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图像信噪比简介图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比,但通常功率谱难以计算,信噪比有一种方法可以近似估计图像信噪比,即信号与噪声的方差之比。首先计算图像所有象素的局部方差,将局部方差的最大值认为是信号方差,最小值是噪声方差,求出它们的比值,再转成dB数,最后用经验公式修正,具体参数请参看“反卷积与信号复原(邹谋炎)”。s/n叫做信噪比。由于在实际使用中S与N的比值太大,故常取其分贝数(db)。分贝与信噪比的关系为:db=10lg(s/n)举例一般监控摄像机的图像信噪比是在50dB,像美电贝尔系列BL-CB800ATM-N.信噪比是信号电压对于噪声电压的比值,通常用符号s/n来表示。由于在一般情况下,信号电压远高于噪声电压,比值非常大,信噪比的单位用db来表示。一般摄像机给出的信噪比值均是在agc(自动增益控制)关闭时的值,因为当agc接通时,会对小信号进行提升,使得噪声电平也相应提高。信噪比的典型值为45~55db,若为50db,则图像有少量噪声,但图像质量良好;若为60db,则图像质量优良,不出现噪声。查询信噪比网页信噪比查询信噪比(Signal/Noise),原是电声学领域中的一个概念,指声音源产生最大不失真声音信号强度与同时发出噪音强度之间的比率。在网页优化中同样存在这样的原理,搜索引擎抓取页面,主要抓取除去html标签后的文本内容,这部分内容可以认为是不失真声音信号,而同时产生的那部分html标签内容,可以被认为是噪音。因此,网页信噪音比,可以这样理解:指网页中的文本内容部分与生成这些文本而产生的html标签内容的比率。声学中,信噪比越高,说明声音信号越清晰,同理,网页信噪比越高,说明页面中纯文本内容相对越多,搜索引擎抓取页面也越容易。提示减少网页中的图片、flash,将html修饰转化为css样式表,封装css、js等,能大幅度提高网页信噪比,一般来说网页信噪比小于30%为比较合理。测量及计算通过计算公式我们发现,信噪比不是一个固定的数值,它应该随着输入信号的变化而变化,如果噪声固定的话,显然输入信号的幅度越高信噪比就越高。显然,这种变化着的参数是不能用来作为一个衡量标准的,要想让它成为一种衡量标准,就必须使它成为一个定值。于是,作为器材设备的一个参数,信噪比被定义为了“在设备最大不失真输出功率下信号与噪声的比率”,这样,所有设备的信噪比指标的测量方式就被统一起来,大家可以在同一种测量条件下进行比较了。信噪比通常不是直接进行测量的,而是通过测量噪声信号的幅度换算出来的,通常的方法是:给放大器一个标准信号,通常是0.775Vrms或2Vp-p@1kHz,调整放大器的放大倍数使其达到最大不失真输出功率或幅度(失真的范围由厂家决定,通常是10%,也有1%),记下此时放大器的输出幅Vs,然后撤除输入信号,测量此时出现在输出端的噪声电压,记为Vn,再根据SNR=20lG(Vs/Vn)就可以计算出信噪比了。Ps和Pn分别是信号和噪声的有效功率,根据SNR=10lg(Ps/Pn)也可以计算出信号比。这样的测量方式完全可以体现设备的性能了。但是,实践中发现,这种测量方式很多时候会出现误差,某些信噪比测量指标高的放大器,实际听起来噪声比指标低的放大器还要大。经过研究发现,这不是测量方法本身的错误,而是这种测量方法没有考虑到人的耳朵对于不同频率的声音敏感性是不同的,同样多的噪声,如果都是集中在几百到几千Hz,和集中在20KHz以上是完全不同的效果,后者我们可能根本就察觉不到。因此就引入了一个“权”的概念。这是一个统计学上的概念,它的核心思想是,在进行统计的时候,应该将有效的、有用的数据进行保留,而无效和无用的数据应该尽量排除,使得统计结果接近最准确,每个统计数据都由一个“权”,“权”越高越有用,“权”越低就越无用,毫无用处的数据的“权”为0。于是,经过一系列测试和研究,科学家们找到了一条“通用等响度曲线”,这个曲线代表的是人耳对于不同频率的声音的灵敏度的差异,将这个曲线引入信噪比计算方法后,信噪比指标就和人耳感受的结果更为接近了。噪声中对人耳影响最大的频段“权”最高,而人耳根本听不到的频段的“权”为0。这种计算方式被称为“A计权”,已经称为音响行业中普遍采用的计算方式。
本文标题:图像信噪比
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