HFW1220SP-0360B.

Общий вид IP- Камеры Dahua HFW1220SP-0360B.

 Видео-сравнение IP- Камер Dahua HFW1220SP-0360B и BSP Security 2MP-BUL-3.6 (в режиме 1920х1080).

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

По нашему четвертому образцу все значения тщательно фиксируем и вносим в  Таблица 4: Общие результаты, расположена ниже.

IP-Камера RVI IPC42LS.

Общий вид IP- Камеры RVI IPC42LS.

 Видео-сравнение IP- Камер RVI IPC42LS и BSP Security 2MP-BUL-3.6 (в режиме 1920х1080).

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

По нашему пятому образцу все значения тщательно фиксируем и вносим в  Таблица 4: Общие результаты, расположена ниже.

IP- Камера BSP Security 2MP-BUL-3.6.

Общий вид IP- Камеры BSP Security 2MP-BUL-3.6.

Процесс записи видео с использованием юстировочной таблицы.

Видео-сравнение  IP- Камер при использовании юстировочной таблицы.

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

На изображении, отметим красными отметками - оптимальный порог разрешения,  а зелеными - различаемые элементы без искажений.

По нашему шестому образцу все значения тщательно фиксируем и вносим в Таблица 4: Общие результаты.

Проведем анализ исследований.

Разрешение 1920х1080 это приблизительно 2.07 мп.

ЗА 100 % возьмем значения наших порогов РС, сложим значения.

Далее соотнесем полученные результаты наших 6 камер, к этим данным.

Получим следующую разрешающую способность:

Таблица 5: Результаты измерений.

Результаты измерений

Визуальные пороги

2MP-BUL-3,6

HiWatch DS-I220

Axis Q1765 LE

Dahua HFWI220SP-03606

Beward B2710R

RVI-IPC42LS

Итог:

2,070 Мрх

Итог:

1,970 Мрх

Итог:

1,986 Мрх

Итог:

1,912 Мрх

Итог:

1,933 Мрх

Итог:

1,954 Мрх

Итог:

1,897 Мрх

Конечно, речь не идет о том, что производитель использовал сенсор не 2,07 а 1,970 и т.д.

Это параметр относительный, на который в главной степени влияют условия съёмки, а также как мы помним 12-15% не захваченного изображения, которые могли привести к данному снижению разрешающей спрособности, но как бы там ни было, 6 камер, снятые в равных условиях, можно соотнести друг к другу.

В итоге всем образцам можно достичь лучшего результата при совсем идеальных условиях съемки. На улице например, какими образцами и являются камеры, а также при ручных настройках.

В итоге все образцы показали себя хорошо!

Методика работы с Юстировочной таблицей ISO 12233:2000 для Iphone 6S, Samsung Galaxy A7, Samsung Galaxy S7.

Причем общее значение - это размытое понятие, возможности миры   ISO 12233:2000 широки, а в данном случае мы как раз стали свидетелем того что в целом три камеры показали неплохой результат в общем сравнении, но как видно показания отличаются. что даст нам понять и выявить их слабые места и в идеале их устранить, практическим способом.Таким образом разрешающую способность можно проверить не только видеокамер для наблюбения, но и для сравнения возьмем Iphone 6S, Samsung Galaxy A7 и Samsung Galaxy S7.

Интерес вызывает разрешающая способность во время съемки в режиме 1920х1080.

Фрагмент видео с  Iphone 6S.

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

Фрагмент видео с Samsung Galaxy A7.

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

Фрагмент видео с Samsung Galaxy S7.

Примечание: при просмотре видео выберите качество видео 1080p.

Полученные данные тщательно фиксируем и внесем в Таблицу: Общие Результаты 

Произведем вычисления и получим реальное разрешение для тестируемых моделей.

Таблица 7:  Результаты измерений.

Результаты измерений
Iphone 6S			Samsung A7			Samsung S7
Итог:		2,002 Мрх	Итог:		1,996 Мрх	Итог:		1,954 Мрх

Подведем Итог:

в функции камеры и видео большинства смартфонов настройки уже внесены, пользовательские настройки ничтожно малы, если брать в сравнении с IP-Камерами, где видеопотоки настраиваются под определенную задачу. Однако, три образца хорошо себе зарекомендовали в режиме съемки  FHD.  

* Все расчеты были проведены инженерами  BSP Security, только для ознакомления