浅谈监控摄像机的降噪

文/周志高

图像噪声的来源

CCD、CMOS的工作原理

大家都知道现用的监控摄像机一般都是采用CCD与CMOS感光元器件作为核心成像部件的。都是通过感光二极管的光电效应采集图像的。感光二极管在受到一定的光照后就会产生输出电流，光照强度与电流强度对应。但在周边元器件上CCD与COMS的组成是不一样的。CCD因为只能产生模拟信号所以在被后端DSP进行图像处理前是要进行统一的A/D转换的。而CMOS本身在每个像素部分都自带一个A/D转换所以每个像素感光元器件所占的像素点的面积比CCD要小很多，所要在同等的光照条件下，CCD比CMOS可接收更强的光信号，对应输出电信号与更大，后端的摄像机成像也更清晰。

图像噪声的种类

因为不论是CCD还是CMOS所产生的电信号还是很微弱的，无法达到后端DSP芯片处理的要求，所以两者都需要对原始进行一个放大过程。CCD是采集后再统一放大处理的方式与CMOS的单个像素进行放大后统一输出是完全不同的。所以CCD产生的噪声比例要比CMOS的单个像素点参差不齐的放大效果产生的噪声要更少。

但这两种感光元器件所产生的噪声却都可以统一分成两种。一种是固有噪声，一种是随机噪声。在监控行业内主要做的降噪处理主要是这两种。

固定噪声：即感光元器件已知的噪声像素点产生的像素。

随机噪声：即在采集的原始信号在转移放大的过程中由于电气的相互干拢而随机产生的噪声像素。

总的来说，固定噪声的比率大于随机噪声，而CCD的随机噪声大于CMOS，CMOS的固定噪声却大于CCD。

所以，在市面上CCD摄像机一直以来是市场的主流产品，而对CMOS摄像机的使用一直处在低档产品层面。

而CCD的功耗却比CMOS的要大，发热量大却也是一大劣势，而CMOS的成本却低于CCD。

但随着现在的CMOS技术的不断发展，CMOS通过加大像素点面积来增加感光度，通过增强降噪技术来达到与CCD相当的水平。而由于在高清级别的IPC领域，其较低的成本，在大的像素下的较宽的频率已全面占领了安防这一新市场。

图像降噪相关算法

上面介绍了两种主要的噪声的产生原理那么各厂家又是怎样进行降噪处理的呢？

在监控行业内针对固有噪声与随机噪声会有两种处理方式：

1、帧内降噪(2D降噪)与算法；

2、帧间降噪(3D降噪)相结的方式。

这两种算法分别是通过对帧内与帧间算法进降噪处理的。大家都知道，摄像机的图像是通过连续的静态画面达到一定的传输频率后才能在人眼造成连惯的动态图像。

而图像在进行网络传输过程是要通过一定的算法（H.264、MJPG等）进行图像压缩。但不论哪种算法都会有帧间与帧内的结构。所以在处理帧内的噪声我们叫做2D降噪；而在帧与帧之间的噪声处理叫做3D降噪。

由于图像噪声的出现是随机的，因此每一帧图像出现的噪声是不相同的。3D数字降噪通过对比相邻的几帧图像，将不重叠的信息（即噪声）自动滤出，采用3D降噪的摄像机，图像噪声会明显减少，图像会更通透。从而显示出比较纯净细腻的画面。

2D降噪：只在2维空间域上进行降噪处理。基本方法：对一个像素将其与周围像素平均，平均后噪声降低，但缺点是会造成画面模糊，特别是物体边缘部分。因此对这种算法的改进主要是进行边缘检测，边缘部分的像素不用来进行模糊。

3D降噪：增添了时域处理，因此变为3维。和2D降噪的不同在于，2D降噪只考虑一帧图像，而3D降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系，对每个像素进行时域上的平均。例如，假设场景静止，那么连续两帧图像内容没变，他们的差值就是2倍的噪声。通过减少时域上的改变降低噪声。

相比2D降噪，3D降噪效果更好，且不会造成边缘的模糊，但存在的主要问题是：画面不会是完全静止的，如果对不属于同一物体的两个点进行降噪处理会造成错误。因此该方法需要运动估计，其效果好坏也与运动估计相关。而运动估计计算量大，耗时长，是制约3D降噪的主要瓶颈。