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沈宇资讯
探讨对监控系统降噪的主要原因
摄像头数字信号处理（DSP）核心是视频捕捉系统的关键组件。在本研究中，首先为相机 DSP 系统开发了高性能和低复杂度的算法。主要功能包括色彩插值、白平衡、色彩空间变换、自动增益控制、边缘增强和色彩增强。仿真表明，对于彩色滤光片阵列格式相机，所提出的方法可以获得良好的质量。在此基础上，开发了具有流水线结构的DSP处理器。该原型芯片通过一台FPGA器件进行验证，随后其ASIC也采用0.35um CMOS工艺实现。通过与一块 PCB 内的额外干扰器组件的组合，成功演示了分辨率为 1270×792 的实时摄像系统。
为了使面阵CCD信号处理电路获得高质量的图像信号,需要对电路中的噪声进行处理。针对大面阵CCD监控输出噪声的特点,提出了一种基于TDA9965的噪声处理方案。 TDA9965中包含了该方案的所有功能块，如果TDA9965的驱动电路设计正确，就可以完成视频信号处理方案。最后简单总结了印制电路板设计的要点。屏蔽器 深度降噪器在现实世界彩色照片上的成功通常依赖于传感器噪声和相机内信号处理 (ISP) 管道的建模。当测试图像的传感器和 ISP 管道与训练深度降噪器的传感器和 ISP 管道不同时（即噪声差异），性能不可避免地会发生下降。在本文中，我们提出了一种不成对的学习方案，以适应彩色图像降噪器来处理具有噪声差异的测试图像。
我们考虑一个实际的训练设置，即预先训练的降噪器、一组测试噪声图像和一组不成对的干净图像。首先，使用预训练的监控摄像头降噪器为测试图像生成伪干净图像。然后建议伪 ISP 使用测试图像和伪干净图像对共同学习伪 ISP 管道和信号相关的 rawRGB 噪声模型。我们进一步将学习到的伪 ISP 和 rawRGB 噪声模型应用于干净的彩色图像，以合成逼真的噪声图像以进行降噪器适应。 Pseudo-ISP 可有效合成真实的噪声 sRGB 图像，并且可以通过交替使用 Pseudo-ISP 训练和降噪器自适应来提高去噪性能。实验表明，我们的 Pseudo-ISP 不仅可以增强简单的基于高斯模糊的降噪器以实现与 CBDNet 竞争的性能，而且干扰屏蔽器还可以有效改进最先进的深度降噪器，例如 CBDNet 和 RIDNet。
为了使面阵CCD信号处理电路获得高质量的图像信号,需要对电路中的噪声进行处理。针对大面阵CCD监控输出噪声的特点,提出了一种基于TDA9965的噪声处理方案。 TDA9965中包含了该方案的所有功能块，如果TDA9965的驱动电路设计正确，就可以完成视频信号处理方案。最后简单总结了印制电路板设计的要点。屏蔽器 深度降噪器在现实世界彩色照片上的成功通常依赖于传感器噪声和相机内信号处理 (ISP) 管道的建模。当测试图像的传感器和 ISP 管道与训练深度降噪器的传感器和 ISP 管道不同时（即噪声差异），性能不可避免地会发生下降。在本文中，我们提出了一种不成对的学习方案，以适应彩色图像降噪器来处理具有噪声差异的测试图像。
我们考虑一个实际的训练设置，即预先训练的降噪器、一组测试噪声图像和一组不成对的干净图像。首先，使用预训练的监控摄像头降噪器为测试图像生成伪干净图像。然后建议伪 ISP 使用测试图像和伪干净图像对共同学习伪 ISP 管道和信号相关的 rawRGB 噪声模型。我们进一步将学习到的伪 ISP 和 rawRGB 噪声模型应用于干净的彩色图像，以合成逼真的噪声图像以进行降噪器适应。 Pseudo-ISP 可有效合成真实的噪声 sRGB 图像，并且可以通过交替使用 Pseudo-ISP 训练和降噪器自适应来提高去噪性能。实验表明，我们的 Pseudo-ISP 不仅可以增强简单的基于高斯模糊的降噪器以实现与 CBDNet 竞争的性能，而且干扰屏蔽器还可以有效改进最先进的深度降噪器，例如 CBDNet 和 RIDNet。
