Moyennage d’image (Frame Average)

Avec la Série 2XX de sa gamme mvBlueCOUGAR-X, MATRIX VISION complète la famille avec plus de fonctionnalités : Le Moyennage d’image, par exemple, peut être utilisé pour :

  • 1. Réduire le bruit dans une image et
  • 2. Compenser les mouvements

Le FPGA embarqué de la série mvBlueCOUGAR-X2xx réalise totalement le travail décrit ci-dessous et le CPU hôte n’est donc pas sollicité. Que se passe-t-il dans le FPGA ? Le Moyennage d’image est un filtre adaptatif récursif qui utilise une pente de moyennage. La pente établie le nombre de nouvelles images à acquérir, en fonction des images moyennées, en tenant compte de variations du niveau de gris du pixel. Avec ce filtre, le bruit statique peut être enlevé, tout en conservant tout à la fois la profondeur complète de l’image et la cadence maximum d’acquisition.

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Cette méthode est connue et couramment utilisée dans les écrans plats. Ce « denoising » peut être paramétré par le facteur de pente : Plus sa valeur est petite, plus la contre-réaction est grande, et le débruitage et le flou de bougé importants: 

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Il n’y a aucun retard d’image en utilisant cette option, car le débruitage est récursif et le “SignalOUT“  Récupéré avant la mémoire image.

Comment utiliser cette fonction ?

Ouvrez wxPropView et sélectionnez „Setting -> Base -> Camera -> GenICam -> mv Frame Average Control“. Mettez la valeur „mv Frame Average Enable“ à „1“. Dés lors, Le Moyennage d’images est activé. Ensuite, vous pouvez paramétrer la pente:

Slope: 256 = 100 % pixel difference = 100 % signal in

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Avec des images plutôt statiques, paramétrer la pente de moyennage avec de petites valeurs (10-1000) donne la meilleure amélioration du bruit, au détriment du flou de bougé.
La première image montre le détail d’une image bruitée, et son histogramme sur 12 bits. La seconde montre le résultat après débruitage et son histogramme 12 bits respectif.

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Avec des images d’objets en mouvement, paramétrer la pente de moyennage avec des valeurs plus hautes (1000 – 5000) réduit le flou de bougé au détriment du bruit.
Ceci est souvent utile pour les applications vidéo. Si des parties de l’image sont en mouvement, celles-ci seront moins débruitées que les parties statiques. Cela peut être comparé à l’oeil humain, qui est moins sensible au bruit présent dans des scènes mobiles, comparativement au même bruit dans une scène statique.

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