本文首发于公众号:【事件相机】,事件相机的“140dB”指的到底是什么?
我们常常在事件相机的说明书或一些资料中看到这样的描述:“事件相机具有高动态范围,相对于传统相机一般只有70dB,事件相机能够达到140dB或更高”。那么这里的140dB指的是什么?本文进行相应探讨。
信噪比SNR
信噪比,Signal to Noise Ratio (SNR),描述传感器所产生的信号与噪声的强度,计算方法是看计算电压还是功率。对于电压信噪比计算,公式为:SNR=10*log(S/N)。其中log为log10,单位是dB[1]。如果噪声是2mV,电压是3V,则信噪比是31.7dB。
对于图像计算来说,一般找一个“精准的”相机拍摄一个基准,再和需要计算的图像进行比较[2]。但基准一般难找,另一种常用的方式是,多次拍摄同一个信号后“求平均值和标准差的比值”[3]。
然而140dB并不是指“信噪比”,但确实和信噪比有关。
动态范围DR
动态范围,Dynamic Range (DR),指“传感器能够分辨的最强的信号和最弱的信号的比值”,计算公式是20log(S/N)[4]。比如说某个电压传感器最高能够测到3V,最小能够测量2mv,则DR是63.4dB。
那么DR和SNR有什么关系么?有关系,SNR和DR的下限有关。如果SNR较差,意味着噪声相对较强,则DR的下界会高,导致DR较小。但SNR和DR的上界无关,DR的上界可以理解为“饱和”的情况。
DR与SNR关系。图片来源[5]
事件相机所说的140dB指的是这个“动态范围”。在一些论文中,也会分析事件相机(ATIS的)SNR是多少、DR是多少。
一些论文中会同时给出SNR和DR。图片来源[6]
140dB的计算
下面来说一下事件相机140dB的计算是怎么来的。很多论文都提到相机能够达到120dB或140dB,但很少说是怎么得到的。
一种方式是通过传感器的电路,理论计算得到的,比如这篇论文中在仿真中计算了一些数值,认为达到了120dB的DR。
DR的理论计算方式。图片来源[7]
显然这种方式并不令人信服。另一种方式是基于实际测量的,将事件相机装到一个积分球上,积分球内部光线进行多次漫反射最终达到稳定的强度,用来计算能够感受到光的上下限。
积分球。图片来自网络
具体的测量和计算过程如下:设定事件相机一个阈值不变,给一个强度的光照,然后光照瞬间变化一定程度(contrast),计算“由这个光照变化所激发的事件数量”。如果激发的概率达到50%(总像素的一半被激发),则认为动态范围能够覆盖到这个光照强度。绘制一条曲线,从能提供的最小值开始,例如1lux,不断增加,得到曲线。可以看到,左下图当对比度设置为15%时,在1lux能激发50%。那么再计算一个在这个contrast下的最强光能够激发50%。达到50%时最小/大的点称作“low/high cut-off point”,由两个cut-off point的比值利用上述20log(high/low)计算DR的范围。注意下图左右两侧的曲线横坐标不同。
Prophesee(左)与芯仑科技(右)提供的测量曲线。图片来自我忘了从哪找的公开资料
比如芯仑的这个图,最低在0.1llux,最高测到了80k还没有饱和,计算出来的DR为>118dB。
计算方式存在的问题
了解了事件相机dB的计算方式,可以发现有两个问题:
- 相机的阈值设置为多少测试、测量光变化的contrast设为多少都是不同的,例如prophesee的contrast是15%,芯仑是100%,三星的(论文好像是)40%等。
- 如何判断事件是“由信号激发的,而不是噪声产生的”?
针对这两个问题,本人做了一些调研,基本得到了一个结论:测量方法没有统一标准,各个商家自己定的,也就是说“最理想”的情况。而噪声这一点是完全没有考虑,认为“产生的事件全部是信号变化造成的”。这结论看起来很扯淡,所以事件相机的140dB我认为没有太高的实际参考价值,140dB是实验室测试结果,具体数值请以实际情况为准。
结论
- 140dB指的是动态范围DR,而不是信噪比SNR;
- 若想真正达到“高动态范围HDR”,必然会有大量的噪声。厂商基本上没有说在动态范围内某个值时噪声怎么样。可以这样理解140dB:“我能够看到很多,但不一定看得清”;
- 实际使用时,应该结合具体任务,判断特定场景/参数/算法下,能够检测的动态范围。
参考资料
[1]. https://en.wikipedia.org/wiki/Signal-to-noise_ratio_(imaging)
[2]. https://stats.stackexchange.com/a/51964
[3]. https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/361784-how-do-i-calculate-snr-from-a-single-area-of-an-image
[4]. http://www.digitizationguidelines.gov/term.php?term=dynamicrange
[5]. https://www.lumenera.com/blog/understanding-dynamic-range-and-signal-to-noise-ratio-when-comparing-cameras
[6]. Posch, C., Matolin, D., Wohlgenannt, R. (2011). A QVGA 143 dB Dynamic Range Frame-Free PWM Image Sensor With Lossless Pixel-Level Video Compression and Time-Domain CDS, IEEE J. Solid-State Circuits, 46(1):259-275, 2011.
[7]. Guo, M. (2016). A dynamic vision sensorwith direct logarithmic output and full-frame picture-on-demand. Master’sthesis, Nanyang Technological University, Singapore.
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