宽动态技术让视频监控摄像机如虎添翼

　　但是，一般CCD摄像机并不具有这种双曝光的功能，这是因为一般的通用电路芯片不能实现这样高速运算，而高速DSP，就具有200K个高速运算门电路的运算速度，同事解决了双曝光的两图像的分别记忆储存，紧接着即可合成计算的功能，合成处理后再按标准制式实时输出视频图像信号。

　　显然，如果再根据图像的最暗区域至最亮区域的中间过度范围的整体评估，再对图像进行三次中间层次的曝光，这样就得到三帧针对过度范围内亮度不同的曝光图像。然后通过特有的图像识别算法，将上述5幅图像当中亮度适当的部分分别切割下来，再在一帧新的图像中合成起来，就会完成并最终输出比仅有2次曝光取样更加满意的图像。

　　尽管款动态CCD摄像机与传统CCD摄像机相比，在技术上有了一次突破，现在已发展到第三代CCD宽动态摄像机，宽动态范围也达到了160倍，或说54db。而采用五次采样方式，CCD宽动态摄像机的动态范围最多也只能达到66db。而现在已推出的CMOS宽动态摄像机，其宽动态范围已能达到120db。

　　CMOS宽动态摄像机扩展动态范围的方法有：双斜率输出模式、对数输出模式、伽马校正输出模式、线性-对数输出模式与CMOS-DSP数字像素式等。下面就简要的介绍一下CMOS-DSP数字像素式的CMOS摄像机扩展范围的原理。

　　CMOS-DSP是继CMOS-PPS与CMOS-APS之后的第三代CMOS宽动态摄像机。所谓DSP，即数字像素系统，CMOS-DPS摄像机就是数字像素系统的摄像机。传统的CCD和CMOS摄像机传感器都是为每一列或每一行像素点配备一个模拟转换器（A/D），每个像素点的输出都是模拟光信号，存在着噪声大和输出时间长等缺点。而DSP是在图像传感器的每一个像素点上包含了一个10位A/D转换器，即在CMOS摄像机图像传感器上的有源像素捕捉到光信号时，直接将其放大并转换为数字信号，从而可将阵列上的信号退化和串扰降到最小，并允许采用更好的降噪办法，一旦数据以数字格式捕获，就可以采用各种数字信号处理技术来真正重现图像。显然，DSP技术中的图像传感器和图像处理器是全数字式的，并采用32位ARMCPU精确控制每个像素，使每个像素独立完成采样和曝光，并直接转换成数字信号，是目前市面上唯一的，真正的全数字图像处理系统。

　宽动态摄像机能否智勇双全

　　对于摄像机，如果把其灵敏度看作“勇”，宽动态能力看作“智”的话，宽动态摄像机能做到智勇双全吗？

宽动态技术的出现弥补了普通摄像机在光线明暗交差成像的缺点，但是同时也出现了相应的不足，毕竟宽动态技术是针对专一环境的专用功能。往往是动态范围大的摄像机，其灵敏度低，高灵敏度的摄像机动态范围相对小，也就是说目前宽动态摄像机在环境光线足够时完全能够满足环境的需求，呈现出高质量的图像，但在低照度情况下的实用状况并不是那么理想，噪点过大。在夜间低照度的情况下，图像会出现类似雪花点的现象，有时也会出现其它现象，如：刚装上去调试好是正常的，过段时间之后画面会出现偏色。据了解，这个现象与环境的影响或摄像机本身设置有关，一般宽动态摄像机出现偏色都与白平衡有关，如果原本在调试的时候设置为自动跟踪白平衡图像就会随着环境的变化而产生不同的白平衡效果，将白平衡模式调整为自动白平衡即可解决。另外，在安装的过程中安装的位置对图像亦有偏差的影响，应尽量避免安装在强光反射点的位置。

　　众所周知，宽动态打开时，其它方面的指数就会有所降低，比如清晰度、灵敏度、色彩等等，画面有可能会变得稍微模糊，色彩饱和度下降，画面显得较淡；在低照度环境中灵敏度下降等，此外还面临与WD的平衡、同步提升的问题。另外现在很多宽动态功能范围相差很大，低的有52db、54db，高的有75db、123db，没有一个统一的定义和标准来规范动态范围的测量。现在在行业内也有机构正在积极推进此事，相信随着规范的测试标准出台之后，会对行业门内宽动态的指标参数有更好的规范作用，避免混淆视听。

　　宽动态为视频智能分析奠定了强大的基础

　　一种具有宽动态范围(WDR)特性的新式安保摄像机可以提高视频图像的精度，使传输给视频分析的数据更稳定，质量更高。

　　WDR指摄像机能够以最高的明暗比捕捉图像。换句话说，即使在高反差照明、强逆光、眩光、反光和其它无法控制或变化不定的照明条件下，WDR摄像机都可以同时捕捉一个场景中最亮和最暗区域的细节和准确色彩。

　　WDR的衡量单位是分贝(dB)。一般而言，有效的视频分析要求摄像机提供100分贝或更高的动态范围，从而使同一场景中不同照明区域能生成噪声极低(高信噪比)、色彩准确、图像质量优秀、细节突出的高质量数据。

　　视频分析算法必须不断根据摄像机“看到”的东西进行评估或做出最佳猜测，以区分前景和背景、静止和移动物体，以及视频伪影或其它传感器错误和目标敏感事件。

　　WDR摄像机能传输稳定的高质量数据，优化视频应用程序的算法，从而实现精确评估和识别。其生成的高质量图像在整个场景(亮区和阴影)中正确曝光，色彩逼真度高，特征表现锐利，细节突出，图像伪影较少存在或不存在，视频噪声低。